As 7 principais tendências de IA a serem observadas em 2025

Como os acontecimentos dos últimos anos evidenciaram, a IA está longe de ser uma tendência passageira. A tecnologia em rápido desenvolvimento já deixou a sua marca no cenário económico global e nenhuma indústria principal permaneceu isenta da sua influência em 2024.

Tal como acontece com qualquer tecnologia inovadora, não abraçar estes desenvolvimentos apenas resultará na perda de oportunidades para as empresas. Pelo contrário, os líderes que se mantiverem à frente da curva com uma estratégia sólida de IA estarão muito mais bem equipados para manter a sua vantagem competitiva e enfrentar potenciais obstáculos no caminho.

A realidade é que, para muitas empresas, a IA já não é algo bom de se ter, está a tornar-se uma necessidade . Assim, ao encerrarmos o ano, reunimos sete tendências de IA que devem estar no seu radar ao entrarmos em 2025.

7 tendências de IA que continuarão a crescer em 2025

Cobrimos algumas tendências de IA conhecidas e – um pouco menos conhecidas – que estão no caminho certo para moldar o cenário de negócios nos próximos anos.

1. Sistemas de Pequenas Linguagens (SLMs)

“Quanto maior, melhor” tem sido o mantra de muitos desenvolvedores de IA desde que o boom da inteligência artificial foi iniciado com o lançamento do ChatGPT. Avançando alguns anos, os sistemas de linguagem (MLS) de pequeno e médio porte estão se tornando cada vez mais importantes devido às suas vantagens de escalabilidade e eficiência em relação aos modelos maiores.

Os SLMs precisam de menos parâmetros para serem processados, o que significa que geralmente são capazes de gerar respostas muito mais rapidamente do que os LLMs. Seu tamanho compacto e requisitos de computação mais modestos também significam que muitas vezes eles também podem ser executados no dispositivo – reduzindo a necessidade de enviar e receber dados da nuvem e, como resultado, diminuindo seu impacto ambiental.

Alguns dos maiores nomes da tecnologia lançaram seu próprio SLM este ano. A Microsoft lançou o Phi-4, um modelo especializado em raciocínio complexo, e a Apple lançou oito pequenos modelos de IA que são pequenos o suficiente para rodar em um smartphone. Com os SLMs possibilitando que startups e pequenas empresas dimensionem a IA de maneira mais acessível, só podemos vê-los se tornando mais um elemento tecnológico básico nos próximos anos.

2. IA Agente

Agentic AI são sistemas de IA autônomos que são capazes de tomar decisões com o mínimo de intervenção humana. A vertente da inteligência artificial pode aprender com novos dados e resolver problemas complexos, adaptando-se dinamicamente a novas situações.

Considerada a “principal tendência tecnológica para 2025” pela empresa de pesquisa e consultoria Gartner, a tendência está no caminho certo para transformar a automação em todos os setores, simplificando processos com menos toque humano. A tecnologia já está a ser utilizada para ajudar as empresas a melhorar a eficiência, com os retalhistas a utilizarem IA de agência para personalizar experiências de compra e os prestadores de cuidados de saúde a utilizarem a tecnologia para analisar dados de pacientes.

O Google já aderiu à tendência ao alavancar a IA de agência em seu lançamento do Gemini 2.0 em dezembro, e mais gigantes da tecnologia provavelmente seguirão esse exemplo em 2025. No entanto, com a IA de agência se desenvolvendo mais rápido do que as barreiras de proteção legais, recomendamos que as empresas implantem a tecnologia com cautela, mantendo a supervisão humana e realizando testes E2E.

3. Cibersegurança de IA

Infelizmente, à medida que os modelos avançados de IA se tornam mais acessíveis, prevê-se que o mercado do cibercrime cresça ainda mais em 2025, à medida que os criminosos continuam a aproveitar a tecnologia para enganar as vítimas. Especificamente, projeta-se que as receitas anuais do crime cibernético excedam US$ 10,5 trilhões no próximo ano, impulsionadas pelo crescimento de ataques de phishing, deepfake e malware habilitados por IA , de acordo com a Cybersecurity Ventures.

No entanto, à medida que as ameaças cibernéticas continuam a avançar, também avançam os protocolos concebidos para as mitigar. Ao usar IA em vez de soluções tradicionais, as empresas são capazes de detectar ameaças como malware, tentativas de phishing e vulnerabilidades de dia zero em tempo real. A IA também está sendo usada para fazer engenharia reversa de explorações de dia zero, permitindo que os desenvolvedores criem patches de segurança para vulnerabilidades antes que se tornem públicas.

Com mais de metade das empresas já a utilizar IA para melhorar a deteção de ameaças, a tecnologia só se tornará mais vital em 2025 e mais além, à medida que os riscos cibernéticos continuarem a tornar-se mais sofisticados.

4. Mecanismos de pesquisa de IA

Embora o cenário de pesquisa esteja sempre evoluindo, a ascensão da IA ​​transformou radicalmente a forma como recuperamos informações em 2024.

Mais notavelmente, o gigante dos mecanismos de busca Google lançou seu recurso de resumo de IA em maio, ajudando a melhorar o foco e a reverência de bilhões de consultas de pesquisa. O pioneiro da IA ​​​​e fabricante do ChatGPT, OpenAI, lançou seu próprio mecanismo de busca rival - ChatGPT Search - em outubro deste ano, em uma tentativa de desafiar o monopólio de longa data do Google nas buscas.

Embora o recurso de resumo de pesquisa de IA do Google tenha sido inicialmente recebido com alguma aversão, forçando a empresa a reduzir alguns de seus esforços, o Google afirma que isso levou a maioria dos usuários a ficarem mais satisfeitos com os resultados - com pessoas mais jovens de 18 a 24 anos tendo o nível mais alto de envolvimento com o recurso.

Portanto, embora ainda não seja hora de dar adeus às páginas de resultados de mecanismos de pesquisa tradicionais, os desenvolvimentos que ocorreram este ano, juntamente com os rápidos avanços na IA generativa, sugerem que a IA apenas continuará a perturbar a forma como pesquisamos mais nos próximos anos. .

5. Chips de IA

Chips de inteligência artificial são circuitos integrados projetados para lidar com tarefas de IA, incluindo aprendizado de máquina (ML), processamento de linguagem natural (PNL) e análise de dados.

Como esses chips foram criados com a IA em mente, eles são capazes de lidar com cálculos mais avançados e maiores quantidades de dados do que as unidades centrais de processamento (CPUs) tradicionais. Como resultado, os chips de IA normalmente produzem respostas mais precisas, com menor latência, tornando-os o operando preferido de empresas como NVIDA, Intel, Google, Amazon e muitas outras.

Devido à sua vantagem competitiva, a análise da indústria prevê que a procura de chips de IA crescerá 35% ano após ano em 2025, atingindo um valor de mercado potencial de 120 mil milhões de dólares, de acordo com o banco de investimento japonês Daiwa.

Além do mais, com a Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC) e a Samsung investindo em uma nova instalação de fabricação em solo nacional, espera-se também que esse pivô resolva os desafios da cadeia de suprimentos, reduzindo a dependência global dos centros de fabricação asiáticos, sugerindo que os chips de IA se tornarão ainda mais central para o futuro do ecossistema de chips.

6. IA de borda

Edge AI refere-se à combinação de IA e computação de ponta. Ao armazenar dados próximos ao dispositivo, sem depender de um servidor em nuvem externo, a solução é capaz de reduzir o uso de largura de banda e problemas de latência, ao mesmo tempo que fornece uma camada extra de segurança.

Ao permitir o processamento em tempo real em dispositivos de ponta, a IA de ponta representa uma grande mudança na forma como as empresas abordam o processamento de dados e a tomada de decisões. A Edge AI já está a provocar grandes ondas no mundo dos negócios, com a tecnologia a ser utilizada na indústria da saúde para melhorar o diagnóstico e o tratamento, na indústria transformadora para analisar riscos ocupacionais e na indústria automóvel para melhorar a segurança dos veículos autónomos.

Olhando para o futuro, a implantação da IA ​​de ponta deverá crescer mais rapidamente, com especialistas projetando que o mercado valerá espantosos 62,93 mil milhões de dólares até 2030.

7. Sistemas de pesquisa empresarial

Não devem ser confundidos com sistemas de pesquisa de IA, os sistemas de pesquisa empresarial são soluções usadas para pesquisar informações dentro de organizações corporativas.

As ferramentas de pesquisa corporativa aproveitam os dados de todos os principais silos de informações, incluindo documentos, repositórios de códigos, e-mails e ferramentas de gerenciamento de projetos . Ao conter apenas dados relevantes para empresas específicas, os sistemas de pesquisa interna podem revolucionar a forma como os funcionários resolvem consultas, permitindo que as equipes sejam mais produtivas e lucrativas.

Embora os sistemas de pesquisa empresarial nem sempre tenham dependido da IA, a incorporação desta tecnologia ajudou a melhorar drasticamente a eficiência da pesquisa. Ao passar da simples correspondência de palavras-chave associadas aos mecanismos de pesquisa tradicionais, as ferramentas de pesquisa empresarial de IA também permitem que essas plataformas sejam mais conversacionais e intuitivas, resultando em interações mais humanas.

Assim, com uma nova safra de novos sistemas de pesquisa empresarial de IA surgindo do nada em 2024, é quase garantido que a inteligência artificial continuará a otimizar os processos tradicionais de pesquisa empresarial nos próximos anos.