A inteligência artificial entra numa nova fase prática: da discussão em alta a produtos concretizados

Com o contínuo desenvolvimento da tecnologia de inteligência artificial, o foco da indústria mudou da discussão teórica para a aplicação prática. Construir produtos de IA escaláveis está se tornando uma área-chave de competição para as empresas. O mais recente "Relatório sobre o Estado da IA em 2025" concentra-se em todo o ciclo de vida dos produtos de IA, desde a concepção, desenvolvimento até a operação em larga escala, fornecendo às empresas um guia abrangente para a implementação.

Este relatório é baseado em uma pesquisa aprofundada com 300 executivos de empresas de software e combina as percepções profissionais de líderes em IA do setor, fornecendo um roteiro de ação estratégico sobre como as empresas podem transformar as vantagens da tecnologia de IA em uma vantagem competitiva sustentável.

Aqui estão cinco principais percepções extraídas do relatório:

1. A estratégia de produtos de IA entra em uma nova fase de maturidade

Comparado com as empresas que apenas integram funcionalidades de IA nos produtos existentes, as empresas que têm a IA como núcleo apresentam uma velocidade de promoção de produtos superior. Os 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 que integram produtos de IA atingiram esse nível.

Tendência principal: fluxos de trabalho de agentes inteligentes e aplicações verticais tornam-se o foco. Quase 80% dos desenvolvedores nativos de IA estão a preparar sistemas de IA que podem representar a execução autónoma de múltiplas tarefas pelos usuários.

Implementação de estratégias: As empresas adotam frequentemente arquiteturas de múltiplos modelos para otimizar o desempenho, controlar custos e adaptar-se a cenários de aplicação específicos. Nos produtos voltados para o cliente, cada entrevistado utiliza em média 2,8 modelos.

2. O modelo de preços da IA reflete características econômicas únicas

A IA está a mudar a forma como as empresas definem o preço dos seus produtos e serviços. Pesquisas mostram que muitas empresas estão a adotar modelos de preços híbridos, adicionando um pagamento baseado no uso ao custo base da subscrição. Algumas empresas também estão a explorar modelos de preços totalmente baseados no uso real ou nos resultados dos clientes.

Atualmente, muitas empresas ainda oferecem funcionalidades de IA gratuitamente, mas mais de 37% das empresas planejam ajustar sua estratégia de preços no próximo ano, de modo a refletir melhor o valor que os clientes obtêm e a utilização das funcionalidades de IA.

3. A estratégia de talentos torna-se uma vantagem diferenciada

A IA não é apenas um desafio técnico, mas também um desafio organizacional. As equipes líderes atualmente geralmente formam equipes multifuncionais compostas por engenheiros de IA, engenheiros de aprendizado de máquina, cientistas de dados e gerentes de produtos de IA.

Perspectivas futuras: A maioria das empresas prevê que 20-30% da equipe de engenharia se concentrará em IA, e nas empresas de alto crescimento, essa proporção pode chegar a 37%. No entanto, a contratação de talentos continua a ser um grande gargalo. O ciclo médio de contratação de engenheiros de IA e aprendizado de máquina ultrapassa 70 dias, o mais longo entre todos os cargos relacionados à IA.

Existem divergências no progresso da contratação: 54% dos entrevistados afirmam que o progresso está atrasado, sendo a principal razão a falta de talento qualificado.

4. O orçamento de IA cresce significativamente, afetando a situação financeira da empresa

As empresas que adotam a tecnologia de IA estão investindo de 10% a 20% de seus orçamentos de P&D na área de IA, e em 2025, todas as empresas de diferentes escalas de receita mostrarão uma tendência de crescimento contínuo. Essa mudança estratégica destaca que a tecnologia de IA se tornou o principal motor de planejamento estratégico de produtos.

À medida que a escala dos produtos de IA aumenta, a estrutura de custos também muda significativamente. Nas fases iniciais, os custos de recursos humanos representam a maior parte das despesas, incluindo recrutamento, formação e custos de desenvolvimento de habilidades. Quando o produto se torna maduro, os custos de serviços em nuvem, inferência de modelos e conformidade regulatória ocuparão a maior parte das despesas.

5. A escala de aplicação de IA interna nas empresas está a expandir, mas de forma desigual

Embora a maioria das empresas entrevistadas ofereça acesso a ferramentas de IA interna a cerca de 70% dos funcionários, apenas cerca de metade realmente as utiliza regularmente. As grandes empresas maduras enfrentam maiores desafios na promoção do uso de IA pelos funcionários.

Empresas com alta adoção (mais de 50% dos funcionários usando ferramentas de IA) implementam IA em média em sete ou mais cenários internos, incluindo assistentes de programação (taxa de uso de 77%), geração de conteúdo (65%) e pesquisa de documentos (57%). O aumento da eficiência do trabalho nessas áreas varia de 15% a 30%.

O ecossistema de ferramentas de IA está a amadurecer gradualmente

As pesquisas mostram que, atualmente, as estruturas técnicas, bibliotecas e plataformas em operação no ambiente de produção ainda são diversificadas. As ferramentas mais populares incluem:

• Processamento de dados: Pandas, NumPy, Apache Spark
• Estruturas de Aprendizado de Máquina: PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn
• Aprendizagem profunda: Transformers, JAX
• Serviços de modelo: MLflow, Kubeflow
• Banco de dados vetoriais: Pinecone, Weaviate
• Ferramentas de desenvolvimento: GitHub Copilot, Replit
• Desenvolvimento LLM: LangChain, LlamaIndex

Estas ferramentas refletem as escolhas práticas dos desenvolvedores em diferentes áreas de aplicação da IA, fornecendo uma referência para as empresas na construção de produtos de IA.