Inteligência Artificial em 2025: Tendências e Impactos no Mundo dos Negócios

As 10 Tendências que Moldarão o Futuro

A Inteligência Artificial (IA) continua a revolucionar o mercado e, até 2025, espera-se uma nova onda de avanços que transformará os negócios. As empresas estão cada vez mais empenhadas em integrar IA em suas operações para impulsionar a inovação, melhorar a eficiência e otimizar o atendimento ao cliente. Abaixo estão algumas tendências de IA para negócios que devem ganhar relevância em 2025, incluindo dados, práticas de personalização, e novas infraestruturas tecnológicas.

1. Expansão da IA Generativa

A IA generativa, que já tem revolucionado áreas como a criação de conteúdo e design, está em rápida expansão. Modelos como o ChatGPT estão sendo aprimorados para criar não só textos, mas também imagens e até vídeos, e espera-se que sejam cada vez mais aplicados em áreas de marketing, design de produto e atendimento ao cliente. Empresas do setor de entretenimento e publicidade usarão a IA generativa para personalizar conteúdos para audiências específicas, impulsionando engajamento e inovação.

2. Inteligência Artificial para Personalização Avançada

As experiências personalizadas continuarão a crescer com o uso da IA, especialmente em e-commerce e serviços de streaming, onde é possível moldar a experiência do usuário de acordo com dados de navegação e preferências anteriores. Amazon e Netflix já utilizam algoritmos que sugerem produtos e filmes com base em dados comportamentais, uma tendência que se expandirá em setores como saúde, onde tratamentos podem ser ajustados de forma individualizada.

3. Avanços na Saúde e IA em Telemedicina

A IA está se tornando essencial em diagnósticos e tratamentos na medicina, com a previsão de avanços em diagnósticos precisos, recomendações de tratamentos personalizadas e monitoramento remoto de pacientes. A telemedicina beneficiará de algoritmos que poderão, em tempo real, prever e diagnosticar doenças, melhorar o atendimento preventivo e agilizar o tratamento.

4. IA no Edge Computing

A computação na borda (ou edge computing), onde o processamento de dados ocorre próximo ao ponto de origem dos dados, é uma tendência em crescimento. Isso reduz a latência e aumenta a segurança dos dados, sendo essencial para áreas que requerem resposta rápida, como veículos autônomos e cidades inteligentes. Essa infraestrutura permitirá que empresas e municípios tomem decisões em tempo real, aumentando a eficiência e a segurança.

5. IA Ética e Regulações

Com o avanço da IA, surgem preocupações sobre privacidade, viés e transparência dos algoritmos. A União Europeia, por exemplo, está desenvolvendo o AI Act, um conjunto de regulamentações para assegurar o uso ético da tecnologia. Empresas precisarão ajustar suas práticas para estar em conformidade e ganhar a confiança dos usuários, priorizando a transparência e o tratamento ético dos dados.

6. Sustentabilidade com IA

A sustentabilidade é uma prioridade global, e a IA pode ajudar a reduzir o impacto ambiental. Em setores como agricultura e energia, a IA está sendo usada para otimizar o consumo de recursos, reduzindo o desperdício e a pegada de carbono. Empresas de tecnologia, como o Google, já usam IA para otimizar o consumo de energia em seus data centers, exemplificando o potencial da tecnologia para práticas mais verdes e sustentáveis.

7. IA para Aumentar e Não Substituir Humanos

Em vez de substituir humanos, a IA será cada vez mais usada para complementar o trabalho humano. Isso significa automação de tarefas repetitivas e assistência na tomada de decisões, com os humanos atuando como supervisores. Áreas como atendimento ao cliente e manufatura se beneficiarão ao integrar a IA como uma ferramenta de suporte, aumentando a produtividade e o bem-estar dos trabalhadores.

8. Infraestrutura de Dados e Modelos de Grandes Linguagens (LLMs)

Os grandes modelos de linguagem (LLMs) estão impulsionando mudanças na infraestrutura de dados, com a adoção de bancos de dados vetoriais e processamento em tempo real. Isso possibilitará o desenvolvimento de IA mais precisa e robusta, com melhores práticas de monitoramento e qualidade dos dados, fatores críticos para aumentar a precisão dos modelos e sua aplicabilidade prática.

9. Adoção de Modelos RAG (Geração Aumentada por Recuperação)

A retrieval augmented generation (Geração Aumentada por Recuperação) será cada vez mais utilizada para melhorar os produtos de IA empresarial. Esse modelo permite que as empresas ofereçam respostas mais precisas e contextualizadas, essenciais para melhorar a experiência dos usuários e garantir a relevância dos modelos de IA em aplicações complexas.

10. Observabilidade e Qualidade dos Dados para a IA

À medida que os dados alimentam os modelos de IA, a observabilidade e a qualidade dos dados tornam-se primordiais para garantir a eficiência e a confiabilidade dos sistemas. Ferramentas avançadas de análise de dados e monitoramento de qualidade serão cruciais para identificar e resolver problemas de forma proativa, reduzindo erros e vieses, além de assegurar que os modelos de IA estejam em conformidade com padrões de qualidade e desempenho.

Além de todas estas tendências temos uma previsão para 2025, com os avanços na digitalização, nos dados e na inteligência artificial se criem até 97 milhões de novos empregos, que impulsionará a nova economia digital – desde análise de dados e engenharia de software até design UX e marketing digital.