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A Inteligência Artificial tem se consolidado na sociedade, favorecendo áreas distintas como medicina, música, cinema, direito e gestão corporativa. E que podemos esperar para o próximo ano? O que a IA será capaz de fazer – e o que faremos dela – em 2025 e além?
O SAS, líder em dados e IA, aponta em uma pesquisa que 46% das empresas já iniciaram a implementação de Inteligência Artificial, ao passo que a maioria (77%) tem planos de investir na tecnologia entre 2024 e 2025. Um exemplo é o lançamento do app “Tá na Mão”, da Embracon (uma administradora brasileira de consórcios), que atua como um assistente de IA na comunicação interna e facilita os fluxos dos trabalhadores, especificamente nas áreas de compliance, jurídico, financeiro, e atendimento ao cliente.
Conforme o relatório “Growing Up: Navigating Generative AI’s Early Years”, da Universidade de Wharton, na Pensilvânia, uma das principais utilizações da IA é na redação e edição de documentos (64%), sendo precedida por data analytics (62%), atendimento ao cliente (58%), prevenção de fraudes (55%) e planejamento financeiro (55%). Todavia, a governança e qualidade de dados ainda pode ser um problema, o que compromete a eficiência da tecnologia.
“2025 irá demonstrar como algumas organizações estão prosperando com a IA generativa — superando a concorrência, criando experiências especializadas para os seus clientes e lançando produtos inovadores mais rapidamente. No entanto, outras organizações têm ficado para trás na corrida da GenAI. Elas acabaram abandonando a onda de projetos iniciados em 2023 por não terem considerado um ponto fundamental: a IA precisa de dados de qualidade. Dados ruins impedem seu desempenho e algumas empresas precisam ter coragem para recuar e corrigir os problemas generalizados de dados”, afirma Marinela Profi, líder global de estratégia de mercado de GenAI/AI do SAS.
De acordo com um relatório publicado pelo SAS, 95% das companhias não têm uma estrutura de governança abrangente. Nesse contexto, apenas 7% oferecem treinamentos de ponta no monitoramento de IA generativa e fortalecimento de governança. Além disso, 76% dos gestores se preocupam com privacidade de dados, e apenas 5% possuem um modelo que mede vieses nos Large Language Models (LLMs).
De buzzword a valor comercial
Passado o hype de um suposto “milagre tecnológico”, é chegada a hora de se estimar o retorno real da IA para as empresas. Para Jared Peterson, vice-presidente sênior de engenharia de plataforma do SAS, as táticas generativas nem sempre implicam em muitas funcionalidades, mas no impacto personalizável e escalável de setor para setor. “Isso acontece, pois simplificamos nossas abordagens, regras e modelos, e os complementamos com o uso direcionado de grandes modelos de linguagem (LLMs) e pequenos modelos de linguagem especializados (SLMs)”, pontua.
Embora ainda o setor de bens e serviços tenham um longo caminho pela frente, o relatório do SAS indica que o varejo é um dos setores que mais souberam utilizar Inteligência Artificial generativa, com um nível de preparação de 70%.
Jennifer Chase, CMO do SAS, afirma que, no próximo ano, o modelo generativo irá transcender as áreas de produção de conteúdo e customer experience (CX). “Além dos LLMs, os profissionais de marketing adotarão ferramentas de GenAI, como dados sintéticos e gêmeos digitais, além de tecnologias de IA estabelecidas, como machine learning e deep learning, para entregar experiências personalizadas e campanhas eficazes, ao mesmo tempo em que respeitam a privacidade dos clientes”, argumenta. Isso significa, na prática, uma série de fases que vão abarcam as necessidades de colaboradores e clientes, a escolha de ferramentas corretas para cada setor, e o monitoramento constante da IA.
Sob tal ótica, conjunções entre a IA preditiva e generativa podem facilitar a criação de campanhas multimodais e multimarcas, focando em hiperpersonalização e omnicanalidade por meio de plataformas de vídeo, texto e imagem. Aliado a isso, está a racionalização da TI, com líderes migrando para a nuvem para otimizar infraestruturas, simplificar contratos com fornecedores e reduzir custos, acelerando assim seus negócios.
Diminuindo a pegada de carbono
Ao mesmo tempo em que é capaz de prever riscos ambientais analisando dados históricos, imagens de satélite e tendências climáticas, a IA consome uma larga quantidade de energia. Para resolver essa contradição, provedores e usuários de Inteligência Artificial buscam se afinar com as melhores práticas ambientais, acelerando o tempo de treinamento de modelos e incentivando a transição energética no processo tecnológico. Nesse contexto, outra tendência apontada pelo SAS é a renascença da energia nuclear, uma alternativa limpa e capaz de “alimentar” a IA generativa.
Um paradigma nesse cenário é a Amazon, que investiu R$ 500 milhões na X-Energy Reactor Company. O Google, por sua vez, uniu-se a startup Kairos Power para o desenvolvimento de Reatores Modulares de Pequeno Porte (SMRs), ao passo que a Microsoft reabriu a usina na ilha Three Mile, palco de uma contaminação radioativa no final dos anos 1970. “Embora a intensidade energética da IA continue impulsionando a busca por fontes de energia sustentáveis, incluindo a nuclear, ela também aumentará a demanda por modelos com maior eficiência energética. Assim como as indústrias automotivas e de eletrodomésticos alcançaram um grande progresso em eficiência energética, precisamos de modelos de IA mais eficientes”, propõe Bryan Harris, CTO do SAS.
De acordo com um report do departamento norte-americano de energia, a Inteligência Artificial generativa pode completar, corrigir e harmonizar dados esparsos sobre a infraestrutura da rede, bem como avaliar as condições dinâmicas do sistema para informar as necessidades de atualizações, manutenção e novos recursos. Além disso, a tecnologia pode prevenir perdas evitáveis por meio de manutenção preditiva, detectar falhas em painéis solares, represas, pás de turbinas eólicas, geradores, e processar imagens aéreas para inspeções remotas no local de trabalho.
Todavia, Jerry Williams, Chief Environmental Officer do SAS, aponta que a corrida para a efetivação da IA, mesmo com investimentos em energia limpa, tem implicado na intensificação das emissões de carbono. “Não cabe apenas aos fornecedores de hardware e aos hiperescaladores reduzir o impacto ambiental — é uma responsabilidade compartilhada com os usuários que gerenciam dados e cargas de trabalho de IA. Maior eficiência no desenvolvimento de modelos de IA – possibilitada por plataformas de dados e IA otimizadas pela nuvem — evitará duplicações e desperdícios desnecessários, minimizando o consumo de energia”.
Um case de sucesso é a Birmingham Blade, a primeira turbina eólica urbana geograficamente adaptada e projetada por IA. Localizada na Inglaterra, essa turbina é fruto de uma colaboração entre a EvoPhase, empresa especializada em design com IA, e a metalúrgica Kwik Fab Ltda. As organizações afirmaram que usar o modelo generativo foi essencial para romper com vieses que moldaram os designs do século passado. No projeto, foi possível gerar, testar e refinar mais de 2.000 designs em poucas semanas, algo que otimizou o desenvolvimento do produto.
Nos próximos cinco anos, afirma o relatório da Universidade da Pensilvânia, o orçamento destinado a IA deve aumentar, especificamente nos segmentos de IT, Business Intelligence, Marketing, Operações, e Produto/Engenharia. Além disso, o relatório aponta que 21% das companhias já adaptaram sua composição C-Level, criando posições como Chief AI Officer (CAIO). No futuro, essa composição corporativa tende a mudar ainda mais. “Organizações completamente habilitadas para IA são as que vencerão as batalhas de TI de 2025. Conforme a GenAI deixa de ser uma ‘novidade revolucionária’ e se torna ‘apenas’ mais um tipo de IA, as organizações irão operacionalizar totalmente todas as formas de IA para automatizar as suas rotinas, liberando os profissionais para tarefas de mais valor”, enfatiza Jay Upchurch, CIO da SAS.
MIT Technology Review
