Relatório de Prática de Implementação de Aplicações de IA: Cinco Grandes Tendências e Perspectivas para 2025

A inteligência artificial está passando da fase de discussão conceitual para a implementação prática. Atualmente, grandes empresas estão ativamente se posicionando para a operação em escala de produtos de IA, que se tornou o campo de batalha chave na competição da indústria. O mais recente relatório sobre o estado da IA em 2025, intitulado "Manual do Construtor", foca em todo o processo dos produtos de IA, desde a concepção até a operação em escala, oferecendo orientações estratégicas valiosas para os profissionais do setor.

Este relatório é baseado nos resultados de uma pesquisa com 300 executivos de empresas de software e, em conjunto com entrevistas profundas com líderes de IA do setor, delineia cinco grandes percepções centrais, fornecendo um roteiro tático prático para as empresas construírem aplicações de IA.

1. A estratégia de produtos de IA entra numa nova fase

Pesquisas mostram que as empresas com foco em IA estão claramente à frente na velocidade de promoção de produtos. Cerca de 47% das empresas nativas de IA já alcançaram uma escala crítica e validaram a demanda do mercado, enquanto apenas 13% das empresas que integram funcionalidades de IA em produtos existentes atingem esse nível.

Tendência principal atual:

• O fluxo de trabalho de agentes inteligentes e aplicações verticais tornaram-se o foco, com quase 80% dos desenvolvedores nativos de IA a concentrar-se nesta área.
• A arquitetura de múltiplos modelos está se tornando cada vez mais comum, com as empresas usando em média 2,8 modelos em produtos voltados para o cliente, a fim de otimizar o desempenho, controlar custos e se adaptar a diferentes cenários de aplicação.

2. Inovação no modelo de precificação de IA

A tecnologia de IA está a levar as empresas a repensar as suas estratégias de preços para produtos e serviços. Pesquisas mostram que o modelo de preços híbrido (uma taxa de subscrição básica mais tarifas com base no uso) está a tornar-se mainstream. Ao mesmo tempo, algumas empresas estão a experimentar modelos de preços totalmente baseados no uso real ou nos rendimentos dos clientes.

É importante notar que 37% das empresas planejam ajustar sua estratégia de precificação de funções de IA no próximo ano, para refletir melhor o valor que os clientes obtêm e a utilização real.

3. A estratégia de talento torna-se uma competitividade chave

A IA é não apenas um desafio tecnológico, mas também um desafio de gestão organizacional. As principais equipes estão a formar equipas de IA multifuncionais, incluindo engenheiros de IA, engenheiros de aprendizagem automática, cientistas de dados e gestores de produtos de IA.

Perspectivas futuras:

• A maioria das empresas espera que 20-30% da equipe de engenharia se concentre na área de IA.
• A proporção de empresas de alto crescimento pode atingir 37%.
• A contratação de talentos em IA ainda enfrenta desafios, com o ciclo médio de recrutamento para engenheiros de IA e aprendizado de máquina a ultrapassar 70 dias.

4. O orçamento de IA aumentou significativamente

As empresas estão a aumentar significativamente os investimentos em IA, com 10%-20% do orçamento de P&D a ser direcionado para a área da IA, e essa tendência continuará a crescer até 2025. Isso indica que a IA se tornou o principal motor da estratégia de produtos.

À medida que a escala dos produtos de IA se expande, a estrutura de custos também está a mudar:

• Estágio inicial: os custos de recursos humanos dominam.
• Fase madura: A proporção de custos de serviços em nuvem, inferência de modelos e conformidade aumenta.

5. A aplicação interna de IA nas empresas apresenta um desenvolvimento desigual

Embora cerca de 70% dos funcionários tenham acesso a ferramentas de IA internas, apenas cerca de metade as utiliza regularmente. Grandes empresas maduras enfrentam desafios maiores na promoção do uso de ferramentas de IA.

Empresas com alta adoção (mais de 50% dos funcionários usam ferramentas de IA) implementam aplicações de IA em mais de 7 cenários internos, incluindo principalmente:

• Assistente de programação (77% taxa de utilização)
• Geração de Conteúdo (65% de taxa de utilização)
• Pesquisa de Documentos (57% de taxa de utilização)

Aumento da eficiência de trabalho nestas áreas de 15% a 30%.

Desenvolvimento contínuo do ecossistema de ferramentas de IA

Embora o ecossistema de ferramentas de IA ainda seja bastante disperso, está gradualmente se tornando maduro. Pesquisas mostram que as estruturas, bibliotecas e plataformas tecnológicas amplamente utilizadas no ambiente de produção atualmente incluem: Amazon SageMaker, Apache Spark MLlib, Docker, Hugging Face, Jupyter, Keras, Kubernetes, NumPy, PyTorch, scikit-learn, TensorFlow, entre outras.

Este relatório não só demonstra o estado atual da aplicação da tecnologia de IA nas empresas, como também fornece uma referência importante para a formulação de estratégias de IA. Com o constante desenvolvimento da tecnologia de IA, a forma como as empresas utilizam eficazmente esses insights impactará diretamente sua competitividade no mercado futuro.