Três tendências em inteligência artificial para 2025
Com a rápida evolução da inteligência artificial, 2025 promete novas abordagens para tornar essa tecnologia mais acessível, eficiente e sustentável para empresas e consumidores.
Segundo uma análise publicada pela Exame, as principais tendências de IA incluem o surgimento dos fluxos agênticos e dos modelos de linguagem menores (SLMs), que buscam aprimorar a automação e reduzir a dependência de grandes modelos.
1. Fluxos agênticos: integração de múltiplos agentes de IA
A primeira grande tendência destacada é o uso de fluxos agênticos, que consistem na integração de vários agentes de IA trabalhando em conjunto para realizar tarefas complexas. Essa abordagem permite combinar especializações distintas em um fluxo automatizado de trabalho. Em vez de depender de uma única inteligência artificial “generalista”, os fluxos agênticos distribuem as tarefas entre vários agentes que colaboram para solucionar problemas de forma mais rápida e precisa.
Esse modelo é especialmente útil em setores que exigem agilidade e precisão, como o atendimento ao cliente e operações financeiras. Ao segmentar as funções, as empresas podem otimizar o desempenho de cada parte do processo, o que resulta em redução de custos e maior eficiência operacional.
2. Modelos de linguagem menores (SLMs): eficiência e sustentabilidade
Outro destaque para 2025 são os Small Language Models (SLMs), ou modelos de linguagem menores, projetados para oferecer soluções específicas com menor consumo de recursos. Ao contrário dos modelos gigantescos, como o GPT-4, que necessitam de imensa capacidade de processamento e energia, os SLMs podem ser ajustados para contextos limitados, mantendo a qualidade de respostas e a precisão sem o alto custo computacional.
Essa tendência reflete uma demanda crescente por soluções de IA que sejam ambientalmente sustentáveis e mais acessíveis para pequenas e médias empresas. Com os SLMs, companhias podem implementar inteligência artificial em seus processos sem precisar investir em infraestrutura robusta, reduzindo a pegada de carbono e viabilizando o uso de IA de maneira mais econômica.
3. Democratização da inteligência artificial
Essas tendências, segundo a Exame, também contribuem para a democratização da IA. À medida que modelos menores e fluxos agênticos tornam-se mais comuns, empresas de diferentes tamanhos poderão acessar tecnologias avançadas antes restritas a grandes corporações. Isso significa que empresas menores, com orçamentos limitados, poderão competir em pé de igualdade no uso de IA, promovendo inovações em áreas diversas, como marketing, operações e atendimento ao cliente.
Crédito da Imagem: © energIA. Criação com IA – LoRA (Low-Rank Adaptation Models), técnica de adaptação de um modelo de aprendizado de máquina para usos específicos.
Publicado em 22 novembro de 2024