Nova fase de desenvolvimento da indústria de IA: da discussão teórica à implementação prática

O campo da inteligência artificial está entrando em uma nova fase de desenvolvimento, passando gradualmente da discussão de tópicos populares para a aplicação prática. Atualmente, como criar produtos de IA escaláveis se tornou o campo de batalha central da competição entre empresas. O mais recente "Relatório sobre o Estado da IA em 2025" analisa profundamente a solução completa desde a concepção, implementação até a operação em escala de produtos de IA.

Este relatório é baseado nos resultados de uma pesquisa com 300 executivos de empresas de software, combinados com entrevistas profundas com especialistas na área de IA, e proporciona às empresas um roteiro estratégico, destinado a ajudar as equipas a transformar as vantagens inteligentes da IA em uma vantagem competitiva comercial duradoura. O relatório foca em cinco áreas-chave e analisa como elas ajudarão as equipas a construir aplicações de IA.

1. A estratégia de produtos de IA entra numa nova fase de maturidade

Os dados mostram que as empresas nativas de IA estão claramente à frente na velocidade de promoção de produtos. Quase metade das (47%) empresas nativas de IA já alcançou uma escala crítica e foi validada pelo mercado, enquanto apenas 13% das empresas que integraram IA em produtos existentes atingiram esse nível.

As empresas nativas de IA estão a investir fortemente em fluxos de trabalho de agentes inteligentes ( que podem representar a execução autónoma de tarefas multi-step por sistemas de IA ) e aplicações verticais. Quase 80% dos desenvolvedores estão a concentrar-se nesta área. Na escolha da tecnologia, a arquitetura de múltiplos modelos está a tornar-se a norma, para otimizar o desempenho, controlar custos e adaptar-se a diferentes cenários de aplicação. A pesquisa mostra que, em produtos voltados para o cliente, cada entrevistado usa em média 2,8 modelos.

2. A evolução contínua do modelo de precificação de IA

A IA está a mudar a forma como as empresas definem os preços dos produtos. Muitas empresas adotam um modelo de preços híbrido, acrescentando uma cobrança baseada no uso ao custo base da subscrição. Algumas empresas também estão a explorar modelos de preços totalmente baseados na utilização real ou nos resultados dos clientes.

Atualmente, ainda há muitas empresas que oferecem funcionalidades de IA gratuitamente, mas mais de um terço (37%) das empresas planejam ajustar suas estratégias de preços no próximo ano, tornando os preços mais próximos do valor obtido pelos clientes e do 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 uma questão organizacional. Atualmente, a maioria das principais equipes formou equipas multifuncionais compostas por engenheiros de IA, engenheiros de aprendizagem de máquina, cientistas de dados e gerentes de produtos de IA.

Olhando para o futuro, a maioria das empresas espera que 20-30% das equipes de engenharia se concentrem em IA, sendo que nas empresas de alto crescimento essa proporção pode chegar a 37%. No entanto, encontrar talentos adequados ainda é um gargalo. Entre todos os cargos de IA, o ciclo de recrutamento para engenheiros de IA e aprendizado de máquina é o mais longo, com uma média de mais de 70 dias.

Há divergências em relação ao progresso do recrutamento. Embora alguns recrutadores acreditem que o progresso está a correr bem, 54% dos entrevistados afirmam que o progresso está atrasado, sendo a principal razão a falta de talento qualificado.

4. Orçamento de IA aumenta significativamente

As empresas que adotam tecnologia de IA estão investindo de 10% a 20% de seu orçamento de P&D no campo da IA, e em 2025, empresas de todas as faixas de receita estão apresentando uma tendência de crescimento contínuo. Essa mudança estratégica destaca que a tecnologia de IA se tornou o principal motor da planejamento estratégico de produtos.

À medida que a escala dos produtos de IA aumenta, a estrutura de custos também muda de forma significativa. Nas fases iniciais, os custos com recursos humanos têm a maior proporção, incluindo despesas com recrutamento, formação e desenvolvimento de competências. Quando o produto amadurece, os custos com serviços em nuvem, despesas de inferência de modelos e custos de conformidade regulatória tornam-se as principais despesas.

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

Uma pesquisa mostrou que a maioria das empresas fornece acesso a ferramentas internas de IA para cerca de 70% dos funcionários, mas apenas cerca de metade os utiliza regularmente. Nas empresas de maior porte e com estruturas mais consolidadas, é ainda mais difícil incentivar o uso de IA pelos funcionários.

Empresas com alta taxa de adoção ( mais de metade dos funcionários utiliza ferramentas de IA ) em média implementam IA em sete ou mais cenários internos, incluindo assistentes de programação ( com uma taxa de utilização de 77% ), geração de conteúdo ( 65% ) e pesquisa de documentos ( 57% ). O aumento na eficiência do trabalho nessas áreas varia de 15% a 30%.

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

O relatório também investigou as estruturas tecnológicas, bibliotecas e plataformas efetivamente utilizadas por centenas de empresas. Os resultados mostram que, embora o ecossistema de ferramentas de IA ainda seja relativamente disperso, está gradualmente a caminhar para a maturidade. Os desenvolvedores adotaram uma combinação diversificada de ferramentas em diferentes áreas, refletindo a diversidade das demandas de aplicação de IA e a complexidade das práticas tecnológicas.