A Evolução da IA Geradora em 2025: Da Novidade à Necessidade

O ano de 2025 marca um momento crucial na jornada da IA Geradora (Gen AI). O que começou como uma fascinante novidade tecnológica evoluiu para uma ferramenta crítica para empresas em diversas indústrias.

IA Geradora: Da Busca de Soluções para um Problema à Força Motriz para Resolver Problemas

O inicial surto de entusiasmo pela Gen AI foi impulsionado pela novidade bruta de interagir com modelos de linguagem grandes (LLMs), que são treinados em vastos conjuntos de dados públicos. Empresas e indivíduos foram justificadamente fascinados pela capacidade de digitar prompts em linguagem natural e receber respostas detalhadas e coerentes dos modelos de fronteira pública. A qualidade humana das saídas dos LLMs levou muitas indústrias a investir em projetos com essa nova tecnologia, frequentemente sem um problema de negócios claro a ser resolvido ou qualquer KPI real para medir o sucesso. Embora tenham havido alguns grandes desbloqueios de valor nos primeiros dias da Gen AI, é um sinal claro de que estamos em um ciclo de inovação (ou hipe) quando as empresas abandonam a prática de identificar um problema primeiro e, em seguida, procurar uma solução tecnológica viável para resolvê-lo.

Em 2025, esperamos que o pêndulo volte. As organizações buscarão a Gen AI para valor de negócios, identificando primeiro os problemas que a tecnologia pode resolver. Certamente haverá muitos mais projetos científicos bem financiados, e a primeira onda de casos de uso da Gen AI para resumo, chatbots, geração de conteúdo e código continuará a prosperar, mas os executivos começarão a responsabilizar os projetos de IA por ROI este ano. O foco tecnológico também mudará dos modelos de linguagem geral de propósito público que geram conteúdo para um conjunto de modelos mais estreitos que podem ser controlados e treinados continuamente no idioma distinto de uma empresa para resolver problemas do mundo real que impactam a linha de fundo de uma maneira mensurável.

2025 será o ano em que a IA se moverá para o núcleo da empresa. Os dados da empresa são o caminho para desbloquear o valor real com a IA, mas os dados de treinamento necessários para construir uma estratégia transformacional não estão na Wikipedia e nunca estarão. Eles vivem em contratos, registros de clientes e pacientes, e nas interações não estruturadas desordenadas que frequentemente fluem pelo escritório de back ou vivem em caixas de papel.. Obter esses dados é complicado, e os LLMs gerais são uma tecnologia de ajuste pobre aqui, não obstante as preocupações de privacidade, segurança e governança de dados. As empresas adotarão cada vez mais arquiteturas RAG e modelos de linguagem pequenos (SLMs) em configurações de nuvem privada, permitindo que elas aproveitem conjuntos de dados organizacionais internos para construir soluções de IA proprietárias com um portfólio de modelos treináveis. SLMs direcionados podem entender o idioma específico de uma empresa e as nuances de seus dados, e fornecer maior precisão e transparência em um ponto de custo mais baixo – enquanto permanecem em conformidade com os requisitos de privacidade e segurança de dados.

O Papel Crítico da Limpeza de Dados na Implementação da IA

À medida que as iniciativas de IA se proliferam, as organizações devem priorizar a qualidade dos dados. O primeiro e mais crucial passo na implementação da IA, seja usando LLMs ou SLMs, é garantir que os dados internos estejam livres de erros e imprecisões. Esse processo, conhecido como “limpeza de dados”, é essencial para a curação de um patrimônio de dados limpo, que é o pivô para o sucesso dos projetos de IA.

Muitas organizações ainda dependem de documentos em papel, que precisam ser digitalizados e limpos para operações comerciais diárias. Idealmente, esses dados fluiriam para conjuntos de treinamento rotulados para a IA proprietária de uma organização, mas estamos nos primeiros dias de ver isso acontecer. Na verdade, em uma pesquisa recente que realizamos em colaboração com o Harris Poll, onde entrevistamos mais de 500 tomadores de decisão de TI entre agosto e setembro, descobriu-se que 59% das organizações não estão usando todo o seu patrimônio de dados. O mesmo relatório encontrou que 63% das organizações concordam que elas têm uma falta de compreensão de seus próprios dados e que isso está inibindo sua capacidade de maximizar o potencial da GenAI e tecnologias semelhantes. Preocupações de privacidade, segurança e governança são certamente obstáculos, mas dados precisos e limpos são críticos, mesmo erros de treinamento leves podem levar a problemas que se somam e são desafiadores de desenrolar uma vez que um modelo de IA erra. Em 2025, a limpeza de dados e os pipelines para garantir a qualidade dos dados se tornarão uma área crítica de investimento, garantindo que uma nova geração de sistemas de IA empresariais possa operar em informações confiáveis e precisas.

O Impacto Expansivo do Papel do CTO

O papel do Diretor de Tecnologia (CTO) sempre foi crucial, mas seu impacto está prestes a expandir dez vezes em 2025. Traçando paralelos com a “era do CMO”, onde a experiência do cliente sob o Chief Marketing Officer era fundamental, os próximos anos serão a “geração do CTO”.

Embora as responsabilidades centrais do CTO permaneçam inalteradas, a influência de suas decisões será mais significativa do que nunca. CTOs bem-sucedidos precisarão ter uma compreensão profunda de como as tecnologias emergentes podem remodelar suas organizações. Eles também devem entender como a IA e as tecnologias relacionadas impulsionam a transformação empresarial, não apenas eficiências dentro das quatro paredes da empresa. As decisões tomadas pelos CTOs em 2025 determinarão a trajetória futura de suas organizações, tornando seu papel mais impactante do que nunca.

As previsões para 2025 destacam um ano transformador para a Gen AI, gerenciamento de dados e o papel do CTO. À medida que a Gen AI se move de uma solução em busca de um problema para uma força motriz para resolver problemas, a importância da limpeza de dados, o valor do patrimônio de dados da empresa e o impacto expansivo do CTO moldarão o futuro das empresas. As organizações que abraçam essas mudanças estarão bem posicionadas para prosperar no cenário tecnológico em evolução.