Guia Prático de Implementação de IA em 2025: Cinco Principais Insights desde a Ideia até a Escala

A inteligência artificial está a passar de um tópico em voga para aplicações práticas, com o desenvolvimento de produtos de IA em grande escala a tornar-se o foco da concorrência. O relatório sobre o estado da IA de 2025, "Manual do Construtor", centra-se na prática de implementação, analisando em profundidade as estratégias abrangentes para levar produtos de IA do conceito à operação em grande escala.

Baseado em uma pesquisa com 300 executivos de empresas de software e entrevistas com especialistas na área de IA, este relatório fornece um roteiro estratégico para transformar a vantagem da IA generativa em uma competitividade sustentável. A seguir estão cinco capítulos principais e seu significado orientador para as equipes na construção de aplicações de IA.

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

Em comparação com empresas que apenas integram a IA em produtos existentes, as empresas nativas de IA conseguem levar os produtos ao mercado mais rapidamente. Dados mostram que 47% das empresas nativas de IA atingiram uma escala crítica e validaram a adequação ao mercado, enquanto apenas 13% das empresas que integram produtos de IA chegaram a esta fase.

Tendência principal: Fluxos de trabalho de agentes inteligentes e aplicações verticais tornam-se o foco. Quase 80% dos desenvolvedores nativos de IA estão a planejar sistemas de IA que podem representar a execução autónoma de operações em múltiplos passos pelos usuários.

Método de implementação: As empresas geralmente adotam uma arquitetura de múltiplos modelos para otimizar o desempenho, controlar custos e adaptar-se a cenários específicos. Nos produtos voltados para o cliente, utiliza-se em média 2,8 modelos.

2. A evolução do modelo de preços de IA reflete características econômicas únicas

A IA está a mudar a forma como os produtos e serviços são precificados. Pesquisas mostram que muitas empresas adotam um modelo de preços híbrido, com uma taxa de subscrição base mais cobrança por utilização. Algumas empresas estão a explorar a precificação totalmente baseada no uso real ou nos resultados dos clientes.

Embora atualmente muitas empresas ainda ofereçam funcionalidades de IA gratuitamente, 37% das empresas planejam ajustar suas estratégias de preços no próximo ano, tornando-as mais próximas do valor obtido pelos clientes e do volume de uso das funcionalidades de IA.

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

A IA não é apenas uma questão técnica, mas também um desafio organizacional. As principais equipas estão a formar equipas interdisciplinares compostas por engenheiros de IA, engenheiros de aprendizagem automática, cientistas de dados e gestores de produtos de IA.

Olhando para o futuro, a maioria das empresas espera que entre 20 a 30% das equipes de engenharia se concentrem em IA, com essa proporção podendo chegar a 37% em empresas de alto crescimento. No entanto, recrutar talentos adequados continua a ser um gargalo. O tempo médio de recrutamento para engenheiros de IA e aprendizado de máquina ultrapassa os 70 dias.

Existem divergências em relação ao progresso da contratação. 54% dos entrevistados afirmaram que o progresso está atrasado, sendo a principal razão a falta de talentos qualificados.

4. O aumento do orçamento de IA refletido nos relatórios financeiros da empresa

As empresas que adotam tecnologia de IA estão investindo de 10% a 20% do orçamento de P&D na área de IA, e espera-se que em 2025 todas as empresas, independentemente da faixa de receita, apresentem uma tendência de crescimento contínuo. Esta mudança estratégica destaca que a tecnologia de IA se tornou o principal motor da elaboração de estratégias de produtos.

Com a expansão da escala dos produtos de IA, a estrutura de custos sofreu mudanças significativas. Nas fases iniciais, os custos de recursos humanos representavam a maior parte das despesas. Após a maturação do produto, os custos com serviços em nuvem, inferência de modelos e regulamentação de conformidade ocuparão a maior proporção das despesas.

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

Embora a maioria das empresas pesquisadas ofereça acesso a ferramentas de IA internas a cerca de 70% dos funcionários, apenas cerca de metade as utiliza regularmente. A dificuldade em incentivar os funcionários a usar IA é particularmente evidente em grandes empresas estabelecidas.

Empresas com alta taxa de adoção (mais de metade dos funcionários usam ferramentas de IA) implementam IA em uma média de sete cenários internos ou mais, incluindo assistentes de programação (taxa de uso de 77%), geração de conteúdo (65%) e pesquisa de documentos (57%). A eficiência do trabalho nessas áreas aumentou entre 15% e 30%.

O ecossistema de ferramentas de IA está a tornar-se gradualmente maduro

A pesquisa mostra que os frameworks, bibliotecas e plataformas tecnológicas em operação no ambiente de produção estão se tornando cada vez mais diversos. Abaixo está uma visão geral das ferramentas comuns:

• Plataforma em nuvem: Serviços de IA de fornecedores de serviços em nuvem populares
• Frameworks de Desenvolvimento: TensorFlow, PyTorch, etc.
• Modelos de linguagem grandes: série GPT, BERT, etc.
• Processamento de dados: Apache Spark, Pandas, etc.
• Plataforma de Aprendizagem de Máquina: MLflow, Kubeflow, etc.
• Serviços de Modelos: TensorFlow Serving, Triton, etc.
• Anotação de dados: Labelbox, Prodigy, etc.

Este relatório não é apenas uma classificação de ferramentas, mas também reflete as escolhas tecnológicas reais dos desenvolvedores em diferentes áreas.