As organizações estão indo além da experimentação inicial para implementar estratégias de IA mais sofisticadas e práticas. A tendência de simplesmente adotar soluções de IA prontas para uso está dando lugar a uma abordagem mais diferenciada, em que as empresas estão equilibrando cuidadosamente o poder de grandes modelos de linguagem com a precisão de soluções especializadas, ao mesmo tempo em que preparam sua força de trabalho e infraestrutura para essa transformação. Essa mudança se alinha com as previsões de IA para 2025, marcando um momento crítico na adoção da IA empresarial. As organizações devem tomar decisões estratégicas sobre sua arquitetura de IA, desenvolvimento de aplicativos, gerenciamento de dados e desenvolvimento de talentos para permanecerem competitivas em 2025 e nos anos seguintes.
Quatro previsões de IA para 2025: Como a estratégia empresarial evoluirá
As empresas adotarão modelos híbridos de IA, combinando LLMs e modelos menores e específicos de domínio, para proteger os dados e maximizar os resultados
As empresas adotarão uma abordagem híbrida para a implementação de IA que combina grandes modelos de linguagem com modelos menores, mais especializados e específicos de domínio para atender às demandas dos clientes por soluções de IA que sejam privadas, seguras e específicas para eles.
Embora os grandes modelos de linguagem ofereçam recursos gerais poderosos, eles não estão equipados para responder a todas as perguntas relacionadas ao domínio de negócios específico de uma empresa. A proliferação de modelos especializados, treinados em dados específicos do domínio, ajudará a garantir que as empresas possam manter a privacidade e a segurança dos dados e, ao mesmo tempo, acessar o amplo conhecimento e os recursos dos LLMs.
Os usos desses LLMs forçarão uma mudança na complexidade técnica das arquiteturas de dados para as arquiteturas de modelos de linguagem. As empresas precisarão simplificar suas arquiteturas de dados e concluir seus projetos de modernização de aplicativos.
A IA impulsionará a reescrita completa de aplicativos, à medida que as empresas vão além das soluções complementares
Embora haja agora uma onda de empresas adicionando recursos de IA aos aplicativos existentes, principalmente na geração de conteúdo e no marketing, setores como o de saúde, com grandes quantidades de dados inexplorados, precisarão ir além de simples aprimoramentos de IA. As empresas perceberão que o simples uso da IA para melhorar os aplicativos existentes é insuficiente e precisarão reescrever completamente seus aplicativos para capitalizar totalmente o potencial da IA.
O futuro a longo prazo é uma transformação abrangente em que todos os aplicativos - pequenos, médios e grandes - serão revisados e reescritos usando IA. Esse movimento abrangente marcará uma mudança fundamental de soluções complementares para redesenhos básicos, à medida que as organizações reconhecerem os benefícios de criar aplicativos verdadeiramente voltados para IA que possam aproveitar totalmente os recursos da tecnologia.
As arquiteturas de dados serão redesenhadas para dar suporte à integração de IA e garantir a transparência
À medida que a IA se torna mais integrada aos aplicativos, as arquiteturas de dados serão fundamentalmente redesenhadas para dar suporte às cargas de trabalho de IA. As empresas implementarão novas arquiteturas de dados que vão além do simples armazenamento de registros para capturar o "histórico de inteligência" e os processos de pensamento dos sistemas de IA. Elas precisarão simplificar arquiteturas complexas, incluindo a consolidação de plataformas, e eliminar silos de dados para criar dados confiáveis.
Essas arquiteturas evoluídas incorporarão medidas de segurança robustas para dados e comunicações de IA. Elas priorizarão a transparência e a governança, permitindo que as organizações rastreiem como seus dados foram usados no treinamento de IA, monitorem os processos de tomada de decisão dos sistemas de IA e mantenham registros detalhados dos insights gerados pela IA e seu raciocínio subjacente.
Os aplicativos de IA serão criados mais próximos das fontes de dados para reduzir a latência, melhorar a privacidade, reduzir os custos, lidar com as restrições de largura de banda, aumentar a eficiência energética e permitir a escalabilidade. Essa tendência inclui tecnologias como IA de borda, IA no local e aprendizado de máquina federado. Embora ofereça benefícios significativos, ainda existem desafios como limitações de hardware, otimização de modelos e complexidade de integração.
As empresas que não priorizarem a preparação da força de trabalho para a IA enfrentarão desafios significativos
As organizações precisarão desenvolver planos abrangentes para melhorar as habilidades e treinar a força de trabalho existente para garantir Integração perfeita com recursos de IA. Novas funções criativas e estratégicas devem ser desenvolvidas para complementar os recursos de IA, em vez de substituir humanos por sistemas de IA. Os agregadores desempenharão um papel fundamental para ajudar as empresas a identificar e implementar as soluções corretas de IA.
As empresas também devem preparar sua força de trabalho para gerenciar com eficácia as regulamentações governamentais de IA, garantindo que permaneçam adaptáveis e flexíveis, pois essas regulamentações provavelmente exigirão atualizações contínuas nos sistemas organizacionais e de IA.
Ao olharmos para as tendências de 2025, as empresas enfrentam um momento crucial na adoção da IA. As previsões de IA para 2025 indicam que o sucesso dependerá de planejamento, inovação e implementação cuidadosos para obter operações verdadeiramente integradas e que priorizem a IA. As organizações devem combinar com eficiência soluções de IA especializadas e de uso geral, garantindo a prontidão da força de trabalho e uma infraestrutura robusta. Aquelas que equilibrarem a inovação com a implementação prática - mantendo a segurança, a privacidade e a transparência durante todo o processo - obterão uma vantagem competitiva significativa.
