Tendências de Inteligência Artificial (IA) 2025
A tecnologia está movendo o mundo. Ela torna nossas vidas melhores, cria novas profissões e indústrias e abre novas oportunidades de investimento. A inteligência artificial é a líder indiscutível dos pensamentos, esperanças e medos humanos. A inovação está se desenvolvendo em um ritmo rápido, e muitas pessoas estão assustadas e encantadas com ela ao mesmo tempo. Análises e previsões sobre tendências de IA ocupam o primeiro lugar nas classificações de quase todas as empresas de pesquisa.
De acordo com a Precedence Statistics, a IA generativa será um mercado de US$ 1,3 trilhão até 2032, e a indústria crescerá a uma taxa média anual de 42% em 10 anos.
Essa tendência foi rapidamente captada por grandes empresas de tecnologia - Alphabet, Amazon, Apple, Meta e Microsoft - investindo grandes somas em IA de desenvolvimento. Em 2024, elas alocaram cerca de US$ 400 bilhões de seus orçamentos para despesas relacionadas à inteligência artificial. E startups e desenvolvedores talentosos estão levantando milhões de dólares propondo novos usos para redes neurais. Quais novas tendências de IA 2025 estão nos esperando muito em breve? Selecionamos 5 tecnologias promissoras.
A introdução da inteligência artificial em processos de negócios ainda é uma atividade de nicho. As empresas as usam principalmente instrumentalmente, para resolver tarefas rotineiras pontuais: trabalhar com documentos, bancos de dados e assim por diante.
Mas gradualmente, a tecnologia se tornará um verdadeiro combustível de foguete para o crescimento. Especialistas preveem que grandes modelos de linguagem continuarão a se desenvolver. Mas, ao mesmo tempo, plataformas surgirão com uma especialização estreita. Elas darão às empresas as ferramentas para usar inteligência artificial generativa sem a necessidade de profunda expertise técnica interna, reestruturação de departamentos técnicos e busca por novos especialistas.
Então haverá redes inteiras de plataformas generativas personalizadas para tarefas comerciais específicas, capazes de formar novos ecossistemas em indústrias.
A primeira coisa é a personalização detalhada. Muitos bancos têm um serviço como um banqueiro pessoal - um especialista que é designado para clientes específicos e com quem eles podem entrar em contato para quaisquer perguntas. Com a expansão do Internet banking e neobancos, os banqueiros pessoais estão sendo cada vez mais substituídos por interfaces de software.
O uso de ferramentas de IA (incluindo IA generativa) tornará possível criar assistentes pessoais virtuais. Esse assistente sempre lembrará sobre o pagamento de um pagamento obrigatório, avisará sobre uma transação arriscada ou aconselhará sobre os serviços disponíveis no banco. Pode ser um chatbot "sem rosto", trading robo ou um consultor de vídeo gerado, mas em qualquer caso ele saberá todas as informações necessárias sobre o cliente, poderá ajudar prontamente e até mesmo assumir algumas funções de rotina, como pagar contas regulares.
Outra área importante em fintech é a gestão de risco. Para instituições financeiras, muitas decisões carregam certos riscos. Se deve emitir um empréstimo para um novo cliente corporativo? Uma nova agência deve ser aberta? Como alocar capital? A inteligência artificial ajudará a encontrar soluções ideais para essas e dezenas de outras questões. Claro, ninguém garante que esse conselho será 100% correto. No entanto, a capacidade da IA de analisar grandes quantidades de informações reduzirá significativamente os riscos ao tomar certas decisões financeiras.
A IA também analisa grandes quantidades de dados rapidamente. Isso ajudará na luta contra fraudadores e criminosos. Com sua ajuda, será muito fácil identificar transações suspeitas e atípicas de transferência de fundos e pagamentos eletrônicos. Além disso, a análise de muitos parâmetros nos permitirá identificar transações criminosas, em vez de tentar varrer todos os pagamentos atípicos para o mesmo lugar (por exemplo, quando uma pessoa simplesmente faz uma compra grande única).
A automação de pagamentos é outra tendência importante da IA 2025. Portanto, os desenvolvedores estão ativamente criando aplicativos de IA. Outra tecnologia popular - blockchain - é frequentemente usada para esse propósito.
Muitas transações, especialmente no segmento corporativo, ainda são realizadas manualmente. Por exemplo, para emitir um grande empréstimo para desenvolvimento de negócios, os funcionários do banco realizam muitas operações de rotina e analisam muitas informações, estudando a solvência do cliente. A introdução de ferramentas de IA tornará possível acelerar esses processos significativamente e agilizar o atendimento ao cliente.
O big data é a ferramenta de influência mais valiosa para o varejista moderno. O vencedor é aquele que consegue coletar, analisar e tomar decisões com base nas informações recebidas rapidamente. E aqui as capacidades da inteligência artificial já estão conquistando significativamente os humanos. Portanto, os especialistas esperam um maior desenvolvimento desta tendência de IA em 2025.
Especialmente relevantes serão os programas que ajudam os funcionários das redes de varejo. O fato é que esses funcionários geralmente não transmitem muitos dados para a empresa. Os chatbots para varejo ajudarão a automatizar a coleta de dados. O bot faz parte do sistema de computador empresarial mais amplo, então os detalhes de cada interação com o cliente podem ser alimentados diretamente no banco de dados. A coleta de dados pode incluir um "relatório" completo enviado para cada cliente: saudação inicial, tom, ritmo, respostas às perguntas do cliente e, claro, resultados em dólares.
Dependendo da postura ética da empresa, um bot de IA também pode ser projetado para coletar não apenas as palavras do cliente, mas também vários "metadados". Por exemplo, para analisar e criar um perfil de cliente: masculino ou feminino, jovem ou velho, magro ou gordo, etc.
Para o comércio, os "pontos de contato" - momentos de contato com o cliente onde eles podem influenciar a percepção e a decisão do cliente - são essenciais. Profissionais foram especialmente selecionados ou treinados para fornecer pontos de contato eficazes para essa finalidade no passado. Mas os humanos não são realmente capazes de modelar milhões de interações anteriores com o cliente ou compará-las com o cliente que está diante deles. Por outro lado, os bots de IA podem.
O que isso significa? Usando gigabytes de dados anteriores, os bots de varejo podem criar o perfil do cliente atual e ajustar seu comportamento de acordo, interagir com o cliente e, então, fornecer os dados criados para fazer uma venda melhor na próxima vez. E a próxima vez pode ser dois segundos depois em um ponto de venda idêntico do outro lado do país com um cliente semelhante.
Estas são algumas das principais áreas e coisas com as quais os desenvolvedores podem trabalhar. A primeira tarefa é otimizar o tempo. Em uma semana, os profissionais de saúde gastam em média 14 horas com documentação. Isso é 25% a mais do que há 7 anos. A IA generativa ajuda a automatizar essas tarefas, acelerando significativamente a conclusão de relatórios e manutenção de registros.
Os chatbots baseados em grandes modelos de linguagem também lidam com cerca de 80% das consultas simples, coletando dados para um exame preliminar, analisando o histórico médico e destacando dados críticos para o médico. Isso permite que os médicos se concentrem em casos mais complexos, deixando as tarefas de rotina para a IA.
A segunda área é diagnóstico e imagem médica. O diagnóstico é responsável por mais de 10% dos gastos com saúde. A rede neural otimiza o tempo e os recursos no estágio inicial do tratamento, melhorando a precisão e a eficiência da imagem médica (ressonância magnética, tomografia computadorizada, ultrassom). A IA também permite a detecção precoce de doenças, fornecendo informações detalhadas para planos de tratamento individualizados.
A medicina personalizada é outro desafio. De acordo com as estatísticas, 734 milhões de pessoas no mundo não têm acesso a serviços médicos básicos e, em metade dos países, há menos de um médico para cada 1.000 pessoas. A IA generativa torna os serviços médicos mais acessíveis e fáceis de obter. Os sistemas baseados em IA generativa mantêm registros e documentação individuais para cada paciente, geram um cronograma de medicamentos e procedimentos e controlam totalmente o processo de tratamento.
No entanto, as tecnologias mais esperadas pela humanidade são todas sobre extensão da vida e detecção precoce de doenças.
É por isso que as melhores mentes estão desenvolvendo programas para ajudar a identificar células cancerígenas em seus estágios iniciais. Por exemplo, pesquisadores do Instituto de Tecnologia de Massachusetts treinaram um modelo de IA em exames de pulmão de seis anos de pacientes dos Estados Unidos e Taiwan. A ferramenta prevê o câncer de pulmão que ocorrerá em um ano, mas também é capaz de prever a doença com até seis anos de antecedência.
As empresas também estão desenvolvendo ativamente programas personalizados que ajudam a melhorar a qualidade de vida. As redes neurais fazem um cronograma de treinamento, sono e descanso para uma pessoa, lembram sobre diagnósticos importantes ou idas ao médico e avisam sobre mudanças no clima. Essas tecnologias serão muito populares.
Outra parte do fluxo de trabalho que você pode atribuir à IA é testar a escalabilidade do sistema. Uma empresa pode criar cenários que simulam diferentes cargas no sistema, de pequenas a grandes quantidades de dados e transações. A IA pode executar esses cenários e analisar a resposta do sistema, o que pode identificar potenciais problemas de desempenho e escalabilidade. A inteligência artificial também pode criar seus próprios cenários e testes para avaliar o desempenho do sistema, o Chat GPT pode ser usado para isso, mas agora há casos mais interessantes.
Também é apropriado usar IA para gerar scripts maliciosos a serem usados durante os testes. Algoritmos analisam grandes quantidades de dados sobre ataques conhecidos, incluindo tipos de vulnerabilidade, método de exploração e scripts maliciosos usados durante o ataque. Novos scripts são gerados com base nisso para simular um ataque potencial, tornando os testes de ataques mais eficientes.
A lista de startups de IA bem-sucedidas dos EUA incluiu as seguintes empresas:
- Hebbia - US$ 130 milhões.
- Skild AI - US$ 300 milhões.
- Bright Machines - US$ 106 milhões.
- Etched.ai - US$ 120 milhões.
Em geral, as empresas de IA arrecadam mais dinheiro em rodadas de financiamento do que startups de outros campos. Especialistas preveem que essa tendência continuará no ano que vem.
O primeiro aspecto é a grande competição. A tecnologia está se desenvolvendo ativamente agora, e milhares de startups estão surgindo. É difícil dizer qual dessas empresas se tornará o novo Google ou Apple. O segundo aspecto é o tempo. Leva tempo para a maioria das novas tecnologias encontrar seu nicho na economia.
Supondo que as receitas de IA das grandes empresas de tecnologia cresçam em uma média de 20% ao ano, como os especialistas preveem, os investidores receberão quase todos os seus lucros de IA após 2032. Mas há outro cenário em que o crescimento será muito rápido e acentuado. Então devemos esperar um aumento acentuado nos preços das ações de desenvolvedores, provedores e principais usuários de tecnologias de IA.
Só o tempo dirá qual desses cenários se concretizará no futuro. De qualquer forma, 2025 será um ano interessante, com novas tendências de IA, avanços tecnológicos e desenvolvimentos revolucionários surgindo.
