Previsões 2025: O Ano do AI Compósito para Adoção Empresarial

O novo ano trará a adoção de IA de maneiras que nunca vimos antes, após uma recalibração do que agora sabemos que pode ser alcançado dentro da empresa. Gráficos de conhecimento que suportam IA compósito estarão no centro, pois adicionam combustível para converter informações não estruturadas em conhecimento ação. Ao lado de outras ferramentas como GraphRAG que tornam IA Geradora (GenAI) mais eficiente, eles continuarão a pavimentar o caminho para como a IA se integra em nossas vidas diárias.

Visões realistas sobre o que pode ser feito com modelos de IA Geradora trarão o ano do AI compósito

As organizações estão começando a implementar o potencial da GenAI para resolver problemas reais. No novo ano, veremos sua adoção de maneiras nunca vistas antes, mas quando se trata da adoção de IA para usuários empresariais, os modelos ainda não são suficientes por si só para resolver problemas complexos. Pegue-nos, seres humanos, por exemplo, somos mais inteligentes e eficazes com ferramentas e conseguimos realizar muito mais com acesso a calculadoras, uma biblioteca e um computador. Não podemos esperar que os modelos de linguagem façam tudo o que precisamos que eles façam nesse estágio, especialmente em um ambiente empresarial, sem a ferramenta adequada. Adicionar gráficos de conhecimento que suportam cargas de trabalho de IA compósito permitirá que os sistemas sejam amplamente utilizados e beneficiados dentro da empresa.

Uma revolução na classificação de informações com GraphRAG

Nos primórdios da Internet, os principais mecanismos de busca eram AltaVista e Lycos. Uma consulta de busca indexaria todas as palavras de uma página e ofereceria resultados em uma ordem de classificação de página. Eventualmente, o Google reinventou isso, olhando como as páginas se relacionam entre si. As páginas se tornaram mais importantes se outras páginas importantes apontavam para elas. Essa regra recursiva foi possível apenas quando você olhou para a web como um gráfico. É assim que terminamos com o Google e a classificação de página que conhecemos hoje. Além disso, quando o Google começou a converter dados textuais em um gráfico de conhecimento em 2012, vimos uma evolução de como os usuários recebiam informações estruturadas sobre entidades do mundo real ao pesquisar.

No próximo ano, haverá uma progressão semelhante à que vimos com a Internet, da busca por palavras-chave para busca baseada em estruturas de rede e gráfico. Buscas baseadas na conversão de texto em representação estruturada também acontecerão com modelos de linguagem, beneficiando as empresas enormemente. À medida que progredimos com a GenAI, estamos começando a ver algo semelhante com a GenAI aproveitando RAG, que converte cada palavra ou cada parte de um documento em um vetor, permitindo que tomemos uma pergunta e a mapeamos para as palavras individuais do documento.

Acredito que a próxima iteração da busca mudará para usar uma combinação de gráfico de conhecimento e RAG. O que isso faz é cruzar referências de documentos e encontrar rapidamente que eles têm algo em comum e vinculá-los como uma conexão ao responder a uma consulta. Com o tempo, é provável que a maioria do que documentamos seja convertida em informações estruturadas que serão colocadas em gráficos de conhecimento que permitirão que o raciocínio ocorra quando solicitamos uma consulta de busca. Haverá um ênfase na conversão rápida de informações de texto não estruturadas em informações estruturadas para conhecimento simbólico, para que se tornem ações.

A interface da Internet está mudando, nossa vida diária verá a adoção de IA antes da força de trabalho

Como alguém que cresceu com o Google, é inevitável notar que a interface da Internet está começando a mudar. O aumento da adoção do ChatGPT progrediu para se tornar o mecanismo principal para como a próxima geração se comunica com a Internet. À medida que continuamos a ver essa adoção em 2025 e além, terá um impacto significativo sobre como indústrias como publicidade evoluem para manter uma vantagem competitiva.

Como a maioria das inovações tecnológicas, as implementaremos em nossas vidas pessoais primeiro. Acredito que veremos isso acontecer com assistentes pessoais como Siri ou Alexa baseados em modelos de linguagem que raciocinam e desenvolvem padrões naturais para nossos hábitos diários. À medida que começamos a ver as pessoas confiarem mais na assistência fora do trabalho, as expectativas de ter assistentes semelhantes no trabalho seguirão.

Recalibração do orçamento para implementar IA Geradora na empresa

Agora que o pico do ciclo de histeria da IA está atrás de nós, as pessoas são muito mais pragmáticas em sua abordagem à GenAI. Nos últimos um ano e meio, muitos gastaram uma grande parte de seus orçamentos em GenAI e podem ter colocado outras áreas importantes da pegada de TI e dados no fogão e sub-investido. Portanto, no próximo ano, veremos muitas organizações calibrando melhor o orçamento para fazer mais. Agora que temos a visibilidade e exposição de como a GenAI pode funcionar ou não funcionar para uma organização, essas empresas podem equilibrar o investimento entre a GenAI e todas as outras iniciativas importantes.