Tendências de desenvolvimento da indústria de inteligência artificial: da discussão do conceito à aplicação prática

Com o constante avanço da tecnologia de inteligência artificial, o foco da indústria mudou de discussões teóricas para aplicações práticas. Como desenvolver e operar produtos de IA em larga escala tornou-se a chave para a competição entre empresas. O mais recente relatório sobre o estado da IA, "Manual do Construtor", analisa em profundidade o conjunto completo de soluções desde a concepção até a operação em grande escala de produtos de IA.

Este relatório, baseado nos resultados de uma pesquisa com 300 executivos de empresas de software e entrevistas aprofundadas com especialistas na área de IA, fornece um guia estratégico para as empresas, com o objetivo de ajudar as equipas a transformar as vantagens da IA generativa em uma vantagem competitiva sustentável nos negócios.

O relatório resume cinco áreas-chave que terão um impacto significativo no desenvolvimento e implementação de aplicações de IA:

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

Comparadas com as empresas que apenas integram IA nos produtos existentes, as empresas que têm a IA como núcleo conseguem levar os produtos ao mercado mais rapidamente. Dados mostram que 47% das empresas nativas de IA já atingiram uma escala crítica e validaram a demanda do mercado, enquanto apenas 13% das empresas com produtos integrados com IA alcançaram essa fase.

Tendência principal atual:

• Fluxos de trabalho de agentes inteligentes e aplicações verticais tornam-se o foco
• Cerca de 80% dos desenvolvedores nativos de IA estão a planear sistemas de fluxo de trabalho de agentes inteligentes
• As empresas geralmente adotam arquiteturas de múltiplos modelos, com uma média de 2,8 modelos utilizados por produto voltado para o cliente.

2. A evolução do modelo de preços de IA

A IA está a mudar a forma como as empresas definem os preços dos seus produtos e serviços. Muitas empresas estão a adotar um modelo de preços híbrido, combinando uma taxa de subscrição base com uma cobrança com base na utilização. Algumas empresas estão a explorar modelos de preços totalmente baseados na utilização real ou nos resultados obtidos pelos clientes.

Embora muitas empresas ainda ofereçam funcionalidades de IA gratuitamente, 37% das empresas planejam ajustar a estratégia de preços no próximo ano, tornando os preços mais próximos do valor e do uso dos clientes.

3. A estratégia de talentos torna-se uma vantagem competitiva-chave

A IA não é apenas uma questão técnica, mas também uma questão organizacional. As melhores equipas estão a formar grupos 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 em IA.
• A proporção de empresas de alto crescimento pode alcançar 37%
• O ciclo de recrutamento para engenheiros de IA e aprendizado de máquina é o mais longo, com uma média de mais de 70 dias
• 54% dos entrevistados afirmaram que o progresso da contratação está atrasado, sendo a principal razão a escassez de talentos qualificados.

4. O orçamento de IA aumentou significativamente

As empresas que utilizam tecnologia de IA estão a investir entre 10% a 20% do seu orçamento de P&D na área da IA, e em 2025, empresas de todos os intervalos de receita estão a mostrar uma tendência de crescimento contínuo. Isto reflete que a IA se tornou o motor central da estratégia de produto.

Com a expansão da escala dos produtos de IA, a estrutura de custos também está a mudar:

• Fase inicial: o custo de recursos humanos é dominante
• Fase madura: aumento da proporção de custos com serviços em nuvem, inferência de modelos e regulação de conformidade.

5. A aplicação interna de IA nas empresas expande-se, mas de forma desigual

Apesar de a maioria das empresas oferecer acesso a ferramentas de IA internas a cerca de 70% dos colaboradores, apenas cerca de metade utiliza essas ferramentas regularmente. Empresas grandes e maduras enfrentam desafios ainda maiores para incentivar os colaboradores a usar a IA.

Características das empresas com alta taxa de adoção:

• Implementar IA em mais de 7 cenários internos
• Principais aplicações: assistente de programação (77%), geração de conteúdo (65%), pesquisa de documentos (57%)
• A eficiência de trabalho nestas áreas aumentou entre 15% a 30%

Desenvolvimento do Ecossistema de Ferramentas de IA

Embora o ecossistema de ferramentas de IA ainda seja bastante disperso, está a caminhar para a maturidade. Pesquisas mostram que as principais ferramentas usadas pelas empresas em ambientes de produção incluem:

• Serviços em nuvem: AWS, Azure, GCP
• Estruturas de desenvolvimento: PyTorch, TensorFlow, JAX
• Serviços de Modelos: OpenAI, Anthropic, Cohere
• Plataforma MLOps: MLflow, Kubeflow, Weights & Biases
• Base de dados vetorial: Pinecone, Weaviate, Milvus
• Ferramentas de monitoramento: Arize AI, WhyLabs, Fiddler

Este relatório fornece uma referência valiosa para as empresas na implementação de estratégias no campo da IA, ajudando-as a aproveitar oportunidades e a aumentar a competitividade no mercado de IA em rápida evolução.