Sete tendências esperadas na IA em 2025

Mais um ano, mais um investimento em inteligência artificial (IA). Esse certamente foi o caso para 2024, mas o mesmo ímpeto continuará para 2025, já que muitas organizações começam a questionar seu ROI?

De acordo com a maioria dos analistas, a resposta é um esmagador sim. o investimento global deverá aumentar em cerca de um terço nos próximos 12 meses e continuar na mesma trajetória até 2028. No entanto, embora os orçamentos possam estar aumentando, vejo uma abordagem mais cautelosa em 2025, com as empresas se tornando mais criteriosas sobre o tipo de tecnologia de que precisam e, mais importante, se ela pode superar desafios comerciais específicos da vida real.

Dito isso, aqui estão algumas das minhas previsões para 2025:

1. Melhor análise antes de dar o salto

Com mais ênfase no ROI aprimorado, as empresas estarão se voltando para a própria IA para garantir que estejam gastando com sabedoria. Um dos maiores problemas até o momento é a pressa em "entrar na onda", especialmente desde a introdução da IA ​​generativa e dos LLMs. Na verdade, cerca de 63% dos líderes empresariais globais admitem que seu investimento em IA foi devido ao FOMO (medo de perder), de acordo com um estudo recente. É por isso que uma abordagem orientada a dados é essencial. Seguindo a automação agêntica, inteligência do processo cognitivo se concentrará em fornecer contexto mais profundo em torno das operações comerciais, essencialmente dando à IA a capacidade de atuar como consultor operacional. Esses sistemas serão capazes de mapear, analisar e prever fluxos de trabalho complexos dentro de uma organização e, em seguida, recomendar melhorias com base em análises de dados em tempo real e padrões anteriores, além da simples automação de tarefas. Isso atrairá especialmente setores como finanças, logística e manufatura, onde até mesmo pequenas melhorias nas operações se traduzirão em economias de custo significativas. 

2. A era da IA ​​em primeiro lugar renova o interesse em BPM

Uma nova era de ouro do gerenciamento de processos de negócios (BPM) está no horizonte. Desde a década de 1990, quando o surgimento do planejamento de recursos empresariais (ERP) desencadeou a digitalização generalizada, as empresas não precisaram revisitar como operam para permanecerem competitivas. Dois fatores estão impulsionando a mudança. Primeiro, as empresas percebem que o crescimento a todo custo não é sustentável com uma mudança em direção ao desempenho e eficiência para atingir economia de unidade saudável e ROI positivo. Segundo, o hype de agentes de IA gen acelerou o interesse e a adoção da tecnologia, pois os executivos da empresa exigiram que as equipes explorassem casos de uso, buscando obter vantagens de mercado.

O modelo mais eficaz ou prompt intrincado é improdutivo isoladamente. Como resultado, o BPM está novamente no centro das atenções. A influência iminente da IA ​​em quase todos os fluxos de trabalho empresariais torna a descoberta, análise e redesenho de processos fundamentais para operacionalizar qualquer programa, muito menos escaloná-lo. Essa situação reflete os desafios anteriores da transformação digital, que sofreram baixas taxas de sucesso devido ao foco excessivo em tecnologia, negligenciando considerações humanas ou de processo.

3. Sistemas de IA multimodais mais integrados

A IA multimodal que combina texto, visão, áudio e dados de sensores se tornará a norma para empresas que buscam consciência holística e situacional. Isso irá além da análise autônoma de documentos ou reconhecimento de voz; em vez disso, os sistemas integrados serão capazes de extrair insights de múltiplas modalidades para fornecer interpretações mais ricas e precisas de cenários complexos.

No setor financeiro, a IA multimodal pode revolucionar o atendimento ao cliente ao integrar texto, voz, registros de transações e dados comportamentais para fornecer uma compreensão abrangente das necessidades do cliente. Essa integração permite que instituições financeiras ofereçam serviços personalizados, aumentem a satisfação do cliente e melhorem a eficiência operacional.

Por exemplo, consultores financeiros virtuais com tecnologia de IA podem fornecer acesso 24/7 a consultoria financeira, analisando padrões de gastos do cliente e oferecendo dicas personalizadas de orçamento. Além disso, chatbots com tecnologia de IA podem lidar com altos volumes de consultas de rotina, simplificando operações e mantendo os clientes engajados.

Ao aproveitar a IA multimodal, as instituições financeiras podem antecipar as necessidades dos clientes, abordar problemas de forma proativa e fornecer consultoria financeira personalizada, fortalecendo assim os relacionamentos com os clientes e ganhando uma vantagem competitiva no mercado.

4. IA explicável e pronta para regulamentação

Com o aumento das regulamentações globais, haverá um foco em explicável e IA transparente que atende aos requisitos regulatórios desde o início. Veremos mais ênfase em ferramentas que permitem transparência de IA, redução de viés e trilhas de auditoria, permitindo que as empresas confiem em suas soluções de IA e verifiquem a conformidade sob demanda.

Os desenvolvedores de IA provavelmente fornecerão interfaces que permitam às partes interessadas interpretar e contestar decisões de IA, especialmente em setores críticos como finanças, seguros, saúde e direito.

Além da transparência, um compromisso com a IA responsável será uma prioridade à medida que as empresas tentam ganhar a confiança de clientes e consumidores. A OCDE relata mais de 700 iniciativas regulatórias em desenvolvimento em mais de 60 países. Enquanto a legislação ainda está alcançando a inovação, as empresas buscarão seguir proativamente códigos de conduta voluntários, como aqueles desenvolvidos pelo IEEE ou NIST, para estabelecer padrões claros. Ao adotar a transparência, aderir às melhores práticas e se comunicar claramente com os clientes, elas promovem uma reputação de confiabilidade que preenche a lacuna de confiança na IA e aumenta a lealdade e a confiança.

As auditorias externas também crescerão em popularidade para fornecer uma perspectiva imparcial. Um exemplo disso é para a Humanidade  uma organização sem fins lucrativos que pode fornecer auditoria independente de sistemas de IA para analisar riscos.

5. Design de IA centrado no ser humano

À medida que as ferramentas de IA se tornam mais integradas em nossas vidas, considerações éticas e design de IA centrado no ser humano crescerá em importância. Espere ver uma mudança em direção a sistemas de IA projetados com uma abordagem humanística, priorizando o empoderamento do usuário, inclusão e bem-estar.

As empresas provavelmente buscarão desenvolver soluções de IA que enfatizem inteligência colaborativa—Sistemas de IA que melhoram a tomada de decisão humana em vez de substituí-la. Isso também pode incluir um foco na segurança psicológica e no bem-estar do usuário em interações homem-máquina

6. Mantenha seus cavalos agentes

Os limites entre automação determinística e agêntica ficarão indistintos em 2025, levando a sistemas mais integrados, inteligentes e adaptativos que aprimoram vários aspectos de nossas vidas e indústrias. Mas a automação determinística continuará a governar e a impulsionar pelo menos 95% da automação na produção no ano que vem.

Sem dúvida, a automação agêntica, caracterizada por sistemas que podem tomar decisões autônomas e se adaptar a novas situações, é sexy e pronta para fazer avanços substanciais. Em ambientes dinâmicos onde flexibilidade e adaptabilidade são cruciais, esses sistemas permitirão interações mais personalizadas e responsivas, melhorando as experiências e os resultados do usuário.

7. Resistência aos LLMs

Os avanços em modelos de linguagem grandes (LLMs) foram nada menos que revolucionários. Mas, como todas as grandes coisas, eles vêm com seu próprio conjunto de desafios, notavelmente o alto preço dos recursos.

Muitas desvantagens da IA ​​generativa e dos LLMs decorrem dos enormes estoques de dados que devem ser navegados para gerar valor. Isso não apenas aumenta os riscos em termos de ética, precisão, como alucinações e privacidade, mas também exacerba grosseiramente a quantidade de energia necessária para usar as ferramentas.

Em vez de ferramentas de IA altamente gerais, 2025 verá as empresas se voltarem para IA desenvolvida especificamente para tarefas e objetivos mais restritos. É como cortar o que você realmente não precisa — assim como uma árvore Bonzi — você tem que cortá-la, para que ela se torne mais enxuta e eficiente. Ao comprimir o próprio modelo, as precisões de seus cálculos são menores, aumentando a velocidade e diminuindo os requisitos de energia para a potência do computador.

Embrulhar

Sem dúvida, 2025 será outro ano de maior investimento em inteligência artificial, particularmente IA generativa, que continuará a transformar empresas e empregos em todos os setores. No entanto, os líderes empresariais adotarão uma abordagem mais holística e orientada por dados para investimentos que atinjam objetivos comerciais reais, ao mesmo tempo em que garantem que os padrões sejam atendidos em ética e sustentabilidade. Afinal, o potencial real da IA ​​é encontrado na maneira como ela é aplicada de forma cuidadosa e estratégica – não deixe que o FOMO turve seu julgamento.