Guia Prático para Implementação de Produtos de IA: Cinco Principais Insights de 2025

A área da inteligência artificial está a passar de um tópico popular para uma aplicação prática, com o desenvolvimento de produtos de IA em grande escala a tornar-se o foco da concorrência. O mais recente relatório sobre o estado da IA, "Manual do Construtor", foca-se em soluções abrangentes para produtos de IA desde a conceção até à operação em grande escala.

Este relatório, baseado em entrevistas com 300 executivos de empresas de software e especialistas na área de IA, oferece um roteiro tático com o objetivo de transformar a vantagem da IA em uma competitividade comercial sustentável. Abaixo estão as cinco principais percepções extraídas do relatório:

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

Comparado com as empresas que apenas integram IA em produtos existentes, as empresas centradas em IA levam 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 com produtos integrados de IA alcançaram essa 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 planear sistemas de IA que podem executar autonomamente operações de múltiplos passos.
• A arquitetura de múltiplos modelos tornou-se uma escolha comum para otimizar o desempenho, controlar custos e se adequar a cenários específicos.
• Os produtos voltados para o cliente usam em média 2,8 modelos

2. Evolução do Modelo de Preços de IA

A IA está a mudar a forma como as empresas definem os preços dos seus produtos e serviços. Muitas empresas adotam um modelo de preços misto, que acrescenta uma taxa de subscrição básica a uma cobrança baseada no uso. Algumas empresas estão a explorar modelos de preços totalmente baseados na utilização real ou nos resultados.

Embora muitas empresas ainda ofereçam funcionalidades de IA gratuitamente, 37% das empresas planejam ajustar suas estratégias de preços no próximo ano, tornando os preços mais adequados ao valor e à quantidade de uso que os clientes recebem.

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

A IA não é apenas um problema técnico, mas também um problema organizacional. As principais equipas estão a formar equipas multifuncionais compostas por engenheiros de IA, engenheiros de aprendizagem automática, cientistas de dados e gestores de produtos de IA.

Perspectivas futuras:

• A maioria das empresas espera que 20-30% da equipe de engenharia se concentre em IA
• A proporção de empresas de alto crescimento pode chegar a 37%
• O tempo médio de recrutamento para engenheiros de IA e aprendizado de máquina ultrapassa os 70 dias
• 54% dos entrevistados afirmaram que o progresso da contratação está atrasado, sendo a principal razão a falta de candidatos qualificados.

4. Orçamento de IA cresce significativamente

As empresas que utilizam tecnologia de IA estão investindo entre 10% a 20% do seu orçamento de P&D na área de IA, e até 2025, todas as empresas de diferentes faixas de receita apresentam uma tendência de crescimento contínuo. Isso reflete que a IA se tornou o principal motor da estratégia de planejamento de produtos.

Com a expansão da escala dos produtos de IA, a estrutura de custos sofreu mudanças significativas:

• Fase inicial: os custos de recursos humanos representam a maior parte das despesas
• Fase madura: os custos de serviços em nuvem, os custos de inferência de modelos e os custos de conformidade regulatória tornam-se as principais despesas

5. A expansão da aplicação de IA interna nas empresas, mas de forma desigual

Embora a maioria das empresas ofereça acesso a ferramentas de IA internas a cerca de 70% dos funcionários, apenas cerca de metade as utiliza regularmente. Empresas grandes e maduras enfrentam desafios maiores na promoção do uso de IA pelos funcionários.

Características de empresas com alta taxa de adoção:

• Mais de metade dos funcionários utiliza ferramentas de IA
• Em média, mais de 7 cenários de aplicação interna implantam IA
• Principais aplicações: Assistente de programação (77%), Geração de conteúdo (65%), Pesquisa de documentos (57%)
• A eficiência de trabalho nestas áreas aumentou 15%-30%

Ecossistema de ferramentas de IA torna-se maduro

Pesquisas mostram que, atualmente, os frameworks, bibliotecas e plataformas de tecnologia de IA que estão em operação no ambiente de produção ainda são dispersos, mas estão gradualmente se tornando mais maduros. As ferramentas comumente usadas incluem:

• Grandes modelos de linguagem: ChatGPT, Claude, GPT-4, etc.
• Modelos de código aberto: Llama, Mistral, etc.
• Frameworks de desenvolvimento: PyTorch, TensorFlow, etc.
• Serviços em nuvem: AWS SageMaker, Google Vertex AI, etc.
• Banco de dados vetorial: Pinecone, Weaviate, etc.
• Ferramentas MLOps: MLflow, Weights & Biases, etc.
• Assistente de Código: GitHub Copilot, Tabnine, etc.

Este relatório fornece orientações estratégicas abrangentes para o desenvolvimento e a implementação de produtos de IA, ajudando as empresas a aproveitar as oportunidades no campo da IA em rápida evolução e a alcançar um crescimento sustentável.