As tendências da IA para 2025
A IA será mais especializada e onipresente nas empresas; em contraponto, desafios éticos e de sustentabilidade podem limitar desenvolvimento
Estamos no início de uma nova revolução tecnológica. A diferença é que, ao invés de máquinas que transformam nossa capacidade física, desta vez a revolução será em nossa capacidade intelectual.
O ano de 2024 representou um marco importante na ciência. O Nobel de Química usou o Google DeepMind (IA) para alcançar resultados impensáveis em pesquisas sobre o corpo humano. Ao mesmo tempo, o Nobel de Física foi concedido a um trabalho em machine learning, um campo da computação com implicações diretas para o futuro da Inteligência Artificial.
Isso nos mostra que a IA, além do centro das atenções, é uma tecnologia em constante evolução, e com capacidade de elevar o conhecimento humano para novos patamares.
Existe um motivo para estarmos diante de tantas disrupções em sequência. Pela primeira vez na história, o alto poder computacional pode ser combinado com um universo de dados e informações digitais. Isso explica porque, apesar de o campo da IA ser alvo de pesquisas há muitas décadas, somente agora foi possível aprimorar o treinamento e popularizar o alcance. Contudo, esses mesmos avanços carregam uma série de incertezas e questionamentos sobre o (nosso) futuro.
De acordo com o Fórum Econômico Mundial, estima-se que 75% das empresas adotarão soluções de IA nos próximos cinco anos. Se levarmos em consideração que, cinco anos atrás, talvez 75% das empresas sequer soubessem sobre o potencial de ferramentas de IA, percebemos o quão impactante é esse dado.
Esta é a primeira provocação para as tendências de 2025: projetos e investimentos que envolvam o uso de IA receberão maior atenção e orçamento das empresas. É cada vez mais difícil imaginar um modelo de negócio que busque se manter relevante na economia atual sem contar com soluções integradas de IA e uma gestão data-driven.
Dentro desse contexto, é esperado um aumento na oferta de modelos de linguagem altamente especializados para determinados setores – uma espécie de mini ChatGPT personalizado, alimentado com informações relevantes para determinado segmento ou empresa específica, facilitando a gestão e nivelamento do conhecimento interno. Essa solução ainda representa uma redução nos custos de processamento e no gasto energético, despontando como uma alternativa mais sustentável para a massificação da IA a médio prazo.
É importante ter em mente que a IA potencializa aquilo que ela alcança; se ela encontrar um terreno cheio de erros, o seu erro será exponencializado. Estude sobre Intelligent Enterprise, foque em arrumar a casa, interligar dados e aprimorar seus processos. A partir daí, você terá um ambiente pronto para a IA mostrar toda a capacidade. A segunda tendência, inclusive apontada pela Gartner como uma das mais expoentes para 2025, é o aumento na oferta de sistemas de fluxo agêntico (IA Agêntica).
Diferentemente de uma abordagem baseada em tarefas e comandos (prompts) específicos, com os quais estamos habituados hoje (Chat GPT), sistemas de IA Agêntica trabalham para cumprir um objetivo desejado, mas tem autonomia decisória para percorrer o melhor caminho até ele. Em outras palavras, não há uma necessidade de intervenção humana constante, e as decisões são baseadas em aprendizado contínuo.
Um exemplo dessa natureza é o sistema Tesla Autopilot, em que o próprio veículo analisa o ambiente em tempo real e executa as próprias decisões de acordo com o repertório de aprendizado. Esse modelo é capaz de trazer ganhos de eficiência à indústria por meio da automação inteligente e até mesmo subsidiar decisões de negócio, com análises complexas executadas de forma quase instantânea, sem se limitar a um comando específico.
Isso é, ficaremos menos dependentes do “prompt perfeito”. A combinação de modelos agênticos com outras abordagens de IA pode ser um game-changer em setores altamente baseados em dados, como logística e medicina, e também em métodos de ensino adaptativo, alcançando uma educação mais inclusiva e atenta às lacunas individuais de aprendizagem.
Para evitar impactos financeiros e reputacionais, é importante contar com contratos bem construídos e uma governança completa. Por governança, entenda uma abordagem estratégica, com seleção de parceiros éticos e alinhados com práticas ESG, prevenção à criação de vieses algorítmicos, uso de hardwares específicos e preparados para as ferramentas de IA e, principalmente, conformidade regulatória.
Além disso, a pauta da sustentabilidade social e ambiental não deve ser ignorada. A busca por excelência deve vir acompanhada da garantia de que a popularização da IA, e tudo aquilo que a envolve, sirva como um impulso para o bem-estar da humanidade.
A tecnologia deve ser encarada como um meio para melhorar a vida das pessoas, e devemos, juntos, moldar um futuro onde a IA seja peça-chave para um amanhã positivo e inclusivo. Luiz Carlos Gomes Filho é head de Direito Digital no RMMG Advogados. Já leu todas as notas e reportagens da coluna hoje? Acesse a coluna do Metrópoles.
