Sete Tendências a Esperar em IA em 2025

Mais um ano, mais um investimento em inteligência artificial (IA). Isso certamente foi o caso de 2024, mas o mesmo momentum continuará em 2025, enquanto muitas organizações começam a questionar seu ROI?

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

Com isso dito, aqui estão minhas previsões para 2025:

1. Melhor Análise Antes de Dar o Salto

Com mais ênfase em ROI melhorado, as empresas estarão recorrendo à própria IA para garantir que estão gastando sabiamente. Um dos maiores problemas até o momento é a pressa em “pular no bandwagon”, especialmente desde a introdução da IA gerativa e dos LLMs. De fato, tantos quanto 63% dos líderes empresariais globais admitem que seu investimento em IA foi devido ao FOMO (medo de ficar para trás), de acordo com um estudo recente. É por isso que uma abordagem orientada por dados é essencial. Seguindo a automação agente, a inteligência de processo cognitivo se concentrará em fornecer um contexto mais profundo em torno das operações comerciais, essencialmente dando à IA a capacidade de atuar como consultor operacional. Esses sistemas poderão mapear, analisar e prever fluxos de trabalho complexos dentro de uma organização, então recomendar melhorias com base em análise de dados em tempo real e padrões passados, além da simples automação de tarefas. Isso irá atrair especialmente setores como finanças, logística e manufatura, onde mesmo melhorias menores nas operações se traduzirão em economias de custos significativas.

2. A Era AI-First Renova o Interesse em BPM

Uma nova era de ouro da gestão de processos de negócios (BPM) está no horizonte. Não desde os anos 90, quando o surgimento do planejamento de recursos empresariais (ERP) despertou uma ampla digitalização, as empresas precisaram reexaminar como operam para permanecer competitivas. Dois fatores estão impulsionando a mudança. Primeiro, as empresas percebem que o crescimento a qualquer custo não é sustentável, com uma mudança em direção ao desempenho e eficiência para alcançar uma economia saudável e um ROI positivo. Em segundo lugar, o hype da IA gerativa agente acelerou o interesse e a adoção da tecnologia, à medida que os executivos das empresas mandatam equipes para explorar casos de uso, buscando obter vantagens de mercado.

O modelo mais eficaz ou prompt intricado é improdutivo em isolamento. Como resultado, o BPM está novamente em evidência. A influência iminente da IA sobre quase todos os fluxos de trabalho empresariais torna a descoberta de processos, análise e redesenho fundamentais para operacionalizar qualquer programa, muito menos escalá-lo. Este dilema espelha desafios anteriores de transformação digital, que sofreram taxas de sucesso pobres devido a um foco excessivo na tecnologia, enquanto negligenciavam considerações humanas ou de processo.

3. Sistemas de IA Multimodal Mais Integrados

A IA multimodal que combina texto, visão, áudio e dados de sensores se tornará a norma para as empresas que buscam uma consciência situacional holística. Isso irá além da análise de documentos autônoma ou reconhecimento de voz; em vez disso, sistemas integrados poderão tirar 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, integrando texto, voz, registros de transações e dados comportamentais para fornecer uma compreensão abrangente das necessidades do cliente. Essa integração permite que as instituições financeiras forneçam serviços personalizados, melhorem a satisfação do cliente e aumentem a eficiência operacional.

Por exemplo, os assessores financeiros virtuais alimentados por IA podem fornecer acesso 24/7 a conselhos financeiros, analisando padrões de gastos do cliente e oferecendo dicas de orçamento personalizadas. Além disso, os chatbots impulsionados por IA podem lidar com grandes volumes de consultas rotineiras, otimizando as operações e mantendo os clientes engajados.

Ao aproveitar a IA multimodal, as instituições financeiras podem antecipar as necessidades dos clientes, abordar proativamente questões e fornecer conselhos financeiros personalizados, fortalecendo assim as relações com os clientes e ganhando uma vantagem competitiva no mercado.

4. IA Explicável e Pronta para Regulamentação

Com as regulamentações globais em ascensão, haverá um foco em IA explicável e transparente que atende aos requisitos regulamentares desde o início. Veremos mais ênfase em ferramentas que permitem a transparência da IA, redução de vieses e rastros 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 permitem que as partes interessadas interpretem e desafiem as decisões da 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 conquistar a confiança dos clientes e consumidores. A OCDE relata mais de 700 iniciativas regulamentares em desenvolvimento em mais de 60 países. Embora a legislação ainda esteja alcançando a inovação, as empresas buscarão seguir códigos de conduta voluntários, como os desenvolvidos pela IEEE ou NIST, para estabelecer padrões claros. Ao abraçar a transparência, aderir às melhores práticas e se comunicar claramente com os clientes, elas criam uma reputação de confiabilidade que fecha 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 forHumanity 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 enraizadas em nossas vidas, considerações éticas e design de IA centrado no ser humano crescerão em importância. Espere ver uma mudança em direção a sistemas de IA projetados com uma abordagem humanística, priorizando o empoderamento do usuário, a inclusividade e o bem-estar.

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

6. Segure as Rédeas Agente

As fronteiras entre a automação determinística e a automação agente se tornarão nebulosas em 2025, levando a sistemas mais integrados, inteligentes e adaptáveis que melhoram vários aspectos de nossas vidas e indústrias. No entanto, a automação determinística continuará a dominar e alimentar pelo menos 95% da automação em produção no próximo ano.

Sem dúvida, a automação agente, caracterizada por sistemas que podem tomar decisões autônomas e se adaptar a novas situações, é sexy e está bem posicionada para dar passos significativos. Em ambientes dinâmicos, onde a flexibilidade e a adaptabilidade são cruciais, esses sistemas permitirão interações mais personalizadas e responsivas, melhorando as experiências e os resultados do usuário.

7. Reação Contra os LLMs

Os avanços nos grandes modelos de linguagem (LLMs) foram nada menos que revolucionários. Mas, como todas as coisas grandiosas, eles vêm com seu próprio conjunto de desafios, notadamente a pesada etiqueta de preço em recursos.

Muitas desvantagens da IA gerativa e dos LLMs derivam dos vastos armazéns de dados que devem ser navegados para produzir valor. Isso não apenas aumenta os riscos em termos de ética, precisão, como alucinações, e privacidade, mas também exacerbam enormemente a quantidade de energia necessária para usar as ferramentas.

Em vez de ferramentas de IA altamente gerais, 2025 verá as empresas mudarem para IA especializada para tarefas e objetivos mais estreitos. É como cortar o que você não precisa realmente – como uma árvore Bonsai – você precisa cortá-la, para que ela fique mais magra e eficiente. Ao comprimir o modelo em si, as precisões de seus cálculos são menores, aumentando a velocidade e reduzindo os requisitos de energia para a potência do computador.

Conclusão

Sem dúvida, 2025 será mais um ano de maior investimento em inteligência artificial, particularmente a IA gerativa, que continuará a transformar empresas e empregos em todos os setores. No entanto, os líderes empresariais adotarão uma abordagem mais orientada por dados e holística para o investimento, que alcança objetivos comerciais reais, enquanto também garante que os padrões sejam atendidos em termos de ética e sustentabilidade. Afinal, o verdadeiro potencial da IA está na forma como ela é aplicada de forma pensada e estratégica – não deixe o FOMO obscurecer seu julgamento.