A Explosão de IA Continua em 2025: O Que as Organizações Devem Antecipar Este Ano

Com a previsão de que a IA continue a explodir em 2025, a tecnologia em constante evolução apresenta tanto oportunidades sem precedentes quanto desafios complexos para as organizações em todo o mundo. Para ajudar as organizações e profissionais de hoje a obter o máximo de valor da IA em 2025, compartilhei meus pensamentos e tendências de IA antecipadas para este ano.

As Organizações Devem Planejar Estrategicamente o Custo da IA

O mundo continua entusiasmado com o potencial da IA. No entanto, o custo da inovação da IA é uma métrica que as organizações devem planejar. Por exemplo, a IA precisa de GPUs, mas muitos provedores de serviços de nuvem têm implantações maiores de N-1, N-2 ou GPUs mais antigas que não foram construídas exclusivamente para cargas de trabalho de IA. Além disso, as GPUs de nuvem podem ser proibitivamente caras em escala e facilmente ativadas para desenvolvedores à medida que os projetos crescem/escalamos (mais despesas); além disso, comprar GPUs (se possível adquirir devido à escassez) para uso local também pode ser uma proposta muito cara, com chips individuais custando bem acima de dezenas de milhares de dólares. Como resultado, os sistemas de servidor construídos para cargas de trabalho de IA exigentes estão se tornando proibitivamente caros ou inacessíveis para muitos com orçamentos operacionais de departamentos limitados (OpEx). Em 2025, os clientes empresariais devem equalizar seus custos de IA e re-sincronizar os níveis de orçamento de desenvolvimento de IA. Com muitos departamentos isolados agora tomando a iniciativa e construindo suas próprias ferramentas de IA, as empresas podem inadvertidamente gastar milhares por mês em usos pequenos ou isolados de GPU baseada em nuvem e sua necessidade de instâncias de computação de IA, que todos se somam (especialmente se os usuários deixam essas instâncias em execução).

Modelos de Código Aberto Promoverão a Democratização de Vários Casos de Uso de IA

Em 2025, haverá uma grande pressão para que as organizações provem o ROI dos projetos de IA e orçamentos associados. Com o custo aproveitando ferramentas de código baixo ou ferramentas de código zero fornecidas por ISVs populares para construir aplicativos de IA, as empresas continuarão a buscar modelos de código aberto que sejam mais facilmente ajustados em vez de treinados e construídos do zero. Ajustar modelos de código aberto de forma mais eficiente usa os recursos de IA disponíveis (pessoas, orçamento e/ou poder de processamento), ajudando a explicar por que existem atualmente mais de 900.000+ (e crescente) modelos disponíveis para download no Hugging Face apenas. No entanto, quando as empresas embarcam em modelos de código aberto, será crítico garantir e policiar o uso de software, estrutura, bibliotecas e ferramentas de código aberto em toda a organização. O recente acordo da Lenovo com a Anaconda é um excelente exemplo disso, onde o portfólio de Workstation da Lenovo, alimentado pela Intel, e a Anaconda Navigator ajudam a simplificar os fluxos de trabalho de ciência de dados.

A Conformidade de IA Se Torna uma Prática Padrão

As mudanças nas políticas de IA verão o processamento de IA se aproximar da fonte de dados da empresa e mais em locais (especialmente para as fases de desenvolvimento de IA de um projeto ou fluxo de trabalho). À medida que a IA se torna mais próxima do núcleo de muitos negócios, ela se moverá de um fluxo de trabalho paralelo ou especial para um alinhado com muitas funções de negócios principais. Garantir que a IA seja conformidade e responsável é um objetivo real hoje, então, à medida que entrarmos em 2025, se tornará mais uma prática padrão e parte dos blocos de construção fundamentais para projetos de IA nas empresas. Na Lenovo, temos um Comitê de IA Responsável, composto por um grupo diversificado de funcionários que garantem que as soluções e produtos atendam aos padrões de segurança, ética, privacidade e transparência. Esse grupo revisa o uso e a implementação de IA com base no risco, aplicando políticas de segurança consistentemente para alinhar com uma postura de risco e conformidade regulatória. A abordagem inclusiva do comitê aborda todas as dimensões de IA, garantindo conformidade abrangente e redução geral de risco.

Estações de Trabalho Surgem como Ferramentas de IA Eficientes Dentro e Fora do Escritório

Usar estações de trabalho como mais poderosas bordas e departamentais baseadas em ferramentas de IA já está aumentando. Por exemplo, o portfólio de Workstation da Lenovo, alimentado pela AMD, ajuda os profissionais de mídia e entretenimento a preencher a lacuna entre as expectativas e os recursos necessários para entregar o conteúdo visual de mais alta fidelidade. Graças ao seu pequeno fator de forma e pegada, baixo acústico, requisitos de energia padrão e uso de sistemas operacionais baseados em cliente, eles podem ser facilmente implantados como soluções de inferência de IA onde os servidores tradicionais podem não se encaixar. Outro caso de uso é dentro dos fluxos de trabalho padrão da indústria, onde a análise de dados de IA aprimorada pode entregar valor comercial real e é MUITO linha de visão para os executivos da C-Suite que tentam fazer uma diferença. Outros casos de uso são as ferramentas de IA específicas de domínio menores criadas por indivíduos para seu próprio uso. Essas ferramentas de economia de eficiência podem se tornar superpoderes de IA e podem incluir tudo, desde MS Copilot, Chatbots Privados até Assistentes de IA Pessoais.

Maximizar o Potencial de IA em 2025

A IA é uma das evoluções tecnológicas de crescimento mais rápido de nossa era, entrando em cada indústria como uma tecnologia transformadora que melhorará a eficiência para todos – permitindo resultados comerciais mais rápidos e valiosos.

A IA, incluindo aprendizado de máquina e aprendizado profundo e IA geradora com LLMs, requer um poder de processamento imenso para construir e manter a inteligência necessária para experiências de IA do cliente sem interrupções. Como resultado, as organizações devem garantir que usem soluções de computação de desktop e móvel de alto desempenho e seguras para revolucionar e melhorar os fluxos de trabalho dos profissionais de IA e cientistas de dados.