A inteligência artificial (IA) está cada vez mais presente e acessível nas empresas e as tendências para 2025 prometem levar essa transformação a um novo patamar. Durante o Gartner IT Symposium 2024, ficou claro que a IA não é apenas uma tecnologia – é uma força estratégica que exige clareza e foco.
No entanto, ainda é preciso amadurecer a forma como as empresas adotam IA nas suas atividades e projetos, já que apenas 48% dos casos de IA chegam à produção e muitos projetos falham em gerar impacto real. Em 2025, as empresas precisam priorizar áreas onde a IA pode entregar valor mensurável e sustentável.
Prepare-se para explorar as 10 principais tendências em IA para 2025, com insights do Gartner e líderes globais, além de exemplos de sucesso que mostram o impacto da IA e como aplicá-la de forma prática e estratégica na sua empresa. O futuro da inteligência artificial começa agora!
10 principais tendências em Inteligência Artificial para 2025
Com base nos insights do Gartner IT Symposium 2024 e no mercado global, selecionamos as 10 tendências de IA mais impactantes para 2025. Cada uma reflete como a IA está moldando negócios e sociedade:
1. Democracia de Dados e Adoção em Massa
A democratização de dados, impulsionada por ferramentas no-code e low-code, está tornando a inteligência artificial mais acessível para empresas de todos os tamanhos. Essas plataformas eliminam a necessidade de conhecimento técnico avançado, permitindo que equipes criem soluções personalizadas, como automação de fluxos, análises preditivas e dashboards interativos. Segundo o Gartner, até 2026, mais de 80% dos fornecedores de software integrarão IA generativa em seus produtos, por outro lado estima-se que 70% das novas aplicações serão desenvolvidas com ferramentas no-code ou low-code.
Essa acessibilidade pode acelerar o desenvolvimento de projetos em até 50%, reduzindo custos e ampliando a inclusão tecnológica. Com isso, empresas menores podem competir com grandes players ao adotar tecnologias avançadas de IA para melhorar a eficiência e oferecer experiências personalizadas. As ferramentas no-code e low-code possibilitam a adoção em escala da IA, se integrando de maneira orgânica no cotidiano corporativo.
2. IA Generativa Multimodal
Modelos de IA generativa multimodal são capazes de entender e processar diferentes formas de comunicação como texto, imagens e áudio, e transformar essas entradas em diversos formatos de saída. Por exemplo, eles podem interpretar uma imagem e gerar uma descrição em texto ou transformar um comando de voz em uma ilustração, ampliando as possibilidades de interação e aplicação prática em negócios.
A IA generativa, amplamente discutida, continua no centro das atenções, mas a grande promessa é o futuro da IA autônoma. Em vez de agentes passivos que requerem prompts constantes, a nova onda de IA será capaz de executar tarefas complexas com mínima intervenção humana.
Isso tudo será possibilitado por tecnologias como orquestração multi-modelos, agentes de IA supervisionando outros agentes e aprendizado por reforço, o que permitirá que agentes de IA naveguem por processos complexos de maneira autônoma e escalável.
Além disso, o impacto da IA na produtividade dos desenvolvedores também é um ponto crítico. Plataformas como o Project Backstage do Spotify estão transformando o modo como os desenvolvedores trabalham, proporcionando maior autonomia e eficiência.
3. Coexistência de Colaboradores Humanos e Agentes de IA
Estamos entrando na era dos Agentes de IA, onde estes agentes deixam de ser ferramentas e se tornam “membros” das equipes, realizando tarefas operacionais e liberando humanos para atividades estratégicas. A IA toma decisões e realiza ações por conta própria, aliviando a sobrecarga de tarefas mundanas e abrindo novas oportunidades de escala.
O impacto desta evolução será sentido de forma ampla, desde melhorar a produtividade de equipes inexperientes, como por exemplo, agentes de call center junior que, assistidos por IA, alcançam uma produtividade similar a de um veterano em apenas seis meses; até a possibilidade de criação de novos “colegas de trabalho” digitais, que poderão gerenciar operações críticas de forma independente.
4. Sustentabilidade Tecnológica
O crescimento do uso da IA aumenta o consumo energético e a preocupação com a sustentabilidade tecnológica. Em resposta, já se iniciam discussões sobre a construção de data centers próprios, altamente eficientes em termos energéticos e que ofereçam maior controle sobre os dados corporativos.
Fora isso, o consumo de água potável no resfriamento dos data centers usados no processamento de IA é alarmante. Dependendo do tipo de consulta, gasta-se uma certa quantidade de água. Perguntamos ao ChatGPT sobre seu consumo de água em uma consulta simples (de poucas palavras) e ele respondeu que gasta entre 0,2 e 0,4 litros. Já em consultas mais complexas, com vários cálculos e demandas maiores, o consumo pode chegar a 10 litros.
| Tipo de Consulta | Estimativa de Consumo de Água (litros) |
|---|---|
| Consulta Simples (poucas palavras) | 0,2 – 0,4 litros |
| Consulta Moderada (parágrafos curtos) | 0,5 – 1 litro |
| Consulta Complexa (várias interações) | 1,5 – 3 litros |
| Processamento de Consultas Longas | 3 – 5 litros |
| Consultas com Uso Intensivo de IA (vários cálculos ou tarefas mais exigentes) | 5 – 10 litros |
5. IA em Decisões Estratégicas em Tempo Real
O uso de IA para decisões estratégicas em tempo real analisa dados dinâmicos, identifica padrões emergentes e responde imediatamente a mudanças no mercado, ambiente operacional ou comportamento do cliente.
Em mercados competitivos, como financeiro, logística e varejo online, a IA chega a processar milhões de dados em questão de segundos e toma decisões automatizadas com latências inferiores a 1 milissegundo, dando uma vantagem competitiva importante.
No varejo digital, por exemplo, sistemas de recomendação podem analisar o comportamento do usuário em tempo real e apresentar sugestões personalizadas em menos de 200 milissegundos, melhorando a experiência do cliente e aumentando a probabilidade de conversão.
Combinando machine learning, infraestrutura de alto desempenho e dados dinâmicos, a IA age de forma quase instantânea, alcançando níveis de eficiência e velocidade superiores à capacidade humana. A tecnologia já transforma setores ao otimizar processos e garantir vantagem competitiva.
6. BYOAI (Bring Your Own AI)
Nós do mundo da mobilidade muito falamos do BYOD (Bring Your Own Device), mas um dos conceitos provocativos discutidos foi o BYOAI (Bring Your Own AI). Ao permitir que áreas da empresa, com necessidades específicas e pontuais, utilizem IAs de mercado para resolver problemas localizados, essa abordagem oferece uma solução prática para aliviar a carga da equipe de TI e acelerar a adoção de IA.
Implementar BYOAI exige uma governança rigorosa e uma estratégia de segurança que assegure que essas IAs sejam usadas de forma responsável. É essencial estabelecer políticas claras sobre quem será responsável pelos dados e garantir que as práticas de segurança e conformidade da empresa não sejam comprometidas.
Em um cenário onde a IA se torna cada vez mais acessível, manter o controle sobre como e onde ela é utilizada é fundamental para evitar riscos de vazamento de dados e perda de controle sobre processos críticos.
7. Computação Quântica e IA
A integração com computação quântica promete resolver problemas complexos em segurança cibernética e simulações científicas.
Se a governança da IA já parece desafiadora, o advento da computação quântica promete transformar completamente o cenário de segurança digital. No Gartner IT Symposium, foi abordado o risco iminente de que a computação quântica possa quebrar todas as formas de criptografia assimétrica atualmente em uso, o que exige uma preparação imediata para a adoção de novas soluções, como a criptografia pós-quântica.
8. Criptografia Pós-Quântica e Proteção de Dados
O conceito de harvest now, decrypt later (colher agora, descriptografar depois) também foi discutido, destacando que muitos hackers já estão armazenando dados criptografados na expectativa de que, no futuro, esses dados possam ser acessados com tecnologias quânticas.
Não se trata apenas de migrar para novos padrões de criptografia, mas de realizar uma auditoria abrangente de onde a criptografia é usada em sua organização e desenvolver uma abordagem ágil que permita a atualização rápida de sistemas à medida que essas ameaças se concretizem.
9. Ética e Governança da IA
A regulamentação da IA será uma prioridade, com foco em transparência e práticas éticas para evitar desinformação e vieses.
Na sessão sobre governança de IA, um dado que chamou a atenção foi que mais de 90% dos líderes não estão prontos para implementar IA de maneira eficaz. E a responsabilidade sobre a governança é difusa: menos de 50% das iniciativas de IA estão sob controle direto de CIOs e CTOs, enquanto funções não ligadas a TI estão cada vez mais financiando esses projetos.
Esse cenário fragmentado cria um dilema: Como orquestrar uma governança eficaz quando o controle está espalhado por diferentes áreas? A resposta talvez esteja na necessidade de um framework unificado que incorpore governança responsável em todas as disciplinas – de dados e segurança a processos empresariais e riscos legais.
A reflexão aqui é profunda: com tantas variáveis em jogo, o déficit de governança pode ser tão destrutivo quanto o déficit técnico, especialmente quando falamos de inteligência artificial e seus impactos éticos e regulatórios. E esse ponto se torna mais complexo à medida que a IA começa a permear todas as áreas da empresa.
O Gartner propõe dois caminhos dependendo da dinâmica interna da organização: estruturar uma área de governança da IA, especializada no assunto ou adicionar essa responsabilidade à estrutura já existente de governança corporativa, que precisará se especializar e entender os novos desafios que a inteligência artificial traz.
10. Personalização em Escala na Educação e Saúde
A IA está transformando educação e saúde, oferecendo aprendizado adaptativo e tratamentos personalizados. Essas tendências não são apenas avanços tecnológicos, mas oportunidades estratégicas para empresas que querem liderar no futuro.
Quais são os impactos das tendências de IA em setores chave?
A inteligência artificial está transformando setores inteiros. Veja como essas tendências impactam mercados:
- Mercado de Trabalho: a coexistência de humanos e agentes de IA redefine o trabalho. Enquanto agentes assumem tarefas repetitivas, enquanto humanos focam em decisões estratégicas;
- Educação e Educação Corporativa: a IA personaliza o aprendizado com conteúdos e formas customizadas e geradas digitalmente, adaptando-se às necessidades individuais de cada um. Nas empresas, estrutura o conhecimento de forma eficiente, otimizando treinamento e resultados;
- Saúde: diagnósticos cada vez mais precisos e tratamentos personalizados, melhorando o atendimento e resultados para pacientes;
- Negócios: empresas usam IA para auxiliar nas decisões estratégicas em tempo real, ajustando operações rapidamente e garantindo maior competitividade;
- Sustentabilidade: a IA está otimizando recursos e desenvolvendo soluções mais eficientes, ajudando a reduzir impactos ambientais e promovendo práticas mais sustentáveis.
Essas aplicações mostram como a IA não apenas resolve problemas, mas também redefine paradigmas de inovação.
Como se preparar para o futuro da IA?
Empresas podem se preparar com passos estratégicos para aproveitar o máximo da IA:
- Mapear Processos: identifique onde a IA agrega mais valor em suas operações;
- Começar Pequeno: Inicie com projetos menores e escaláveis;
- Garantir Governança: crie políticas claras para proteger dados e alinhar à conformidade (ps. comece garantindo que os seus dados não sejam usados para enriquecer o modelo);
- Capacitar Equipes: treine colaboradores para integrar IA de forma eficiente;
- Monitorar e Ajustar: avalie continuamente o desempenho e ajuste estratégias.
Com esses passos, empresas estarão prontas para liderar a revolução da IA.
IA em 2025 – Visão Estratégica para o Sucesso
O futuro da IA em 2025 promete transformações profundas. As empresas que agirem estrategicamente e priorizarem governança, treinamento e escalabilidade colherão os maiores frutos.
O Gartner reforça que a IA deve ser aplicada onde agrega valor mensurável e sustentável. O impacto da IA é ilimitado para organizações que sabem como usá-la estrategicamente.
Você está preparado para transformar tendências em uma vantagem que define o futuro do seu negócio? A revolução da IA não espera – e quem se movimentar agora estará na frente dessa corrida.
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