Novo Capítulo no Desenvolvimento da IA: Um Guia Abrangente da Conceção à Escala

A inteligência artificial está passando gradualmente de um tema popular para aplicações práticas, com produtos de IA em larga escala tornando-se a chave da concorrência. O recente relatório sobre o estado da IA em 2025, intitulado "Manual do Construtor", analisa em profundidade o conjunto completo de soluções para o desenvolvimento, implementação e operação em larga escala de produtos de IA.

Este relatório, baseado em uma pesquisa com 300 executivos de empresas de software e entrevistas aprofundadas com especialistas da área de IA, oferece um roteiro tático para transformar as vantagens da IA generativa em competitividade comercial sustentável. Abaixo estão cinco principais insights extraídos do relatório:

1. A estratégia de produtos de IA avança para a maturidade

As empresas nativas de IA estão significativamente à frente na introdução de produtos no mercado. Dados mostram que 47% das empresas nativas de IA alcançaram uma escala crítica e validaram a adequação ao mercado, enquanto apenas 13% das empresas tradicionais que integraram produtos de IA atingiram essa fase.

Tendências principais:

• Fluxos de trabalho de agentes inteligentes e aplicações verticais tornaram-se o foco, com cerca de 80% dos desenvolvedores nativos de IA a investir nesta área.
• A arquitetura de múltiplos modelos torna-se um consenso para otimizar o desempenho, controlar custos e adaptar-se a cenários específicos. Nos produtos voltados para o cliente, são utilizados em média 2,8 modelos.

2. A evolução do modelo de precificação de IA

A IA está a mudar a forma como as empresas definem os preços dos produtos. Pesquisas mostram que o modelo de preços misto (subscrição base + cobrança por uso) está a tornar-se mainstream. Algumas empresas também estão a explorar estratégias de preços totalmente baseadas no uso real ou nos resultados.

Embora atualmente muitas empresas ainda ofereçam funcionalidades de IA gratuitamente, 37% das empresas planejam ajustar suas estratégias de preços no próximo ano, de forma a se alinhar melhor ao valor obtido pelos clientes e ao volume real de uso.

3. A estratégia de talentos torna-se uma vantagem diferenciada

A IA não é apenas um problema técnico, mas também um desafio organizacional. As principais equipas estão a formar equipas multifuncionais compostas por engenheiros de IA, engenheiros de aprendizagem de máquinas, cientistas de dados e gestores de produtos de IA.

Estima-se que no futuro, 20-30% das equipas de engenharia da maioria das empresas estarão focadas em IA, e nas empresas de alto crescimento esse valor pode chegar a 37%. No entanto, a contratação de talento continua a ser um gargalo, com o tempo médio de recrutamento de engenheiros de IA e aprendizagem de máquinas a ultrapassar os 70 dias.

54% dos entrevistados afirmaram que o progresso da contratação está atrasado, sendo a principal razão a falta de candidatos qualificados.

4. Aumento significativo no orçamento de IA

As empresas estão a investir entre 10% a 20% do seu orçamento de P&D na área de IA, e em 2025, empresas de todos os intervalos de receita mostram uma tendência de crescimento contínuo. Isso indica que a IA se tornou o principal motor de planejamento estratégico de produtos.

À medida que a escala dos produtos de IA se expande, a estrutura de custos também está mudando. Nas fases iniciais, os custos de recursos humanos dominam, mas à medida que o produto amadurece, os custos de serviços em nuvem, inferência de modelos e regulamentação de conformidade se tornarão as principais despesas.

5. A aplicação de IA interna nas empresas está a expandir-se, mas a distribuição é desigual

Embora a maioria das empresas ofereça acesso a ferramentas de IA interna para cerca de 70% dos seus funcionários, apenas cerca da metade as utiliza regularmente. As grandes empresas maduras enfrentam maiores desafios na promoção do uso da IA pelos funcionários.

Empresas com alta adoção (mais de 50% dos funcionários usando ferramentas de IA) implementam, em média, mais de 7 cenários internos de IA, incluindo assistentes de programação (77%), geração de conteúdo (65%) e pesquisa de documentos (57%). O aumento da eficiência do trabalho nessas áreas varia de 15% a 30%.

O ecossistema de ferramentas de IA está a amadurecer gradualmente

Embora o ecossistema de ferramentas de IA ainda seja bastante disperso, está gradualmente a tornar-se maduro. Pesquisas mostram que, em diferentes áreas, os desenvolvedores adotaram uma diversidade de estruturas, bibliotecas e plataformas tecnológicas.

Ferramentas comuns incluem:

• Plataforma de nuvem: AWS, Azure, GCP
• Framework de desenvolvimento: PyTorch, TensorFlow, Hugging Face
• Processamento de dados: Pandas, NumPy, Apache Spark
• Serviços de modelos: MLflow, KubeFlow, Seldon Core
• Ferramentas de monitorização: Prometheus, Grafana, DataDog

Este relatório não só reflete o rápido desenvolvimento da tecnologia de IA, mas também fornece orientações estratégicas práticas para as empresas, ajudando-as a manter uma vantagem competitiva na era da IA.