Se 2023 foi um ano de destaque para a inteligência artificial (IA), 2024 foi o ano em que as empresas colocaram suas grandes expectativas à prova – muitas vezes com resultados variados. Naturalmente, as empresas se concentraram na IA generativa nos últimos dois anos, impulsionadas pelo hype gerado pelo lançamento do ChatGPT em 2022. Além disso, muitas investiram em grandes modelos de linguagem (LLMs) de propósito geral, projetados para atender a uma ampla variedade de casos de uso.
À medida que as organizações refinam seus primeiros usos da IA, muitas estão descobrindo que essas ferramentas genéricas geralmente fornecem insights superficiais e de baixo valor, além de apresentarem maior risco de alucinações. Em contraste, as empresas que estão obtendo sucesso com a tecnologia são aquelas que a aplicam a desafios empresariais específicos e localizados, considerando todo o espectro de soluções habilitadas por IA para identificar as que mais se alinham às suas necessidades.
Gerando Valor por Meio da Especialização
As empresas que experimentam a abordagem de “tamanho único” para a IA podem relatar alguma decepção, mas isso não significa que a tecnologia não esteja gerando valor. No último ano, vimos inúmeros exemplos de como a IA está ajudando as organizações a economizar tempo, analisar dados e atender melhor seus clientes.
Marketing Digital
A IA se destaca na extração de insights a partir de grandes volumes de dados. Algumas empresas estão utilizando IA para agregar e analisar dados de fontes como postagens em redes sociais, avaliações e blogs, a fim de entender o sentimento do consumidor em relação a seus produtos ou serviços.
A IA também pode ser uma ferramenta poderosa para a criatividade. Recentemente, colaboramos com uma grande empresa de cosméticos em uma campanha que enfatizou o poder emocional da memória olfativa. Por meio de uma combinação de escuta ativa, insights sociais e monitoramento em tempo real, a empresa identificou uma oportunidade de relançar uma fragrância nostálgica.
Para celebrar o lançamento, o cliente pediu que os usuários compartilhassem, nas redes sociais, as memórias associadas a determinados aromas. Utilizamos IA para responder a esse conteúdo gerado pelos usuários em tempo real, criando imagens geradas por IA que deram vida a essas histórias de forma tangível. Como resultado, a empresa vendeu 17 frascos por minuto durante o ciclo de vendas, superando a meta da campanha em 42%.
Desenvolvimento de Aplicações
Desde a documentação de requisitos de usuário até a geração de cenários de teste, a IA pode agilizar o processo de produção de documentação no desenvolvimento de aplicativos. Muitas empresas de software estão utilizando IA com sucesso para criar documentação precisa e de fácil uso, de forma mais rápida do que era possível anteriormente.
Além disso, a IA está ajudando as equipes a projetar e implantar soluções avançadas que melhoram a conectividade dos usuários. Por exemplo, trabalhamos com uma montadora global para criar um aplicativo que permite aos motoristas controlar totalmente seus veículos a partir de seus dispositivos móveis.
A aplicação inclui 37 recursos, como localizador de carros, travamento remoto, rastreamento e alerta de colisão. Essa solução não apenas proporcionou mais conveniência e controle aos clientes, mas também impulsionou as vendas e a retenção de clientes da empresa. Em 2023, a empresa entregou 50.000 veículos com o aplicativo, vendendo 90% de sua frota até outubro.
Atendimento ao Cliente
Muitas empresas tiveram sucesso no uso de ferramentas de IA para responder a perguntas sobre produtos e serviços, além de oferecer suporte a clientes ou equipes internas. Recentemente, trabalhamos com uma multinacional para lançar uma ferramenta de tradução em tempo real, facilitando a comunicação entre equipes que falam mais de 20 idiomas. A empresa, que antes enfrentava dificuldades de colaboração devido às barreiras linguísticas e geográficas, relatou um aumento na produtividade, na satisfação dos funcionários e na lucratividade.
Embora esses três exemplos sejam de áreas distintas, todos compartilham um tema em comum: a aplicação direcionada da IA para resolver desafios específicos de negócios. Em vez de apostar em aplicações genéricas de IA para solucionar uma ampla gama de tarefas e domínios, essas empresas focaram em casos de uso específicos e implementaram a IA para aumentar a eficiência em uma determinada área.
Tendências Emergentes
À medida que o uso da IA amadurece, as ferramentas disponíveis no mercado estão se tornando mais avançadas. Um modelo que está ganhando rapidamente força é a IA agente (Agentic AI). Nesse modelo, múltiplos “agentes” de IA realizam tarefas complexas com mínima intervenção humana.
Conforme destacado pela NVIDIA, os sistemas de IA agente diferem de aplicações mais restritas (como geração de imagens ou modelos de linguagem de perguntas e respostas) por sua capacidade de usar raciocínio sofisticado para executar funções de múltiplas etapas de forma autônoma. Como esses sistemas podem analisar desafios, desenvolver estratégias detalhadas e executar tarefas de maneira independente, eles têm o potencial de aumentar significativamente a produtividade.
A NVIDIA apresenta várias maneiras práticas pelas quais os sistemas de IA agente já estão melhorando resultados em diversos setores, como o fornecimento de um nível avançado de suporte e aconselhamento em interações de atendimento ao cliente, além da sintetização de informações clínicas para ajudar médicos a tomarem decisões mais informadas em ambientes médicos.
A crescente popularidade do modelo de IA agente reforça a mudança em direção a aplicações de IA mais focadas, em detrimento de ferramentas genéricas. Em vez de depender de uma única IA de propósito geral, a IA agente utiliza “agentes” específicos para cada tarefa individual. Isso, por sua vez, gera a necessidade de soluções que ofereçam orquestração de agentes.
Os “orquestradores” coordenam múltiplos agentes de IA, permitindo que trabalhem juntos de forma eficiente. Assim como um gerente de projeto, os orquestradores podem atribuir e priorizar tarefas, além de integrar dados entre os agentes, tornando a experiência mais fluida para o usuário final.
Com essa nova tecnologia, surge a necessidade de novos frameworks de governança que permitam que indivíduos e empresas aproveitem o enorme potencial da IA agente, ao mesmo tempo em que limitam possíveis riscos. Pesquisadores da OpenAI delinearam um desses frameworks em um artigo publicado em dezembro de 2023. Sua análise enfatizou a importância de protocolos de “humano no loop”, que limitam o escopo de ações que os agentes de IA podem executar de forma independente. Também destacaram a necessidade de maior transparência e rastreabilidade, por meio de explicações “chain-of-thought”, sistemas automáticos de monitoramento e o uso de identificadores únicos para rastrear ações até o responsável humano.
Uma Tecnologia em Maturação
Junto com o surgimento de novas capacidades, é provável que vejamos um aumento no investimento na evolução das ferramentas existentes em 2025. Dentro do ciclo de maturidade, as interações textuais com LLMs atingiram um estágio relativamente avançado. Embora tenha havido desenvolvimentos promissores no processamento de imagens e vídeos, essa tecnologia ainda não alcançou o mesmo nível de sofisticação. No próximo ano, espera-se que as ferramentas de IA para imagem e vídeo amadureçam, desbloqueando novas possibilidades para aplicações visuais e multimídia.
À medida que mais organizações reconhecem as aplicações tangíveis da IA, elas poderão cada vez mais aproveitar essa tecnologia de forma sustentável e valiosa. Isso provavelmente impulsionará um novo ciclo de crescimento no setor, levando ao desenvolvimento de soluções de IA mais direcionadas e impactantes.
