A inteligência artificial é um tema quente em 2024, então como está se desenvolvendo? O que vemos hoje na inteligência artificial e o que esperamos ver nos próximos 12 a 18 meses? Estamos acompanhados por Andrew Brewster, Chester Confort, Chris Ray, Dana Hernandez, Howard Holden, Ewan McPhee, Seth Burns, Whit Waters e William McKnight.
Primeiro, o que ainda está quente? Onde os casos de uso de IA tiveram sucesso?
Chester: Vejo pessoas aproveitando a inteligência artificial fora dos experimentos. As pessoas têm a oportunidade de experimentar e agora estamos desenvolvendo casos de uso reais e específicos para verticais. Tenho acompanhado de perto o espaço da saúde e vejo modelos mais ajustados para casos de uso específicos, como o uso de inteligência artificial para ouvir e fazer anotações por meio de ferramentas auditivas para ajudar os médicos a se envolverem mais nas conversas dos pacientes.
Acredito que “o pequeno é o novo grande” é uma tendência fundamental, como hematologia, patologia e pneumologia. A inteligência artificial na tecnologia de imagem não é nova, mas agora está na vanguarda com novos modelos para acelerar a detecção do câncer. Deve ser apoiado por profissionais de saúde: a IA não pode ser a única fonte de diagnóstico. Os radiologistas precisam verificar, validar e validar os resultados do estudo.
Dana: No meu relatório, observei o uso eficaz da inteligência artificial de uma perspectiva específica do setor. Por exemplo, os prestadores focados em finanças e seguros estão a utilizar a IA para realizar tarefas como a prevenção de crimes financeiros e a automatização de processos, muitas vezes utilizando modelos de linguagem especializados e mais pequenos. Acredito que esses modelos de IA específicos do setor são uma tendência importante que continuará no próximo ano.
Guilherme: Estamos vendo tempos de ciclo mais curtos em áreas como desenvolvimento de pipeline e gerenciamento de dados mestres, que estão se tornando mais autônomas. A observabilidade dos dados é uma área de interesse crescente – 2025 pode ser o seu ano.
André: A IA generativa funciona bem na geração de código – gerando consultas SQL e criando interfaces de linguagem natural para consultar dados. Isso funciona, embora seja um pouco comoditizado agora.
Ainda mais interessantes são os avanços nas camadas e arquiteturas de dados. Por exemplo, o Postgres possui um plug-in de repositório vetorial que é útil para recuperar consultas de geração aumentada (RAG). Vejo uma mudança do factor “uau” das demonstrações para a utilização no mundo real, utilizando os modelos e dados certos para reduzir ilusões e tornar os dados mais acessíveis. Nos próximos dois a três anos, os fornecedores passarão da inteligência de consulta básica para a criação de ferramentas mais sofisticadas.
Como veremos a evolução dos grandes modelos de linguagem?
Branco: Globalmente, veremos modelos de IA moldados por valores culturais e políticos. Isto tem menos a ver com o desenvolvimento tecnológico e mais com o que queremos que a inteligência artificial faça. Considere o xAI de Elon Musk, que é baseado no Twitter/X. Não tem censura – bem diferente do Google Gemini, que tende a lhe ensinar uma lição se você fizer as perguntas erradas.
Diferentes fornecedores, regiões e governos tenderão a avançar no sentido de uma expressão mais livre ou a procurar controlar o resultado da IA. A diferença é óbvia. No próximo ano, veremos um aumento nos modelos sem guarda-corpos, o que dará uma resposta mais direta.
Ivan: Também há muito foco em prompts estruturados. Mudanças sutis no texto, como usar “detalhado” versus “abrangente”, podem produzir respostas dramaticamente diferentes. Os usuários precisam aprender como usar essas ferramentas de forma eficaz.
Branco: Na verdade, a engenharia oportuna é crítica. Dependendo de como as palavras estão inseridas no modelo, você pode obter respostas muito diferentes. Se você pedir a uma IA que explique o que escreveu e por quê, isso a forçará a pensar mais profundamente. Em breve veremos ferramentas de dicas treinadas no domínio – modelos de agentes que podem ajudar a otimizar dicas para obter melhores resultados.
Como a inteligência artificial constrói e promove o uso de dados por meio de análises e inteligência de negócios (BI)?
André: Os dados são a base da inteligência artificial. Vimos como a IA generativa baseada em grandes quantidades de material não estruturado pode levar a alucinações e ao abandono de projetos. Temos visto muita desilusão no espaço empresarial, mas o progresso está chegando: estamos começando a ver um casamento entre a inteligência artificial e a inteligência empresarial que vai além das consultas em linguagem natural.
Existem modelos semânticos no BI para tornar os dados mais fáceis de entender e estender para dados estruturados. Combinados, podemos usar esses modelos para produzir experiências úteis semelhantes a chatbots que extraem respostas de fontes estruturadas e não estruturadas. Essa abordagem cria resultados úteis para o negócio, ao mesmo tempo que reduz ilusões por meio do aprimoramento contextual. É aqui que a inteligência artificial se tornará mais arraigada e a democratização dos dados será mais eficaz.
Howard: concordar. Na última década, o BI não funcionou perfeitamente. As pessoas que produzem BI muitas vezes não entendem o negócio, e o negócio não compreende totalmente os dados, gerando atritos. No entanto, isto não pode ser resolvido apenas pela Gen AI, requer compreensão mútua entre os dois grupos. Sem isso, forçar uma abordagem baseada em dados não levará as organizações muito longe.
Que outros desafios você acha que podem impedir o progresso da inteligência artificial?
André: Infelizmente, a mania da inteligência artificial desviou a atenção e os orçamentos dos projetos de dados. As empresas precisam tratá-los da mesma forma.
Branco: Há também a bolha das startups de IA – muitas startups, muito dinheiro, queimando dinheiro sem gerar receita. Esta parece uma situação insustentável e veremos isso desmoronar um pouco no próximo ano. A taxa de rotatividade é tão alta que é ridículo acompanhá-la.
Chris: Da mesma forma, vi fornecedores criarem soluções para “proteger” GenAI/LLM. Os fornecedores de testes de penetração como serviço (PTaaS) estão oferecendo testes centrados em LLM, enquanto os fornecedores de proteção de aplicativos nativos da nuvem (CNAPP) fornecem controle sobre o LLM implantado nas contas de nuvem dos clientes. Não creio que os compradores tenham começado a compreender como utilizar os LLMs de forma eficaz nos seus negócios, mas os fornecedores estão a lançar novos produtos/serviços para os “proteger”. Embora alguns produtos/serviços de segurança “LLM” se tornem mais comuns, é chegado o momento para essa popularidade.
Sete: Na segurança da cadeia de suprimentos, os fornecedores estão começando a oferecer análises de modelos de IA para identificar modelos usados no ambiente. Parece um pouco à frente do seu tempo, mas já está começando a acontecer.
Guilherme: Outro factor iminente em 2025 é a lei de dados da UE, que exigirá o encerramento dos sistemas de inteligência artificial com o clique de um botão. Isto poderia ter um impacto significativo no desenvolvimento contínuo da inteligência artificial.
A pergunta de um milhão de dólares: Quão perto estamos da inteligência artificial geral (AGI)?
Branco: AGI continua sendo um sonho impossível. Não entendemos a consciência bem o suficiente para recriá-la, e simplesmente usar poder computacional em um problema não torna algo consciente – é apenas uma simulação.
André: Podemos avançar em direção à inteligência artificial geral, mas temos que parar de pensar que prever a próxima palavra é inteligência. Isto é apenas uma previsão estatística – uma aplicação impressionante, mas não uma verdadeira sabedoria.
Branco: Exatamente. Mesmo que a inteligência artificial simule o “raciocínio”, não é o verdadeiro raciocínio ou criatividade. Eles estão simplesmente recombinando aquilo para o qual foram treinados. É sobre até onde você pode levar a combinatória em um determinado conjunto de dados.
Obrigado a todos!
O artigo A Revolução Evolucionária: Inteligência Artificial em 2025 apareceu pela primeira vez no Gigaom.
