Guia Prático para a Implementação de IA: Cinco Grandes Tendências no Desenvolvimento da Inteligência Artificial em 2025

Com o rápido desenvolvimento da tecnologia de inteligência artificial, a indústria está a mudar de um tema de discussão acalorada para a prática concreta. O relatório sobre o estado da IA em 2025, intitulado "Manual do Construtor", analisa profundamente um conjunto completo de soluções para passar da concepção à operação em larga escala de produtos de IA, fornecendo um valioso roteiro tático para as empresas. Este relatório baseia-se nos resultados de uma pesquisa com 300 executivos de empresas de software e entrevistas aprofundadas com especialistas na área de IA, resumindo cinco grandes insights.

1. A estratégia de produtos de IA entra em uma nova fase

Comparado com empresas que apenas integram IA nos produtos existentes, as empresas com IA como núcleo apresentam um desempenho superior no lançamento de produtos no mercado. Os dados mostram que 47% das empresas nativas de IA atingiram uma escala crítica e validaram a adequação ao mercado, enquanto apenas 13% das empresas com produtos integrados de IA alcançaram esta fase.

As tendências principais atuais incluem:

• O fluxo de trabalho de inteligência artificial e as aplicações verticais tornaram-se o foco, com quase 80% dos desenvolvedores nativos de IA a preparar sistemas de IA que representam a capacidade dos usuários de executar operações múltiplas de forma autónoma.
• A arquitetura de múltiplos modelos tornou-se um consenso para otimizar o desempenho, controlar custos e adaptar-se a cenários de aplicação específicos. Pesquisas mostram que os produtos voltados para o cliente utilizam em média 2,8 modelos.

2. O modelo de preços de IA continua a evoluir

A tecnologia de IA está a mudar a forma como as empresas definem os preços dos produtos e serviços. Muitas empresas estão a adotar modelos de preços mistos, acrescentando planos de cobrança com base no uso sobre a taxa de subscrição base. Algumas empresas também estão a explorar modelos de preços totalmente baseados na quantidade real utilizada ou nos resultados dos clientes.

Embora atualmente muitas empresas ainda ofereçam funcionalidades de IA gratuitamente, mais de um terço (37%) das empresas planejam ajustar suas estratégias de preços no próximo ano, de modo que os preços se alinhem mais ao valor obtido pelos clientes e ao uso das funcionalidades de IA.

3. A estratégia de talentos tornou-se uma competência chave

A IA não é apenas um desafio técnico, mas também um desafio organizacional. As equipes de ponta geralmente são compostas por engenheiros de IA, engenheiros de aprendizado de máquina, cientistas de dados e gerentes de produto de IA, formando equipes multifuncionais.

Perspectivas futuras:

• A maioria das empresas espera que 20-30% dos membros da equipe de engenharia se concentrem na área de IA.
• A proporção de empresas de alto crescimento pode atingir 37%.

No entanto, o recrutamento de talentos continua a ser um grande obstáculo. O tempo médio de recrutamento para engenheiros de IA e aprendizado de máquina ultrapassa os 70 dias, tornando-se o mais demorado entre todos os cargos de IA. 54% dos entrevistados afirmaram que o progresso do recrutamento está atrasado, sendo a principal razão a falta de talentos qualificados.

4. Orçamento de IA aumentou significativamente

As empresas que adotam tecnologia de IA estão investindo de 10% a 20% do orçamento de P&D no campo da IA, e em 2025, empresas de todas as faixas de receita estão mostrando uma tendência de crescimento contínuo. Essa mudança estratégica destaca que a tecnologia de IA se tornou o principal motor de planejamento estratégico de produtos.

À medida que a escala dos produtos de IA aumenta, a estrutura de custos também sofre mudanças significativas:

• Fase inicial: os custos de recursos humanos (recrutamento, formação, desenvolvimento de competências) representam a maior parte das despesas.
• Fase madura: os custos de serviços em nuvem, as despesas de inferência do modelo e os custos de conformidade regulatória tornam-se os principais itens de despesa.

5. A expansão da aplicação de IA interna nas empresas é desigual

Embora a maioria das empresas entrevistadas ofereça acesso a ferramentas de IA interna a cerca de 70% dos funcionários, apenas cerca de metade realmente utiliza essas ferramentas regularmente. As empresas de maior dimensão e com estruturas mais consolidadas enfrentam maiores desafios na promoção do uso de IA pelos funcionários.

Características das empresas com alta adoção (mais de 50% dos funcionários usam ferramentas de IA):

• Implementação de IA em média em 7 ou mais cenários internos
• Principais áreas de aplicação: assistente de programação (77%), geração de conteúdo (65%) e pesquisa de documentos (57%)
• Aumentos de eficiência de trabalho nestas áreas variam de 15% a 30%

O ecossistema de ferramentas de IA está a tornar-se gradualmente maduro

A pesquisa mostra que as estruturas tecnológicas, bibliotecas e plataformas atualmente em operação no ambiente de produção ainda estão dispersas, mas estão gradualmente se tornando mais maduras. As ferramentas mais utilizadas incluem:

• Framework: PyTorch, TensorFlow
• Biblioteca: Hugging Face, LangChain, OpenAI
• Modelos: ChatGPT, GPT-3.5, GPT-4, DALL-E 2
• Plataforma em nuvem: AWS, Azure, GCP
• Base de dados: Pinecone, MongoDB

Este relatório fornece às empresas um guia prático valioso para a implementação da IA, com insights profundos sobre todos os aspectos, desde a construção de estratégias até operações em larga escala. À medida que a tecnologia de IA continua a evoluir, as empresas precisam ajustar suas estratégias em tempo hábil, aproveitar as oportunidades e manter uma posição de liderança na concorrência.