Previsões para a Inteligência Artificial em 2025: Transição para uma Adoção Mais Madura e Mensurada
Líderes da indústria e especialistas preveem transformações significativas na IA em 2025, abrangendo desenvolvimentos inovadores e desafios existenciais. As previsões indicam uma mudança de paradigma na forma como a IA será implementada e utilizada nas organizações e na sociedade.
Modelos menores e direcionados a propósitos específicos
Em vez de modelos grandes com muitos parâmetros, a tendência é usar modelos menores e mais especializados, combinados como microsserviços, para aplicações mais eficientes e personalizadas. A quantidade de parâmetros não será mais o principal indicador de valor de um modelo de IA.
Pontos importantes:
- Foco em aplicações específicas, não apenas no tamanho do modelo
- Abordagem modular e baseada em tarefas
- Maior eficiência e personalização
Segundo Grant Shipley, Diretor Sênior de IA da Red Hat, os desenvolvedores adotarão uma abordagem de encadeamento de modelos menores, similar aos microsserviços no desenvolvimento de software, facilitando aplicações mais eficientes e personalizadas para necessidades específicas.
A ascensão dos modelos de código aberto
Modelos de IA de código aberto devem ganhar popularidade em 2025 devido à sua acessibilidade, transparência e possibilidade de customização, especialmente em ambientes multi-cloud. Estas soluções permitirão que empresas avancem além da experimentação para a escalabilidade.
Pontos importantes:
- Custo reduzido em comparação com modelos proprietários
- Maior transparência e customização
- Potencial para escalabilidade em ambientes multi-cloud
Bill Higgins, VP de Engenharia de Plataforma watsonx e Inovação Aberta da IBM, prevê que estes modelos serão fundamentais para empresas que buscam implementar IA em larga escala, oferecendo flexibilidade e adaptabilidade.
Investimento estratégico em IA com foco em retorno mensurável
As empresas devem priorizar investimentos em IA com base em retornos mensuráveis, focando na eficiência de custos e na gestão de dados de borda. A abordagem será mais estratégica, indo além da experimentação inicial.
Pontos importantes:
- Justificativa clara para cada iniciativa de IA
- Retorno mensurável sobre o investimento
- Eficiência de custos e gestão de dados de borda
Nick Burling, SVP da Nasuni, destaca que as organizações buscarão cada vez mais quantificar o impacto das tecnologias de IA antes de realizar investimentos significativos, com atenção especial à gestão eficiente de dados.
Integração da expertise humana com sistemas de IA
O foco será em ensinar a IA não apenas o que fazer, mas também como abordar problemas com raciocínio lógico, integrando a expertise humana para otimizar resultados, especialmente em setores como finanças e saúde.
Pontos importantes:
- Ensinar a IA como raciocinar logicamente
- Integração da expertise humana com a IA
- Competitividade em setores como finanças e saúde
Jonathan Siddharth, CEO da Turing, acredita que o avanço chave virá da capacidade de transferir o raciocínio lógico humano para sistemas de IA, permitindo abordagens mais sofisticadas na resolução de problemas complexos.
A importância da psicologia comportamental na interação humano-IA
O entendimento da interação entre comportamento humano e sistemas de IA é crucial para mitigar vieses algorítmicos e garantir um equilíbrio entre automação e controle humano, principalmente em operações críticas.
Pontos importantes:
- Mitigação de vieses algorítmicos
- Equilíbrio entre automação e controle humano
- Integração de ‘momentos de pausa’ para supervisão humana
Niklas Mortensen, Diretor de Design da Designit, enfatiza a necessidade de incorporar princípios da psicologia comportamental no desenvolvimento de sistemas de IA, garantindo que a tecnologia respeite limites éticos e promova interações saudáveis.
IA como parte integral da vida diária e do trabalho
A IA se tornará parte integrante da vida diária e do trabalho, integrada a dispositivos móveis e vestíveis, oferecendo experiências contínuas e inovadoras, mas levantando novas questões sobre privacidade de dados.
Pontos importantes:
- Integração contínua em dispositivos móveis e vestíveis
- Novas formas de conectar, criar e colaborar
- Questões sobre os limites entre dados pessoais e profissionais
Andy Wilson, Diretor Sênior da Dropbox, prevê que a IA evoluirá de uma ferramenta útil para se tornar fundamental no cotidiano, transformando a maneira como interagimos com a tecnologia e entre nós mesmos.
IA impulsionando a sustentabilidade
A IA terá um papel crucial na sustentabilidade, auxiliando na gestão de consumo de energia, desempenho do ciclo de vida e utilização de data centers, contribuindo para o cumprimento das metas de sustentabilidade.
Pontos importantes:
- Gestão de consumo de energia
- Desempenho do ciclo de vida de produtos
- Otimização de data centers
Kendra DeKeyrel, VP de ESG e Gestão de Ativos da IBM, destaca como a IA pode ajudar a preencher a lacuna para atender aos objetivos de sustentabilidade para 2030, utilizando tecnologias avançadas para gerenciar recursos de forma mais eficiente.
Conclusão
As previsões para a IA em 2025 apontam para uma transição de modelos grandes e genéricos para modelos menores, mais específicos e customizados, com maior integração da expertise humana e foco em retornos mensuráveis. A IA se integrará mais profundamente à vida cotidiana, impulsionando a sustentabilidade, mas também apresentando desafios éticos e de segurança.
Os tópicos se conectam mostrando a evolução da IA em várias frentes: da tecnologia (modelos menores, código aberto) ao impacto social (sustentabilidade, ética) e à necessidade de uma abordagem estratégica e mensurável nos investimentos. A integração da expertise humana é um fio condutor, essencial para lidar com desafios e maximizar o potencial da IA.
A tendência é uma adoção mais madura e responsável da IA, com foco na resolução de problemas reais e na criação de valor, mas com uma atenção constante para questões éticas, como a segurança e a prevenção de vieses algorítmicos. O sucesso dependerá da capacidade de integrar a IA com a expertise humana e de gerenciar os dados de forma eficiente e segura.