Se, nesses dois últimos anos, o surgimento da Inteligência Artificial Generativa nos serviu como um vislumbre do potencial dessa tecnologia – e, devemos concordar – teve um impacto razoável em áreas como atendimento ao cliente, em 2025 deveremos assistir ao desenvolvimento das “IAs agênticas”, que prometem transformar substancialmente o panorama da tecnologia. Junto à expansão cada vez maior dos modelos de IA para uma gama ainda maior de empresas e nichos, o fato é que, hoje, nenhuma empresa pode ignorar a potencial aplicação da IA em inovação ou operações.
Diferente das IAs tradicionais, que necessitam de supervisão humana constante, as IAs agênticas são projetadas para operar de forma independente, realizando tarefas complexas sem intervenção humana direta. Este avanço é possibilitado por algoritmos de aprendizado profundo que permitem que os sistemas compreendam e processem grandes volumes de dados em tempo real, adaptando-se rapidamente a novas informações e contextos.
Além disso, sistemas de IA agêntica utilizam grandes quantidades de dados de diversas fontes para analisar desafios de forma independente, desenvolver estratégias e executar tarefas complexas e em sequência. O potencial de aplicação desse tipo de IA é enorme, começando pelo atendimento ao cliente, passando pelo processamento de qualquer tipo de informação ou processos da empresa, e também por cibersegurança, onde é possível automatizar tarefas que hoje precisam ser feitas com intervenção humana, como analisar e corrigir vulnerabilidades em sistemas, por exemplo.
No Brasil, a adoção da IA agêntica ainda está em fase inicial. Já existem alguns setores testando o novo modelo, e de acordo com uma pesquisa feita pelo Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (IPEA), até 2025, cerca de 40% das grandes empresas brasileiras planejam integrar sistemas de IA agêntica em suas operações.
Impacto da IA agêntica
O potencial de impacto da IA agêntica é enorme. Bancos e instituições financeiras poderão diminuir em até 50% a incidência de fraudes com a tecnologia, segundo a Federação Brasileira de Bancos (FEBRABAN).
O setor de Saúde também poderá aplicar a nova tecnologia. A Associação Médica Brasileira (AMB) destaca que a IA agêntica tem o potencial de reduzir erros médicos em até 30%, já que a tecnologia é capaz de analisar prontuários médicos, resultados de exames e histórico de saúde dos pacientes para propor diagnósticos mais precisos. Na indústria, a automação inteligente será impulsionada pela IA agêntica, que permite a operação de máquinas e processos de forma autônoma.
Expansão da IA generativa para o ambiente produtivo
Mesmo com a disseminação do uso da IA generativa, seu impacto ainda tem sido baixo no ambiente produtivo, com o uso mais intenso em alguns nichos, como criação de imagens e vídeo. De acordo com o Gartner, a adoção desse modelo de IA deverá aumentar no ambiente produtivo até 2026 – chegando a ser adotado por até 80% das empresas.
No Brasil, a adoção de ferramentas de IA generativa por empresas está crescendo, à medida que as organizações reconhecem o valor dessas tecnologias na otimização de processos e na inovação. Empresas de diversos setores, incluindo publicidade, mídia, e design, têm utilizado IA generativa para criar conteúdos personalizados e campanhas mais eficazes.
Além disso, grandes corporações estão começando a integrar IA generativa em suas operações diárias para melhorar a análise de dados, a automação de tarefas repetitivas e a previsão de tendências de mercado. A adoção dessas ferramentas pode transformar a forma como as empresas brasileiras operam, aumentando a eficiência e a competitividade no mercado global.
A IA será cada vez mais humanizada
O lançamento do ChatGPT-5 deve acontecer nos próximos meses, e um dos recursos mais esperados dessa nova versão é a capacidade aprimorada da ferramenta de manter conversas naturais. Isso significa que o chatbot será capaz de seguir o fluxo de uma conversa, entender o contexto e o significado oculto, e até mesmo responder “emocionalmente”.
Além disso, especialistas tem sugerido que o GPT-5 terá habilidades de raciocínio semelhante às dos humanos, sendo capaz de entender o contexto de uma conversa de uma forma mais abrangente.
2025: o ano dos modelos pequenos de IA
Quando a IA surgiu, os modelos de aprendizado denominados LLMs – ou Large Language Models foram adotados massivamente para que ferramentas populares emergissem no mercado. Esses modelos são treinados em grandes quantidades de dados – porém, essas informações são mais superficiais.
Modelos pequenos são menos caros para construir e operar e são mais facilmente adaptados a aplicações especializadas. Em vez de tentar fazer tudo, modelos pequenos são personalizados para executar um conjunto mais limitado de tarefas do dia a dia para uma necessidade empresarial específica.
Os LLMs têm bilhões de parâmetros e exigem quantidades massivas de dados e poder computacional para treinar e executar. Pequenos modelos, por outro lado, podem ser treinados efetivamente com menos dados e exigem muito menos poder computacional (e, portanto, energia) para executar.
Em resumo, essas mudanças prometem transformar diversos setores e trazer inovações significativas para o cotidiano das pessoas e empresas. O avanço da IA, tanto em termos de acessibilidade quanto de sofisticação, democratizará ainda mais o acesso a tecnologias avançadas, pavimentando o caminho para um futuro no qual a tecnologia estará profundamente integrada em todos os aspectos da sociedade.
Com a proliferação de modelos pequenos de IA e mais e especializados, espera-se que a personalização e a eficiência alcancem novos patamares, proporcionando soluções cada vez mais alinhadas às necessidades específicas de cada setor. Portanto, o ano de 2025 promete ser, sem dúvida, um ano de grandes revoluções para a IA.
