5 tecnologias emergentes de IA em 2025

A seguir, apresentamos um trecho do nosso white paper, “Guia executivo para investimentos em IA em 2025”: 

A evolução da IA está dando origem a novas tecnologias inovadoras e avanços nas já existentes, que estão prestes a remodelar indústrias e operações comerciais. No início de 2025, várias tecnologias de IA de ponta estão ganhando força significativa e abrindo novas possibilidades.

Modelos de IA generativa específicos para cada domínio 

Embora os modelos GenAI tenham demonstrado uma versatilidade notável, seu verdadeiro potencial reside na especialização. Em vez de depender de modelos básicos criados por grandes players em IA, as empresas estão considerando implementar vários modelos menores que podem ser mais eficientes para requisitos comerciais específicos. Até 2027, espera-se que mais de 50% dos modelos de IA generativa empregados pelas empresas sejam adaptados para setores ou funções comerciais específicos, um aumento acentuado em relação aos meros 1% atuais. Esses modelos específicos de domínio serão treinados com grandes quantidades de dados específicos do setor, permitindo-lhes gerar resultados altamente relevantes e precisos, adaptados aos desafios e requisitos únicos de cada setor. 

Por exemplo, no setor de saúde, modelos GenAI específicos para cada domínio poderiam ser treinados com literatura médica, dados de pacientes e notas clínicas para auxiliar em tarefas como descoberta de medicamentos, planejamento de tratamentos personalizados e geração de relatórios médicos. No setor financeiro, esses modelos poderiam ser treinados com dados financeiros, tendências de mercado e estruturas regulatórias para dar suporte a tarefas como análise de risco, otimização de portfólio de investimentos e elaboração automatizada de relatórios. 

Modelos de IA conversacional específicos para cada domínio 

Espera-se que a importância dos modelos específicos de domínio na IA conversacional cresça significativamente, particularmente no desenvolvimento e utilização de léxicos avançados. Um léxico bem desenvolvido é crucial para que os sistemas de IA compreendam as nuances da linguagem humana, interpretem com precisão a intenção do usuário e forneçam respostas personalizadas. As empresas líderes neste espaço estão desenvolvendo abordagens sofisticadas de léxicos multicamadas que combinam conhecimento linguístico universal, terminologia específica do setor e termos específicos do cliente. 

À medida que o mercado de IA continua a se expandir, podemos esperar que mais organizações invistam em tecnologias lexicais avançadas para aprimorar seus modelos de IA específicos para cada domínio. Esses investimentos provavelmente se concentrarão na criação de experiências conversacionais mais intuitivas e sensíveis ao contexto, melhorando a capacidade dos sistemas de IA de compreender e responder à linguagem específica do setor e às intenções dos usuários. Essa tendência em direção a léxicos altamente especializados será um fator-chave para impulsionar a próxima geração de soluções de IA conversacional. 

Plataformas de simulação de IA 

À medida que os sistemas de IA se tornam cada vez mais complexos, o risco de dívida técnica e modelos falhos aumenta. Para mitigar esses riscos, espera-se que as organizações de ciência de dados aproveitem as plataformas de simulação de IA, o que ajudará a reduzir a dívida técnica de IA em 70% até 2027. Essas plataformas fornecem um ambiente controlado para testar e refinar modelos de IA antes de implantá-los em produção. Elas permitem que as organizações simulem vários cenários do mundo real, testem o desempenho de seus modelos de IA em diferentes condições e identifiquem possíveis vieses ou vulnerabilidades.  

Ao melhorar e ajustar iterativamente seus modelos em um ambiente simulado, as organizações podem garantir que suas soluções de IA sejam robustas, confiáveis e prontas para implantação no mundo real. 

IA para a sustentabilidade 

À medida que o mundo enfrenta desafios ambientais, a IA está se tornando uma ferramenta poderosa para impulsionar práticas comerciais sustentáveis. A adoção de serviços de IA projetados especificamente para a sustentabilidade deve atingir 20% até 2028, em comparação com menos de 5% atualmente. Essas soluções de IA podem ajudar as organizações a minimizar seu impacto ambiental, otimizar a utilização de recursos e desenvolver produtos e serviços sustentáveis. 

Por exemplo, a IA pode ser usada para otimizar o consumo de energia em edifícios e instalações fabris, reduzindo as emissões de carbono e os custos de energia. No setor agrícola, a IA pode auxiliar em técnicas de agricultura de precisão, minimizando o uso de água e pesticidas e maximizando o rendimento das colheitas. Além disso, a IA pode ajudar no projeto e desenvolvimento de produtos ecológicos, simulando e otimizando o uso de materiais, reduzindo o desperdício e identificando alternativas sustentáveis. 

Previsão baseada em IA 

Previsões precisas são cruciais para um planejamento e uma tomada de decisões eficazes em qualquer organização. Até 2028, prevê-se que a IA substitua os métodos tradicionais de previsão em 50% das organizações, levando a um planejamento autônomo em várias operações comerciais. A capacidade da IA de analisar grandes quantidades de dados, identificar padrões e fazer previsões precisas revolucionará os processos de previsão. 

A previsão baseada em IA pode ser aplicada a vários domínios, tais como previsão de vendas, planejamento da demanda, gestão de estoque e alocação de recursos. Ao aproveitar algoritmos de aprendizado de máquina e análises de dados avançadas, a IA pode aprender continuamente com dados históricos, adaptar-se às condições de mercado em constante mudança e fornecer previsões mais precisas e oportunas do que os métodos tradicionais. 

Essas tecnologias emergentes de IA são apenas a ponta do iceberg, e seu impacto será de longo alcance, permitindo que as organizações alcancem novos níveis de eficiência, inovação e sustentabilidade em suas operações.