Quer queiramos, quer não, ainda que para alguns não seja claramente percetível, a Inteligência Artificial (IA) faz parte do nosso quotidiano e é indiscutível que veio para ficar. Neste momento, assistimos a um crescente burburinho em torno da próxima utilização, Agentic AI, que é provavelmente uma das tendências de IA de que mais vamos ouvir falar em 2025. É essencial, contudo, que as empresas continuem focadas não só nesta, mas nas tendências mais amplas de IA.

As seguintes 11 tendências destacam a mudança do papel da IA e sublinham a importância e a necessidade de se definir estratégias de IA claras, integradas e centradas no utilizador, que tragam valor e impacto real em todos os setores das organizações.

  1. Agentic AI emerge como um tema predominante em 2025, marcando uma mudança das ferramentas tradicionais de IA para agentes proativos, o que levantará questões em torno da responsabilidade e controlo desses sistemas cada vez mais autónomos. Consequentemente, as organizações têm de definir a forma como governam estes agentes, com um foco crescente em normas, processos e ferramentas. E ao criarmos regras à medida desta evolução para a IA generativa, temos também de pensar na forma como as organizações podem implementar fluxos de trabalho de Agentic AI que sejam responsáveis e seguros.
  2. Modelos de IA de código aberto continuarão a ganhar um impulso promissor devido à sua transparência, flexibilidade, eficiência de custos e opções de personalização. Irão ainda ajudar as organizações a reduzir a dependência de fornecedores e a incentivar a inovação contínua, suportando estratégias de IA que sejam confiáveis para todos.
  3. Integrações de ecossistemas farão a diferença para o crescimento ou a queda dos modelos de código aberto, pois o aumento da sua utilização significa que as plataformas aplicacionais têm de integrar-se facilmente com uma série de modelos em todo o ecossistema tecnológico, permitindo uma maior interoperabilidade e adaptando-se rapidamente a novos desenvolvimentos de IA.
  4. Escalar IA com governança pois à medida que muitas organizações continuem a escalar com sucesso os seus esforços de IA, um número crescente irá constatar o imperativo de adotar soluções e estruturas de governança de IA que são críticas para mitigar riscos, reduzir preconceitos e endereçar o cenário regulatório em constante evolução.
  5. Uma melhor medição do ROI de projetos de IA será fundamental. A expansão da IA nas organizações é uma certeza, mas entender o ROI e alinhar a IA com os objetivos estratégicos continua a ser muito complexo. Com o aumento dos investimentos em IA, as organizações precisarão de mecanismos para medir o ROI da IA, indo além da produtividade, e focando-se em KPIs mais granulares, como a satisfação do cliente e a capacidade de desenvolver novos produtos e serviços.
  6. A unificação dos centros de controlo de IA vão tornar-se um pilar fundamental. Centralizar e unificar esforços de IA que estavam isolados em determinadas funções, como RH, Marketing, Compras, irá proporcionar às organizações uma visão macro e não isolada por departamentos, o que irá permitir gerir a governança dos dados de IA, a aprendizagem partilhada e as eficiências.
  7. A experiência do utilizador deve ser consistente para tornar as ferramentas de IA intuitivas e acessíveis. À medida que as aplicações de IA proliferam, uma experiência do utilizador (UX) coesa será cada vez mais desejável e, para isso, deverá ser unificada, por meio de painéis ou assistentes virtuais, para simplificar as interações com a IA.
  8. A “softwarerização” dos trabalhadores do conhecimento, particularmente em áreas como a consultoria, será uma realidade. Para não perderem a sua relevância, serão forçados a utilizar métodos e ativos de software que incluam agentes e aplicações de IA para conseguirem entregar com valor soluções em escala e de forma mais rápida aos seus clientes.
  9. A capacitação dos colaboradores irá permitir a adoção eficaz da IA e requer estratégias robustas de gestão da mudança nas quais se integram a capacitação dos colaboradores para trabalharem conjuntamente com IA, a disponibilização de formação em novas ferramentas de IA e o alinhamento das implementações da IA com as tarefas do dia a dia.
  10. Os dados empresariais vão tornar-se uma vantagem para os líderes de IA. Quanto melhor forem os dados que a alimentem melhor será a IA. No entanto, enquanto os atuais LLMs já exploram a grande maioria dos dados públicos existentes, tirar partido dos dados da própria organização ainda é uma dificuldade devido à sua dispersão, complexidade e preocupações de segurança. As organizações que estabeleceram uma arquitetura de dados sólida – incluindo integração de dados, gestão e controlos de segurança – estarão mais bem posicionadas para começar a pôr a IA a funcionar com base nos seus dados e casos de utilização mais críticos.
  11. Um ecossistema de parceiros diversificado será o derradeiro multiplicador de forças para acelerar a adoção generalizada de IA Generativa. Ao fornecerem uma combinação do conhecimento do setor e da tecnologia, os parceiros serão mais importantes do que nunca para ajudar as empresas a superar barreiras de custos e de competências, para passar cada vez mais projetos de IA da fase de piloto para produção.