A inteligência artificial (IA) avançou a passos largos nos últimos anos – desde ferramentas de IA generativa como o ChatGPT, que se tornaram nomes conhecidos, até carros autônomos saindo dos laboratórios e circulando em vias públicas.

A partir de 2025, a IA está permeando quase todos os setores da economia, e especialistas a consideram amplamente como uma tecnologia transformadora do século XXI.

Nos próximos cinco anos, é provável que a influência da IA se aprofunde ainda mais, trazendo inovações empolgantes e novos desafios.

Este artigo examina as principais tendências de desenvolvimento da IA projetadas para moldar nosso mundo na próxima meia década, baseando-se em insights de instituições de pesquisa líderes e observadores do setor.

Adoção e Investimento Crescentes em IA

A adoção da IA está em seu auge histórico. Empresas ao redor do mundo estão adotando a IA para aumentar a produtividade e obter vantagens competitivas. Quase quatro em cada cinco organizações globalmente já utilizam ou exploram a IA de alguma forma – um pico histórico de engajamento.

Só em 2024, o investimento privado nos EUA em IA atingiu US$ 109 bilhões, cerca de 12 vezes mais que o investimento da China e 24 vezes o do Reino Unido. Esse aumento no financiamento é impulsionado pela confiança no valor comercial tangível da IA: 78% das organizações relataram usar IA em 2024 (contra 55% em 2023), à medida que as empresas integram IA em produtos, serviços e estratégias centrais.

Analistas projetam que esse ritmo continuará, com o mercado global de IA crescendo de cerca de US$ 390 bilhões em 2025 para mais de US$ 1,8 trilhão em 2030 – uma taxa anual de crescimento impressionante de ~35%. Esse crescimento, sem precedentes mesmo em comparação com booms tecnológicos anteriores, reflete o quão integral a IA está se tornando para as empresas modernas.

Ganho de produtividade e retorno sobre investimento são os principais motivadores. Os primeiros adotantes já estão vendo retornos significativos com a IA. Estudos mostram que as principais empresas que usam IA reportam melhorias de 15 a 30% em métricas como produtividade e satisfação do cliente em fluxos de trabalho habilitados por IA.

Por exemplo, pequenas e médias empresas que implementaram IA generativa tiveram aumentos de receita de dois dígitos em alguns casos. Grande parte do valor da IA vem de ganhos incrementais cumulativos – automatizando inúmeras pequenas tarefas e otimizando processos – que podem transformar a eficiência de uma empresa quando escalados por toda a organização.

Como resultado, ter uma estratégia clara de IA é agora missão crítica. Empresas que conseguem incorporar a IA em suas operações e tomadas de decisão tendem a avançar significativamente em relação aos concorrentes, enquanto aquelas que ficam para trás correm o risco de ficar irreparavelmente defasadas. De fato, analistas do setor preveem um aumento da distância entre líderes e retardatários em IA nos próximos anos, potencialmente remodelando paisagens de mercado inteiras.

A integração da IA empresarial está acelerando. Em 2025 e além, veremos empresas de todos os tamanhos passando de projetos-piloto para implantações completas de IA. Gigantes da computação em nuvem (os “hiperescalares”) relatam que a demanda empresarial por serviços em nuvem com IA está disparando, e eles estão investindo pesadamente em infraestrutura de IA para aproveitar essa oportunidade.

Esses provedores estão fazendo parcerias com fabricantes de chips, plataformas de dados e empresas de software para oferecer soluções integradas de IA que atendam às necessidades das empresas em desempenho, lucratividade e segurança. Notavelmente, mais de 60% dos produtos de software como serviço já possuem recursos de IA incorporados, e as empresas estão lançando “copilotos” de IA para funções que vão do marketing ao RH.

O mandato para executivos é claro: tratar a IA como parte central do negócio, não como um experimento tecnológico. Como disse um líder do setor, “estamos à beira de uma nova base tecnológica, onde o melhor da IA estará disponível para qualquer empresa”.

Na prática, isso significa infundir sistematicamente a IA nos fluxos de trabalho, capacitar funcionários para trabalhar ao lado da IA e reestruturar processos para aproveitar plenamente a automação inteligente. Espera-se que organizações que adotem essas medidas colham benefícios desproporcionais nos próximos anos.

Avanços em Modelos de IA e IA Generativa

Modelos base e IA generativa estão evoluindo rapidamente. Poucas tecnologias cresceram tão explosivamente quanto a IA generativa. Desde a estreia dos grandes modelos de linguagem (LLMs) como o GPT-3 e geradores de imagens como o DALL·E 2 em 2022, o uso da IA generativa disparou.

No início de 2023, o ChatGPT ultrapassou 100 milhões de usuários, e hoje mais de 4 bilhões de comandos são inseridos nas principais plataformas de LLM por dia. Os próximos cinco anos trarão modelos de IA ainda mais capazes.

Empresas de tecnologia estão correndo para desenvolver modelos de IA de ponta que ampliem os limites do processamento de linguagem natural, geração de código, criatividade visual e mais. Crucialmente, também buscam aprimorar as habilidades de raciocínio da IA – permitindo que os modelos resolvam problemas logicamente, planejem e “pensem” em tarefas complexas de forma mais humana.

Esse foco no raciocínio da IA é um dos maiores motores de P&D atualmente. No âmbito empresarial, o objetivo ideal é ter uma IA que compreenda profundamente dados e contextos de negócios para auxiliar na tomada de decisões, não apenas na geração de conteúdo. Empresas que desenvolvem LLMs avançados acreditam que a oportunidade mais promissora agora é aplicar o poder de raciocínio da IA a dados proprietários empresariais – possibilitando casos de uso desde recomendações inteligentes até suporte ao planejamento estratégico.

IA multimodal e de alto desempenho. Outra tendência é o surgimento de sistemas de IA multimodais que podem processar e gerar diferentes tipos de dados (texto, imagens, áudio, vídeo) de forma integrada. Avanços recentes permitiram que modelos de IA gerassem vídeos realistas a partir de comandos textuais e se destacassem em tarefas que combinam linguagem e visão.

Por exemplo, novos modelos multimodais podem analisar uma imagem e responder perguntas sobre ela usando linguagem natural, ou transformar um comando textual complexo em um vídeo curto. Essas capacidades devem amadurecer até 2030, abrindo novas aplicações criativas e práticas – desde conteúdo de vídeo gerado por IA até percepção avançada em robótica.

Testes de referência introduzidos em 2023 para desafiar esses limites (como MMMU e GPQA) já mostraram saltos de desempenho de dezenas de pontos percentuais em um ano, indicando a rapidez com que a IA está aprendendo a enfrentar desafios multimodais complexos. Em algumas competições especializadas de programação, agentes de IA até começaram a superar programadores humanos sob certas condições de tempo restrito.

Podemos esperar que futuros modelos de IA sejam mais versáteis, lidando perfeitamente com múltiplos tipos de entrada e tarefas. Essa convergência de modalidades, junto com a ampliação contínua das arquiteturas de modelos, aponta para modelos base mais poderosos até o final da década – embora acompanhados por maiores demandas computacionais.

Eficiência e acesso aberto estão melhorando. Uma tendência notável no desenvolvimento da IA é a busca por modelos menores e mais eficientes e maior acessibilidade. Não se trata apenas de construir redes neurais cada vez maiores; pesquisadores estão encontrando formas de alcançar desempenho comparável com menos recursos.

De fato, entre o final de 2022 e o final de 2024, o custo computacional para rodar um sistema de IA no nível do GPT-3.5 caiu mais de 280 vezes. Avanços em otimização de modelos e novas arquiteturas significam que até modelos relativamente pequenos (com muito menos parâmetros que os maiores LLMs) podem alcançar desempenho forte em muitas tarefas.

Segundo o Stanford AI Index, “modelos pequenos cada vez mais capazes” estão reduzindo rapidamente as barreiras para IA avançada. Ao mesmo tempo, a IA de código aberto está em ascensão: modelos open-weight da comunidade de pesquisa estão fechando a lacuna de qualidade com grandes modelos proprietários, reduzindo diferenças de desempenho em benchmarks de cerca de 8% para menos de 2% em apenas um ano.

Entre 2025 e 2030, provavelmente veremos um ecossistema florescente de modelos e ferramentas de IA abertos que desenvolvedores do mundo todo poderão usar, democratizando o desenvolvimento de IA além dos gigantes da tecnologia. A combinação de computação mais barata, algoritmos mais eficientes e modelos abertos significa que a IA se tornará muito mais acessível e econômica.

Até startups e pequenas organizações poderão ajustar modelos poderosos de IA para suas necessidades sem custos exorbitantes. Isso é promissor para a inovação, pois permite aplicações e experimentos diversos, alimentando um ciclo virtuoso de progresso em IA.

Ascensão dos Agentes Autônomos de IA

Uma das tendências emergentes mais intrigantes é o advento dos agentes autônomos de IA – sistemas de IA dotados não apenas de inteligência, mas da capacidade de agir por conta própria para alcançar objetivos. Às vezes chamados de “IA agencial”, esse conceito combina modelos avançados de IA (como LLMs) com lógica de tomada de decisão e uso de ferramentas, permitindo que a IA execute tarefas multietapas com mínima intervenção humana.

Nos próximos cinco anos, espera-se que agentes de IA passem de demonstrações experimentais para ferramentas práticas no ambiente de trabalho. De fato, líderes empresariais preveem que agentes de IA podem efetivamente dobrar o tamanho de sua força de trabalho ao assumir uma série de tarefas rotineiras e baseadas em conhecimento.

Por exemplo, agentes de IA já podem lidar autonomamente com consultas rotineiras de atendimento ao cliente, gerar rascunhos iniciais de textos de marketing ou códigos de software, e transformar especificações de design em protótipos de produtos. À medida que essa tecnologia amadurece, as empresas implantarão agentes de IA como “trabalhadores digitais” em diversos departamentos – desde assistentes virtuais de vendas que interagem naturalmente com clientes, até gerentes de projeto de IA que coordenam fluxos de trabalho simples.

Crucialmente, esses agentes não têm a intenção de substituir humanos, mas sim de complementá-los. Na prática, os funcionários trabalharão em conjunto com os agentes de IA: as pessoas supervisionarão os agentes, fornecerão orientações de alto nível e se concentrarão em tarefas complexas ou criativas, enquanto delegam trabalhos repetitivos aos seus equivalentes digitais.

Os primeiros adotantes relatam que essa colaboração humano-IA pode acelerar dramaticamente processos (por exemplo, resolver solicitações de clientes ou codificar novas funcionalidades mais rapidamente) enquanto libera os humanos para trabalhos estratégicos.

Para aproveitar essa tendência, as organizações precisarão começar a repensar seus fluxos de trabalho e funções. Novas abordagens de gestão são necessárias para integrar agentes de IA de forma eficaz – incluindo treinamento de equipes para usar os agentes, criação de funções de supervisão para monitorar a saída dos agentes e estabelecimento de governança para que as ações autônomas da IA permaneçam alinhadas com os objetivos empresariais e padrões éticos.

É um desafio significativo de gestão de mudanças: uma pesquisa recente do setor mostrou que muitas empresas estão apenas começando a considerar como orquestrar uma força de trabalho híbrida humano-IA. Ainda assim, aquelas que tiverem sucesso poderão desbloquear níveis inéditos de produtividade e inovação.

Como observou um especialista em força de trabalho, “agentes de IA estão prontos para revolucionar o mercado de trabalho, combinando criatividade humana com eficiência da máquina para desbloquear níveis inéditos de produtividade”. Até 2030, não seria surpreendente se empresas tivessem equipes inteiras de “agentes de IA” ou Centros de Agentes de IA que gerenciem operações substanciais, redefinindo fundamentalmente como o trabalho é realizado.

Hardware Especializado para IA e Computação de Borda

O rápido avanço das capacidades da IA tem andado lado a lado com a explosão das necessidades computacionais, impulsionando grandes inovações em hardware. Nos próximos anos, espere ver uma nova geração de chips específicos para IA e estratégias de computação distribuída para suportar o crescimento da IA.

A fome da IA por poder de processamento já é extrema – treinar modelos de ponta e permitir que eles raciocinem sobre tarefas complexas requer ciclos computacionais enormes. Para atender a essa demanda, empresas de semicondutores e grandes empresas de tecnologia estão projetando silício personalizado otimizado para cargas de trabalho de IA.

Diferentemente de CPUs de uso geral ou mesmo GPUs, esses aceleradores de IA (frequentemente ASICs – circuitos integrados específicos para aplicações) são feitos para executar cálculos de redes neurais de forma eficiente. Executivos do setor relatam que muitos clientes já consideram chips especializados para IA em seus data centers para obter maior desempenho por watt.

A vantagem desses chips é clara: um ASIC construído para um algoritmo específico de IA pode superar muito uma GPU geral nessa tarefa, o que é especialmente útil para cenários de IA de borda (rodar IA em smartphones, sensores, veículos e outros dispositivos com energia limitada). Especialistas do setor preveem que a demanda por esses aceleradores de IA vai acelerar à medida que as empresas implantam mais IA na borda nos próximos anos.

Ao mesmo tempo, provedores de nuvem estão ampliando sua infraestrutura computacional para IA. As principais plataformas de nuvem (Amazon, Microsoft, Google, etc.) estão investindo bilhões em capacidade de data centers, incluindo o desenvolvimento de seus próprios chips e sistemas de IA, para atender à crescente demanda por treinamento e inferência de modelos de IA sob demanda.

Eles veem as cargas de trabalho de IA como uma enorme oportunidade de receita, à medida que as empresas migram cada vez mais seus dados e tarefas de aprendizado de máquina para a nuvem. Essa centralização ajuda as empresas a acessar IA poderosa sem precisar comprar hardware especializado.

No entanto, vale notar que restrições de oferta surgiram – por exemplo, a demanda mundial por GPUs de alto desempenho levou a escassez e atrasos em alguns casos. Fatores geopolíticos como restrições de exportação de chips avançados também criam incertezas. Esses desafios provavelmente impulsionarão ainda mais inovação, desde novas fábricas de chips até arquiteturas de hardware inovadoras (incluindo computação neuromórfica e quântica no horizonte de longo prazo).

Por outro lado, a eficiência do hardware de IA está melhorando continuamente. A cada ano, os chips ficam mais rápidos e energeticamente eficientes: análises recentes mostram que os custos de hardware de IA caem cerca de 30% ao ano, enquanto a eficiência energética (computação por watt) melhora cerca de 40% ao ano.

Isso significa que, mesmo com modelos de IA mais complexos, o custo por operação está diminuindo. Até 2030, executar algoritmos sofisticados de IA pode custar apenas uma fração do que custa hoje.

A combinação de computação mais barata e hardware de IA feito sob medida permitirá que a IA seja incorporada literalmente em todos os lugares – desde eletrodomésticos inteligentes até sensores industriais – porque o processamento poderá ser feito tanto em pequenos dispositivos de borda quanto transmitido de servidores em nuvem altamente otimizados.

Em resumo, os próximos cinco anos consolidarão a tendência do hardware específico para IA em ambos os extremos: enormes clusters supercomputacionais de IA na nuvem e chips eficientes de IA levando inteligência à borda. Juntos, formarão a espinha dorsal digital que impulsionará a expansão da IA.

IA Transformando Indústrias e a Vida Cotidiana

A IA não está confinada a laboratórios tecnológicos – está cada vez mais incorporada à vida cotidiana e a todos os setores. Os próximos anos testemunharão uma integração mais profunda da IA em setores como saúde, finanças, manufatura, varejo, transporte e outros, mudando fundamentalmente a forma como os serviços são prestados.

• Saúde: A IA está ajudando médicos a diagnosticar doenças mais cedo e gerenciar o cuidado dos pacientes de forma mais eficaz. Por exemplo, a FDA dos EUA aprovou 223 dispositivos médicos com IA em 2023, um salto enorme em relação a apenas 6 aprovações em 2015.
  
  Esses dispositivos vão desde IA que analisa imagens médicas (ressonância magnética, raios-X) para auxiliar na detecção de tumores, até algoritmos que monitoram sinais vitais e prevêem crises de saúde. Tendências emergentes incluem o uso de IA generativa para resumir notas médicas e elaborar relatórios de pacientes, além de ferramentas de tradução de IA que convertem jargão médico em linguagem acessível para pacientes.

  Até 2030, analistas preveem que a IA poderá gerar quase US$ 200 bilhões em valor anual na saúde por meio de melhores resultados e eficiências. Também vemos a IA acelerando a descoberta de medicamentos – algumas farmacêuticas já reduziram o tempo de desenvolvimento de remédios em mais de 50% com pesquisas assistidas por IA, permitindo o desenvolvimento mais rápido de novas terapias.

• Finanças: O setor financeiro foi um dos primeiros a adotar IA e continuará na vanguarda. Bancos e seguradoras usam IA para detecção de fraudes, avaliação de risco em tempo real e negociação algorítmica.
  
  Instituições importantes como o JPMorgan Chase têm mais de 300 casos de uso de IA em produção, desde modelos que analisam transações para fraudes até ferramentas de IA generativa que automatizam o processamento de documentos.

  No futuro, podemos esperar “consultores financeiros” de IA e agentes autônomos de gestão de patrimônio que personalizam estratégias de investimento para clientes. A IA também pode redigir relatórios de analistas e atender ao cliente rotineiro via chatbots. Importante destacar que, como finanças é um setor altamente regulado, há forte ênfase em explicabilidade e governança da IA – por exemplo, bancos investem em tecnologias como interpretabilidade mecanicista para entender por que a IA tomou determinada decisão, garantindo conformidade com regulamentos e padrões éticos.

• Manufatura e Logística: Em fábricas e cadeias de suprimentos, a IA impulsiona a eficiência. Empresas usam IA para manutenção preditiva – sensores combinados com aprendizado de máquina prevêem falhas em equipamentos antes que ocorram, reduzindo paradas.
  
  Sistemas de visão computacional em linhas de montagem detectam defeitos automaticamente em tempo real. A próxima onda inclui robótica guiada por IA que pode realizar tarefas delicadas ou complexas ao lado de humanos, e gêmeos digitais (simulações virtuais de fábricas ou produtos) onde a IA testa otimizações em modelos virtuais antes de aplicá-las no mundo real.

  A IA generativa também está sendo usada para projetar novos componentes e produtos, sugerindo melhorias de engenharia que humanos poderiam não perceber. Essas inovações podem reduzir drasticamente custos e acelerar a produção – segundo especialistas, adotar IA em desenvolvimento de produtos e P&D pode reduzir pela metade o tempo de lançamento no mercado e cortar custos em cerca de 30% em setores como automotivo e aeroespacial.

• Varejo e Atendimento ao Cliente: A IA está transformando a forma como compramos e interagimos com empresas. Plataformas de varejo online dependem de motores de recomendação de IA para personalizar sugestões de produtos (“Clientes como você também compraram…”). Algoritmos de precificação dinâmica ajustam preços em tempo real com base na demanda e estoque.
  
  No comércio eletrônico e suporte ao cliente, chatbots e assistentes virtuais de IA estão se tornando padrão, atendendo consultas 24 horas por dia.

  Até 2025, muitas empresas voltadas ao consumidor planejam usar uma combinação de chatbots e agentes de IA para ampliar suas equipes de atendimento, oferecendo autoatendimento instantâneo para perguntas rotineiras e auxiliando funcionários humanos com informações relevantes para questões complexas.
  
  Mesmo em lojas físicas, ferramentas guiadas por IA como espelhos inteligentes ou provadores de realidade aumentada melhoram a experiência de compra. Nos bastidores, a IA otimiza cadeias de suprimentos – desde previsão de demanda até gestão logística de armazéns – garantindo que produtos estejam disponíveis e sejam entregues eficientemente.

Esses exemplos mal arranham a superfície. É notável que até setores tradicionalmente pouco tecnológicos como agricultura, mineração e construção estão agora aproveitando a IA, seja por meio de equipamentos agrícolas autônomos, exploração mineral guiada por IA ou gestão inteligente de energia.

De fato, todos os setores estão vendo aumento no uso da IA, incluindo áreas antes consideradas pouco dependentes de IA. Empresas nesses domínios descobrem que a IA pode otimizar o uso de recursos, reduzir desperdícios e melhorar a segurança (por exemplo, sistemas de IA monitorando fadiga de trabalhadores ou condições de máquinas em tempo real).

Até 2030, o consenso é que nenhum setor ficará imune à IA – a diferença estará apenas em quão rápido e quão longe cada setor avançará em sua jornada com IA.

No âmbito do consumidor, a vida diária está se entrelaçando com a IA de formas sutis. Muitas pessoas já acordam com aplicativos de smartphone que usam IA para selecionar notícias ou planejar o trajeto.

Assistentes virtuais em nossos telefones, carros e casas ficam mais inteligentes e conversacionais a cada ano. Veículos autônomos e drones de entrega, embora ainda não sejam onipresentes, provavelmente se tornarão comuns nos próximos cinco anos, pelo menos em certas cidades ou para determinados serviços (frotas de robotáxis, entregas automatizadas de supermercado, etc.).

A educação também sente o impacto da IA: softwares de aprendizagem personalizados podem se adaptar às necessidades dos alunos, e tutores de IA oferecem ajuda sob demanda em várias disciplinas. No geral, a tendência é que a IA opere cada vez mais nos bastidores das atividades cotidianas – tornando serviços mais convenientes e personalizados – a ponto de, em 2030, essas facilidades movidas por IA serem simplesmente consideradas parte da vida normal.

IA Responsável e Regulação

O ritmo acelerado do desenvolvimento da IA levantou questões importantes sobre ética, segurança e regulação, que serão temas centrais nos próximos anos. IA responsável – garantir que sistemas de IA sejam justos, transparentes e seguros – deixou de ser apenas um termo da moda para se tornar uma prioridade empresarial.

Em 2024, incidentes relacionados à IA (como resultados tendenciosos ou falhas de segurança) aumentaram significativamente, mas poucos grandes desenvolvedores de IA possuem protocolos padronizados de avaliação para ética e segurança. Essa lacuna entre reconhecer riscos da IA e mitigá-los efetivamente é algo que muitas organizações estão correndo para fechar.

Pesquisas do setor indicam que, em 2025, líderes empresariais não tolerarão mais governança de IA improvisada ou “em bolsões”; eles avançam para uma supervisão sistemática e transparente da IA em toda a empresa. O raciocínio é simples: à medida que a IA se torna intrínseca às operações e experiências do cliente, qualquer falha – seja uma recomendação errada, uma violação de privacidade ou um resultado de modelo pouco confiável – pode causar danos reais ao negócio (desde prejuízo à reputação até penalidades regulatórias).

Portanto, espere que práticas rigorosas de gestão de riscos de IA se tornem norma. Empresas começam a realizar auditorias e validações regulares de seus modelos de IA, seja com equipes internas capacitadas ou especialistas externos, para garantir que a IA funcione conforme o esperado e dentro dos limites legais e éticos.

Como observou um líder em garantia de IA, o sucesso na governança será medido não apenas por evitar riscos, mas por atingir objetivos estratégicos e retorno sobre investimento – ou seja, alinhar o desempenho da IA ao valor de negócio de forma confiável.

Reguladores ao redor do mundo também estão intensificando esforços. A regulação da IA está se tornando mais rigorosa em níveis nacional e internacional. Em 2024, agências federais dos EUA introduziram 59 ações regulatórias relacionadas à IA – mais que o dobro do ano anterior.

A União Europeia está finalizando sua abrangente Lei de IA, que imporá requisitos a sistemas de IA (especialmente aplicações de alto risco) sobre transparência, responsabilidade e supervisão humana. Outras regiões não estão muito atrás: organizações como OCDE, Nações Unidas e União Africana lançaram diretrizes de governança de IA em 2024 para orientar países em princípios como transparência, justiça e segurança.

Essa tendência de cooperação global em ética e padrões de IA deve se intensificar, mesmo com diferentes países adotando abordagens variadas. Notavelmente, diferenças na filosofia regulatória podem influenciar a trajetória da IA em cada região. Analistas apontam que regimes relativamente flexíveis (como o dos EUA) podem permitir inovação e implantação mais rápidas, enquanto regras mais rígidas (como as da UE) podem frear certas aplicações, mas potencialmente gerar maior confiança pública.

A China, por sua vez, investe fortemente em IA e também está elaborando suas próprias regulações (por exemplo, regras sobre deepfakes e transparência algorítmica) para moldar o uso da IA dentro de suas fronteiras.

Outro aspecto da IA responsável é lidar com questões de viés, desinformação e a confiabilidade geral dos resultados da IA. Novas ferramentas e benchmarks estão sendo desenvolvidos para avaliar sistemas de IA nesses critérios – por exemplo, HELM (Avaliação Holística de Modelos de Linguagem) Safety e outros testes que medem quão factual e seguro é o conteúdo gerado pela IA.

É provável que esses tipos de verificações padronizadas se tornem parte obrigatória do desenvolvimento de sistemas de IA. Enquanto isso, a percepção pública dos riscos e benefícios da IA influenciará o quanto reguladores e empresas pressionarão pela supervisão.

Curiosamente, o otimismo em relação à IA varia muito por região: pesquisas mostram que cidadãos de países como China, Indonésia e grande parte do mundo em desenvolvimento são altamente otimistas quanto aos benefícios líquidos da IA, enquanto a opinião pública em países ocidentais é mais cautelosa ou até cética.

Se o otimismo crescer (como tem aumentado lentamente na Europa e América do Norte recentemente), pode haver mais licença social para implantar soluções de IA – desde que existam garantias de que esses sistemas são justos e seguros.

Em resumo, os próximos cinco anos serão decisivos para a governança da IA. Provavelmente veremos as primeiras leis abrangentes de IA entrarem em vigor (por exemplo, na UE), mais governos investindo em órgãos de supervisão de IA e empresas incorporando princípios de IA Responsável em seus ciclos de desenvolvimento de produtos.

O objetivo é encontrar um equilíbrio onde a inovação não seja sufocada – abordagens regulatórias “flexíveis” podem permitir avanços rápidos contínuos – mas consumidores e sociedade sejam protegidos dos potenciais efeitos negativos. Alcançar esse equilíbrio não é tarefa fácil, mas é um dos desafios definidores à medida que a IA passa de tecnologia nascente para madura e onipresente.

Competição e Colaboração Global

O desenvolvimento da IA na próxima meia década também será moldado pela intensa competição global para liderar em IA, junto com esforços de colaboração internacional. Atualmente, Estados Unidos e China são os dois grandes protagonistas na arena da IA.

Os EUA lideram em muitos indicadores – por exemplo, em 2024, instituições americanas produziram 40 dos principais modelos de IA do mundo, contra 15 da China e apenas alguns da Europa. No entanto, a China está rapidamente reduzindo essa diferença em áreas-chave.

Modelos de IA desenvolvidos na China alcançaram qualidade próxima à dos modelos americanos em benchmarks importantes em 2024. Além disso, a China supera todos os outros países em volume absoluto de artigos de pesquisa e patentes em IA, sinalizando seu compromisso de longo prazo com P&D em IA.

Essa rivalidade deve impulsionar uma inovação mais rápida – uma corrida espacial moderna, mas em IA – à medida que cada nação investe recursos para superar os avanços da outra. Já vimos um aumento nos compromissos de investimento em IA por governos: a China anunciou um fundo nacional colossal de US$ 47,5 bilhões para semicondutores e tecnologia de IA, enquanto EUA, UE e outros também investem bilhões em iniciativas de pesquisa e desenvolvimento de talentos em IA.

Dito isso, a IA está longe de ser uma história de apenas dois países. Colaboração e contribuições globais estão crescendo. Regiões como Europa, Índia e Oriente Médio produzem inovações e modelos notáveis próprios.

Por exemplo, a Europa tem forte foco em IA confiável e abriga muitos projetos de IA de código aberto. A Índia usa IA para aplicações em larga escala em educação e saúde, além de fornecer grande parte do talento global em IA (Índia e EUA juntos respondem por mais da metade da força de trabalho qualificada em IA no mundo).

Há também esforços em países menores para criar nichos – como os investimentos de Singapura em governança de IA e iniciativas de nação inteligente, ou os esforços dos Emirados Árabes Unidos em pesquisa e implantação de IA. Organizações internacionais promovem discussões sobre padrões de IA para garantir algum alinhamento – ilustrado pela OCDE, ONU e eventos como a Parceria Global em IA (GPAI), que reúnem vários países para compartilhar melhores práticas.

Embora a competição geopolítica continue (e provavelmente se intensifique em áreas como uso militar ou vantagem econômica da IA), há um reconhecimento paralelo de que questões como ética, segurança e desafios globais exigem cooperação. Podemos ver mais colaborações transfronteiriças em pesquisas sobre IA para mudanças climáticas, resposta a pandemias ou projetos humanitários.

Um aspecto interessante do cenário global de IA é como atitudes e bases de usuários diferentes moldarão a evolução da IA. Como mencionado, o sentimento público é muito positivo em algumas economias em desenvolvimento, o que pode tornar esses mercados mais permissivos para experimentação em setores como fintech ou tecnologia educacional.

Em contraste, regiões com públicos céticos podem impor regulações mais rígidas ou enfrentar adoção mais lenta devido à baixa confiança. Até 2030, poderemos testemunhar uma espécie de bifurcação: alguns países alcançando integração quase onipresente da IA (cidades inteligentes, IA na governança diária, etc.), enquanto outros avançam com mais cautela.

No entanto, mesmo as regiões cautelosas reconhecem que não podem ignorar o potencial da IA – por exemplo, Reino Unido e países europeus investem em segurança e infraestrutura de IA (o Reino Unido planeja uma nuvem nacional de pesquisa em IA, a França tem iniciativas públicas de supercomputação para IA, etc.).

Assim, a corrida não é apenas para construir a IA mais rápida, mas a IA adequada às necessidades de cada sociedade.

Em essência, os próximos cinco anos verão uma complexa interação de competição e colaboração. Provavelmente testemunharemos conquistas revolucionárias em IA surgindo de lugares inesperados ao redor do mundo, não apenas do Vale do Silício ou Pequim.

E à medida que a IA se tornar um pilar do poder nacional (semelhante ao petróleo ou eletricidade em eras anteriores), a forma como as nações gerenciam cooperação e rivalidade nesse domínio influenciará significativamente a trajetória do desenvolvimento da IA globalmente.

Impacto da IA no Emprego e nas Competências

Por fim, nenhuma discussão sobre o futuro próximo da IA está completa sem examinar seu impacto no trabalho e no emprego – um tema presente na mente de muitos. A IA vai tirar nossos empregos ou criar novos? As evidências até agora indicam um pouco dos dois, mas com forte tendência para complementação em vez de automação pura.

O Fórum Econômico Mundial projetou que, até 2025, a IA criará cerca de 97 milhões de novos empregos globalmente, enquanto deslocará cerca de 85 milhões – um ganho líquido de 12 milhões de empregos.

Esses novos papéis vão desde cientistas de dados e engenheiros de IA até categorias inteiramente novas como especialistas em ética de IA, engenheiros de prompt e técnicos de manutenção de robôs. Já estamos vendo essa previsão se concretizar: mais de 10% das vagas de emprego hoje são para funções que mal existiam há uma década (por exemplo, Chefe de IA ou Desenvolvedor de Aprendizado de Máquina).

Importante destacar que, em vez de desemprego em massa, o impacto inicial da IA nos locais de trabalho tem sido impulsionar a produtividade dos trabalhadores e mudar as demandas por competências. Setores que adotam IA mais rapidamente viram crescimento de receita por empregado até 3 vezes maior desde o início do boom da IA por volta de 2022.

Nesses setores, os trabalhadores não estão sendo substituídos; ao contrário, estão se tornando mais produtivos e mais valiosos. De fato, os salários estão aumentando duas vezes mais rápido em indústrias intensivas em IA comparadas a setores com menor adoção de IA.

Mesmo trabalhadores em funções altamente automatizáveis estão vendo aumentos salariais se possuírem habilidades relacionadas à IA, indicando que as empresas valorizam funcionários que sabem trabalhar efetivamente com ferramentas de IA. De modo geral, há uma crescente valorização das competências em IA – trabalhadores que usam IA (mesmo em nível básico, como análise de dados ou geração de conteúdo com IA) ganham salários mais altos.

Uma análise mostrou que funcionários com habilidades em IA recebem, em média, um prêmio salarial de 56% em relação a colegas em funções similares sem essas habilidades. Esse prêmio mais que dobrou em apenas um ano, destacando a rapidez com que a “alfabetização em IA” está se tornando uma competência essencial.

Dito isso, a IA está inegavelmente reconfigurando a natureza dos empregos. Muitas tarefas rotineiras ou de baixo nível estão sendo automatizadas – a IA pode assumir entrada de dados, geração de relatórios, consultas simples de clientes, entre outras. Isso significa que alguns empregos serão eliminados ou redefinidos.

Trabalhadores em funções administrativas e de processamento repetitivo estão particularmente em risco de deslocamento. Contudo, mesmo com essas tarefas desaparecendo, surgem novas funções que exigem criatividade humana, julgamento e supervisão da IA.

O efeito líquido é uma mudança no conjunto de habilidades necessárias para a maioria das profissões. Uma análise do LinkedIn prevê que, até 2030, cerca de 70% das competências usadas em um emprego médio serão diferentes das que eram necessárias alguns anos antes.
Em outras palavras, quase todo emprego está evoluindo. Para se adaptar, aprendizado contínuo e requalificação são essenciais para a força de trabalho.

Felizmente, há um grande impulso para educação e capacitação em IA: dois terços dos países já introduziram ciência da computação (frequentemente incluindo módulos de IA) nos currículos do ensino básico, e empresas investem fortemente em programas de treinamento para funcionários. Globalmente, 37% dos executivos dizem que planejam investir mais em capacitação de funcionários em ferramentas de IA no curto prazo.

Também vemos o crescimento de cursos online e certificações em IA – por exemplo, programas gratuitos de empresas de tecnologia e universidades para ensinar fundamentos de IA a milhões de aprendizes.

Outro aspecto da IA no trabalho é o surgimento da “equipe humano-IA” como unidade fundamental de produtividade. Como descrito anteriormente, agentes de IA e automação cuidam de partes do trabalho, enquanto humanos fornecem supervisão e expertise.
Empresas visionárias estão redefinindo funções para que trabalhos de nível inicial (que a IA pode executar) sejam menos foco; em vez disso, contratam pessoas diretamente para funções mais estratégicas e contam com a IA para o trabalho braçal.

Isso pode achatar as tradicionais escadas de carreira e exigir novas formas de treinar talentos (já que funcionários juniores não aprenderão fazendo tarefas simples se a IA as fizer). Também aumenta a importância da gestão de mudanças nas organizações. Muitos funcionários sentem ansiedade ou sobrecarga com o ritmo das mudanças trazidas pela IA.

Por isso, líderes precisam gerenciar ativamente essa transição – comunicando os benefícios da IA, envolvendo funcionários na adoção da IA e assegurando que o objetivo é potencializar o trabalho humano, não substituí-lo. Empresas que cultivarem com sucesso uma cultura de colaboração humano-IA – onde usar IA seja algo natural para a equipe – provavelmente terão os maiores ganhos de desempenho.

Em resumo, o mercado de trabalho nos próximos cinco anos será marcado por mudanças transformadoras, não por catástrofes. A IA automatizará certas tarefas e funções, mas também criará demanda por novas especializações e tornará muitos trabalhadores mais produtivos e valiosos.

O desafio (e oportunidade) está em guiar a força de trabalho nessa transição. Indivíduos e organizações que abraçarem o aprendizado contínuo e adaptarem funções para aproveitar a IA prosperarão na nova economia movida por IA. Os que não o fizerem podem ter dificuldades para se manter relevantes.

Como um relatório resumiu, graças em parte à IA, a natureza dos empregos está mudando de dominar tarefas específicas para adquirir constantemente novas. Os próximos anos testarão nossa capacidade de acompanhar essa mudança – mas, se conseguirmos, o resultado poderá ser um mundo do trabalho mais inovador, eficiente e até mais centrado no humano.

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Habilidades Necessárias para Trabalhar com IA

Benefícios da IA para Indivíduos e Empresas

A trajetória do desenvolvimento da IA nos próximos cinco anos está pronta para trazer mudanças profundas na tecnologia, nos negócios e na sociedade. Provavelmente veremos sistemas de IA cada vez mais capazes – dominando múltiplas modalidades, exibindo raciocínio aprimorado e operando com maior autonomia.

Ao mesmo tempo, a IA se tornará profundamente entrelaçada no tecido da vida cotidiana: impulsionando decisões em conselhos e governos, otimizando operações em fábricas e hospitais, e aprimorando experiências desde atendimento ao cliente até educação.

As oportunidades são imensas – desde aumentar a produtividade econômica e a descoberta científica até ajudar a enfrentar desafios globais como as mudanças climáticas (de fato, espera-se que a IA acelere a transição para energia renovável e uso mais inteligente dos recursos). Mas realizar todo o potencial da IA exigirá navegar pelos riscos e obstáculos associados. Questões de ética, governança e inclusão demandarão atenção contínua para que os benefícios da IA sejam amplamente compartilhados e não ofuscados por armadilhas.

Um tema central é que as escolhas humanas e a liderança moldarão o futuro da IA. A IA em si é uma ferramenta – uma ferramenta notavelmente poderosa e complexa, mas que, em última análise, reflete os objetivos que definimos para ela.

Os próximos cinco anos apresentam uma janela crítica para que as partes interessadas orientem o desenvolvimento da IA de forma responsável: empresas devem implementar IA de maneira ética e cuidadosa; formuladores de políticas precisam criar estruturas equilibradas que fomentem a inovação e protejam o público; educadores e comunidades devem preparar as pessoas para as mudanças que a IA trará.

A colaboração internacional e interdisciplinar em torno da IA precisa se aprofundar, garantindo que conduzam coletivamente essa tecnologia para resultados positivos. Se tivermos sucesso, 2030 poderá marcar o amanhecer de uma nova era em que a IA aumente significativamente o potencial humano – ajudando-nos a trabalhar de forma mais inteligente, viver com mais saúde e enfrentar problemas antes inalcançáveis.

Nesse futuro, a IA não será vista com medo ou exagero, mas sim como uma parte aceita e bem governada da vida moderna que funciona para a humanidade. Alcançar essa visão é o grande desafio e promessa dos próximos cinco anos no desenvolvimento da IA.