As tendências de IA na adoção de IA empresarial: da IA preditiva à IA generativa e à IA agente

A introdução do ChatGPT marcou um momento decisivo para as empresas que adotam inteligência artificial, destacando o potencial transformador de modelos de linguagem grandes (LLMs). A capacidade da IA de gerar texto com qualidade humana, automatizar processos e gerar insights levou à rápida adoção em todos os setores.

A Fellows Fund, uma empresa de capital de risco focada em IA, fundada por 25 especialistas em IA, observa de perto como as empresas estão aproveitando a IA para inovação.

Este artigo abordará:

• A evolução da IA de capacidades preditivas para generativas e para agentes
• A ascensão de aplicativos empresariais nativos de IA
• Como as empresas estão enfrentando os desafios da IA na adoção de IA generativa

Vamos mergulhar:

Evolução da IA: de preditiva a generativa e a agente

As capacidades de IA evoluíram significativamente, criando novas oportunidades para as empresas aproveitarem essas tecnologias. Essa evolução pode ser dividida em três grandes eras:

1. Era da IA preditiva (década de 1990-final dos anos 2000)
   A IA preditiva foi o ponto de partida para muitas empresas, com foco no uso de dados históricos para prever resultados futuros.

Empresas em setores como finanças, varejo e saúde implementaram algoritmos preditivos para otimizar operações, desde previsão de demanda até avaliação de risco. Essa era marcou a utilidade da IA na tomada de decisões empresariais informadas com base em insights orientados por dados.

2. Era da IA Generativa (2010-Presente)

A era atual da IA generativa transformou o cenário para as empresas. Com modelos avançados como o GPT-3 da OpenAI, a IA agora pode gerar novos conteúdos, automatizar tarefas criativas e aprimorar o engajamento do cliente.

Esta era está impulsionando uma inovação significativa na criação de conteúdo, marketing, atendimento ao cliente e muito mais. A IA generativa também permite que as empresas ampliem os esforços de personalização, melhorem a produtividade e criem novos fluxos de receita por meio de processos automatizados.

A IA generativa é frequentemente comparada a avanços tecnológicos como a internet e a computação em nuvem. Sua capacidade de processar vastos conjuntos de dados e produzir resultados em escala a tornou uma pedra angular para muitas aplicações empresariais. De campanhas de marketing personalizadas à geração de conteúdo orientada por IA, as empresas estão alavancando a IA para aumentar a eficiência e o engajamento do usuário.

3. Era da IA Agentic (Emergente)

A era da IA activa está no horizonte, trazendo agentes autónomos capazes de executar tarefas complexas com intervenção humana mínima.

As empresas dependerão cada vez mais da IA agentic para automatizar operações, orquestrar fluxos de trabalho e gerenciar processos digitais e físicos. Esta próxima evolução transformará a forma como as empresas funcionam, impulsionando a produtividade e permitindo a tomada de decisões perfeita em ambientes de tempo real.

À medida que a IA agêntica amadurece, as empresas enfrentarão desafios para equilibrar a automação com considerações éticas, transparência e controle. Mas aqueles que conseguirem integrar agentes autônomos com sucesso verão ganhos significativos em eficiência e escalabilidade.

A ascensão dos aplicativos empresariais nativos de IA

Muitas empresas estão migrando de produtos aprimorados por IA para aplicativos nativos de IA — ferramentas e sistemas construídos do zero com IA como base. Essa mudança está mudando fundamentalmente a forma como as empresas abordam a solução de problemas e a entrega de serviços.

Diferentemente do software empresarial tradicional, onde recursos de IA são adicionados como aprimoramentos, os aplicativos nativos de IA incorporam IA em todos os níveis. Esses aplicativos são projetados para se adaptar dinamicamente às necessidades do usuário, aprender continuamente e fornecer serviços mais personalizados e inteligentes.

Por exemplo, Copiloto da Microsoft integrado ao Office 365 permite que os funcionários usem prompts de linguagem natural para gerar documentos, apresentações e análises. na minha entrevista recente com o Microsoft Champaign – Adeel Khan 

#5 Teaser Microsoft AI Co-Pilot: Como impulsionar a transformação da IA empresarial com o Microsoft Copilot?

Destaques do episódio do podcast: 

• O Co-Pilot representa uma grande mudança nas operações organizacionais.
• Ele democratiza os recursos de IA para gerentes e funcionários.
• Experiências pessoais com o Co-Pilot destacam seus benefícios práticos.
• O Co-Pilot atua como um assistente inteligente, aumentando a produtividade.
• Os profissionais de saúde se beneficiam da capacidade do Co-Pilot de otimizar a documentação.

De forma similar, Gama e Clipe Opus, plataformas nativas de IA para apresentações e edição de vídeo, oferecem às empresas maior eficiência em processos criativos por meio de fluxos de trabalho automatizados. As empresas agora podem cortar tarefas demoradas enquanto melhoram a qualidade da saída, permitindo que suas equipes se concentrem em objetivos estratégicos.

Os aplicativos nativos de IA não se limitam apenas a melhorias operacionais; eles também estão transformando as experiências do cliente. Plataformas de suporte ao cliente orientadas por IA, por exemplo, pode responder a consultas de clientes com mais precisão e personalização, criando experiências de usuário mais integradas. À medida que as empresas integram essas soluções nativas de IA, elas desbloqueiam novas possibilidades em otimização de fluxo de trabalho e inovação de serviços.

Navegando pelos desafios da IA na adoção da IA generativa
Apesar das capacidades impressionantes da IA generativa, as empresas enfrentam vários desafios importantes à medida que buscam aproveitar todo o seu potencial:

1. Precisão e confiabilidade
   Modelos de IA generativa são conhecidos por imprecisões ocasionais, ou “alucinações”, onde a IA gera informações plausíveis, mas incorretas. Para empresas, especialmente aquelas em setores regulamentados como finanças ou saúde, garantir a precisão é crucial. Esses setores exigem que as saídas de IA sejam consistentes e confiáveis, e reduzir a incidência de alucinações será um foco importante para provedores de IA.
2. Gestão e Segurança de Dados
   Os dados são a força vital de qualquer sistema de IA, e gerenciá-los efetivamente é um dos maiores obstáculos para as empresas. Garantir que os dados sejam de alta qualidade, seguros e compatíveis com regulamentações como GDPR ou HIPAA é essencial para a adoção bem-sucedida da IA. A privacidade e a segurança dos dados também são preocupações críticas, pois os sistemas de IA geralmente processam informações confidenciais que exigem manuseio cuidadoso.
3. Complexidade da Integração
   Os sistemas de IA não são soluções autônomas — eles precisam se integrar perfeitamente às infraestruturas de TI corporativas existentes. Isso requer planejamento cuidadoso, personalização e escalabilidade para garantir que os sistemas de IA possam operar efetivamente dentro de ecossistemas corporativos complexos. As empresas devem investir nas ferramentas e plataformas certas para garantir que os aplicativos de IA sejam adaptáveis e possam evoluir com as necessidades do negócio.
4. Retorno sobre o investimento (ROI)
   Com o crescimento dos investimentos em IA, as empresas estão sob pressão para demonstrar ROI mensurável de suas iniciativas de IA. Isso pode ser particularmente desafiador com IA generativa, onde os benefícios são frequentemente distribuídos por diferentes funções, como automação, engajamento do cliente e geração de conteúdo criativo. As empresas precisam desenvolver estruturas robustas para medir o impacto da IA na eficiência, economia de custos e crescimento da receita.

• A IA está evoluindo de preditiva para generativa e agora para agente, oferecendo às empresas novas ferramentas para automatizar processos e impulsionar a inovação.
• Os aplicativos nativos de IA estão transformando a maneira como as empresas operam, permitindo maior adaptabilidade, eficiência e personalização.
• As empresas devem enfrentar os principais desafios da IA — como precisão, gerenciamento de dados e ROI — se quiserem capitalizar totalmente o potencial da IA generativa.
• À medida que a IA continua a evoluir, as empresas que conseguem navegar com eficiência pelas tendências e desafios da IA estarão mais bem posicionadas para liderar a próxima era de inovação empresarial.