DeepSeek vai ficar ultrapassado logo: veja 5 tendências no ramo de inteligência artificial para 2025, segundo o Google
O DeepSeek abalou o mercado de inteligências artificiais (IAs) generativas, popularmente chamadas de chatbots. No entanto, esse tipo de tecnologia mais generalista tende a ficar ultrapassada logo, dando lugar para modelos mais especializados.
Um relatório do Goldman Sachs do começo desta semana dizia que o DeepSeek abriu espaço para a criação de novas IAs especializadas e cada vez mais baratas, mas foi o Google, nesta sexta-feira (31), quem apontou quais devem ser os setores que ganharão destaque neste ano, de acordo com um relatório publicado hoje.
Veja a seguir as cinco principais tendências de IA que devem transformar os negócios em 2025:
1 — Inteligência artificial multimodal
Esse tipo de IA integra várias fontes de dados, como imagens, vídeos, áudio e texto, permitindo uma compreensão mais precisa e personalizada de um tema.
Essa tecnologia melhora a análise de dados complexos e aumenta a acessibilidade aos insights gerados pela IA.
Empresas como a Bayer já utilizam esse tipo de inteligência artificial para análise de exames médicos de imagem, por exemplo.
Já no setor financeiro, a IA multimodal é usada para analisar dados e resumir vídeos de comentários sobre o mercado. Com isso, o mercado global de IA multimodal deve alcançar US$ 98,9 bilhões em 2025, segundo o Google.
2 — Agentes de IA
Da lista do Google, esse tipo de segmento de IA tem mais aplicação dentro do mercado financeiro. Os Agentes de inteligência artificial (AI Agents) são a evolução dos chatbots para sistemas multiagentes
Além de gerarem respostas, os sistemas têm capacidade de raciocínio, planejamento e tomada de decisões.
Assim, quando integrados a plataformas de investimentos, esse tipo de IA pode programar compras, vendas e sugerir mudanças na alocação de recursos de maneira personalizada.
Empresas como a Best Buy já utilizam agentes de atendimento ao cliente para resolver problemas variados — como problemas com produtos, reagendamento de entregas e gerenciamento de assinaturas — em até 90 segundos ou menos.
Ainda, de acordo com um estudo usado como base pelo Google, o acesso à assistência de IA aumenta a produtividade dos funcionários em 15% em média.
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3 — Pesquisa assistida
O Google descreveu essa nova aplicação em inteligência artificial como “a próxima fronteira do trabalho intelectual”.
Esse tipo de ferramenta funciona de maneira parecida com a IA multimodal, mas de maneira mais focada em otimização dos negócios de uma empresa.
O exemplo prático é a Suzano, que utiliza a inteligência artificial generativa para aprimorar o acesso aos dados da empresa.
A maior produtora de celulose do mundo trabalhou com o Google Cloud para desenvolver o Vagalúmen, usado para encontrar informações nas fontes de dados da Suzano baseadas na nuvem usando linguagem natural.
Com isso, a integração de agentes de IA à pesquisa corporativa eleva a recuperação do conhecimento a um novo patamar, na visão do Google.
4 — Experiência do cliente com inteligência artificial
Outro segmento que deve crescer em 2025 está relacionado à experiência do cliente (CX, na sigla em inglês).
Essa deve ser a integração do mundo atual com a inteligência artificial que menos deve ser percebida pelo usuário.
Isso porque esse tipo de IA tem por objetivo justamente resolver problemas sem que o cliente perceba a interação com a tecnologia.
Um exemplo desse tipo de aplicação é o que a aérea Alaska Airlines está fazendo: o planejamento de viagens é feito com a Careline, uma ferramenta de pesquisa de destinos desenvolvida para os viajantes planejam as férias e conseguirem descontos em voos com poucos comandos.
5 — Segurança digital com IA
Por fim, outra aplicação “escondida” no ramo de IA deve ser aquela relacionada à segurança com ajuda de inteligência artificial.
A própria Crowdstrike, uma das maiores empresas de segurança da informação do planeta, usa IA para tornar o processo de prevenção contra malwares (programas maliciosos) mais dinâmico.
Os principais casos de uso de IA na segurança incluem a criação de regras, simulação de ataques e detecção de violações de compliance. No entanto, há desafios como a “corrida armamentista” entre defesa e ameaças geradas por inteligência artificial.