Soluções que devem impulsionar a evolução da IA em 2025

Agentic AI: agentes que automatizam tarefas

A expectativa para 2025 é que o Agentic AI amplie suas aplicações. Esses agentes gerenciam fluxos de trabalho e tarefas de rotina de maneira autônoma.

Além disso, eles são capazes de tomar decisões dinâmicas, adaptando ações ao contexto e delegando subtarefas a outras ferramentas.

Entretanto, desafios permanecem. É necessário desenvolver critérios para controle e definir responsabilidades em caso de erros.

Essa preocupação aumenta à medida que os agentes passam a executar tarefas mais complexas, como compor e enviar mensagens automaticamente.

Reasoning AI: raciocínio lógico em modelos de IA

A Reasoning AI traz um diferencial ao gerar soluções após considerar diversas opções e descartar hipóteses inadequadas. Isso resulta em respostas de maior qualidade.

Por outro lado, o raciocínio desses modelos não é transparente, dificultando a validação externa. Esse problema é conhecido como “cadeia de pensamento oculta”.

Além disso, o tempo e os custos associados ao uso da Reasoning AI limitam sua aplicação a tarefas específicas, como pesquisas individuais.

Inteligência Artificial Geral (AGI)

A AGI continua sendo um objetivo distante e hipotético. Ainda não há garantia de que a trajetória atual da IA levará a essa inteligência geral.

Em muitos casos, especialistas acreditam que a especialização da IA será mais importante do que o desenvolvimento de uma inteligência ampla semelhante à humana.

Pequenos modelos de linguagem (SLM)

Os pequenos modelos de linguagem (SLMs) estão ganhando espaço como alternativa aos grandes modelos de IA. Eles são adaptados a casos específicos de uso, o que os torna mais eficazes.

Além disso, os SLMs exigem menos recursos para treinamento, o que reduz custos e o impacto ambiental. Eles consomem menos de 5% da energia utilizada por grandes modelos.

Por fim, os grafos de conhecimento ajudam a validar e controlar esses modelos, aumentando sua confiabilidade.

A integração de dados como base da IA

A integração de dados é um ponto central para o desempenho da IA. Empresas precisam organizar e conectar suas bases internas de informações.

No entanto, dados estruturados representam apenas 10% do total disponível. A maioria está em formatos não estruturados, como documentos e imagens.

Ferramentas como processamento de linguagem natural e grafos de conhecimento podem ajudar a estruturar essas informações, tornando-as mais úteis para a IA.

Padronização de linguagem para IA

A interação da IA com pessoas, sistemas e outras IAs exige avanços na padronização. Atualmente, modelos trabalham com diferentes linguagens, desde natural até técnicas.

Por exemplo, LLMs já estão sendo usados para traduzir linguagens técnicas em textos acessíveis, como no caso do Text2Cypher.

A longo prazo, pode ser necessário criar uma linguagem padrão. No entanto, a flexibilidade atual ainda é uma vantagem significativa.

Grafos no centro do desenvolvimento da IA

Grafos de conhecimento organizam informações estruturadas e não estruturadas, ajudando a tornar os resultados da IA mais precisos e explicáveis.

Soluções como o GraphRAG já integram dados específicos em aplicativos de GenAI, melhorando a transparência e permitindo respostas a perguntas complexas.

Além disso, redes neurais de grafos (GNNs) têm sido aplicadas em projetos como previsão climática (GraphCast) e design de semicondutores (AlphaChip).

Essas tecnologias também mostram potencial em áreas como previsão de interações biológicas, com exemplos como o AlphaFold.

O caminho da IA ainda enfrenta desafios

Apesar do crescimento dos investimentos em IA, a integração dessas tecnologias enfrenta barreiras. Empresas precisam lidar com questões regulatórias e encontrar aplicações práticas.

Além disso, a pressão por resultados rápidos e a alta dos custos criam incertezas. O Gartner Hype Cycle indica que tecnologias como a GenAI ainda precisam provar seu valor em 2025.