Um novo capítulo no desenvolvimento da indústria de IA: da discussão teórica à implementação prática

O campo da inteligência artificial está passando por uma transformação significativa, passando de discussões teóricas para a implementação prática. Como criar produtos de IA escaláveis tornou-se o núcleo da competição empresarial. O mais recente relatório sobre o estado da IA, "Manual do Construtor", analisa em profundidade o conjunto completo de soluções para levar os produtos de IA desde a concepção até a operação em larga escala, oferecendo às empresas orientações táticas valiosas.

Este relatório é baseado nos resultados de uma pesquisa com 300 executivos de empresas de software e, em conjunto com entrevistas profundas com especialistas na área de IA, extrai cinco principais percepções:

1. A estratégia de produtos de IA entra na fase de maturidade

Comparado às empresas que apenas integram IA em produtos existentes, as empresas centradas em IA conseguem levar os produtos ao mercado mais rapidamente. Dados mostram que 47% das empresas nativas de IA alcançaram uma escala crítica e validaram a adequação ao mercado, enquanto apenas 13% das empresas que integram produtos de IA atingiram essa fase.

Tendência principal:

• Fluxos de trabalho de agentes inteligentes e aplicações verticais tornaram-se o foco, com quase 80% dos desenvolvedores nativos de IA a investir nesta área.
• A arquitetura de múltiplos modelos tornou-se um consenso, para otimizar o desempenho, controlar custos e adaptar-se às diferentes necessidades de cenários.

2. A evolução do modelo de preços de IA

A IA está a mudar a forma como as empresas definem os preços dos seus produtos. Muitas empresas estão a adotar modelos de preços mistos, acrescentando taxas de utilização ao custo base da subscrição. Algumas empresas estão também a explorar modelos de preços completamente baseados na utilização real ou nos resultados dos clientes.

Embora muitas empresas ainda ofereçam funcionalidades de IA gratuitamente, 37% das empresas planejam ajustar a estratégia de preços no próximo ano, de forma a alinhar melhor com o valor e a quantidade de uso que os clientes obtêm.

3. A estratégia de talento torna-se uma diferença chave

A IA não é apenas uma questão técnica, mas também uma questão organizacional. As melhores equipas estão a formar grupos interfuncionais, incluindo engenheiros de IA, especialistas em aprendizagem de máquina, cientistas de dados e gerentes 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 atingir 37%
• A contratação de talentos ainda é um gargalo, o tempo médio de recrutamento para engenheiros de IA e aprendizado de máquina ultrapassa 70 dias
• 54% dos entrevistados afirmaram que o progresso da contratação está atrasado, sendo a principal razão a falta de talentos qualificados.

4. Aumento significativo do orçamento de IA

As empresas estão a investir entre 10% a 20% do seu orçamento de investigação e desenvolvimento na área da IA, e espera-se que, até 2025, empresas de todas as faixas de receita apresentem uma tendência de crescimento contínuo. Isto sublinha a posição central da tecnologia de IA nas estratégias de produto.

À medida que a escala dos produtos de IA aumenta, a estrutura de custos também está a mudar:

• Fase inicial: os custos de recursos humanos dominam, incluindo recrutamento, formação, etc.
• Fase madura: os custos de serviços em nuvem, inferência de modelos e regulamentação de conformidade representam a maior parte das despesas.

5. A aplicação interna de IA nas empresas está a expandir-se, 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 realmente as utiliza regularmente. Empresas maiores e com estruturas mais maduras enfrentam desafios maiores para incentivar os funcionários a usar IA.

Características de empresas com alta adoção (mais de 50% dos funcionários utilizando ferramentas de IA):

• Em média, mais de 7 cenários internos implantados com IA
• Principais aplicações: Assistente de programação (77%), Geração de conteúdo (65%), Pesquisa de documentos (57%)
• A eficiência de trabalho nestas áreas aumentou entre 15% e 30%

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

O relatório também investigou as estruturas técnicas, bibliotecas e plataformas que estão a funcionar na prática no ambiente de produção. Embora o ecossistema de ferramentas ainda seja relativamente disperso, está a caminhar gradualmente para a maturidade. As ferramentas mais utilizadas incluem vários tipos de estruturas, bibliotecas, serviços em nuvem e plataformas de desenvolvimento, entre outros.

De um modo geral, a indústria de IA está a passar rapidamente de discussões teóricas para a prática. As empresas precisam de fazer ajustes adequados nas suas estratégias de produto, modelos de preços, formação de talentos, alocação de recursos e aplicações internas para se manterem competitivas nesta revolução da IA.