Nova Era da Indústria de IA: Guia Prático da Concepção à Escala
O desenvolvimento da inteligência artificial entrou numa nova fase, passando de um tópico popular para uma aplicação prática. Construir produtos de IA em larga escala está a tornar-se o núcleo da competição. O relatório sobre o estado da IA em 2025, intitulado "Manual do Construtor", foca na implementação prática de produtos de IA, explorando detalhadamente um plano abrangente desde o conceito até à operação em larga escala.
Este relatório é baseado em uma pesquisa com 300 executivos de empresas de software e entrevistas aprofundadas com especialistas na área de IA, fornecendo um roteiro estratégico para transformar as vantagens da IA em uma vantagem competitiva comercial contínua. O relatório aborda cinco áreas-chave, com o objetivo de orientar as equipes no desenvolvimento eficaz de aplicações de IA.
1. Uma nova fase madura da estratégia de produtos de IA
As empresas com IA no centro lançam produtos mais rapidamente do que aquelas que apenas integram funcionalidades de IA. Dados mostram que 47% das empresas nativas de IA alcançaram uma escala crítica e validaram a demanda do mercado, enquanto apenas 13% das empresas que integram produtos de IA atingiram esse nível.
Tendências principais: fluxos de trabalho de agentes inteligentes e aplicações verticais tornam-se o foco. Cerca de 80% dos desenvolvedores nativos de IA estão a planear sistemas de IA que podem representar os usuários na execução de tarefas em múltiplos passos.
Método de implementação: As empresas geralmente adotam uma arquitetura de múltiplos modelos para otimizar o desempenho, controlar custos e se adaptar a cenários específicos. Em produtos voltados para o cliente, o uso médio é de 2,8 modelos.
2. A evolução do modelo de preços de IA
A IA está a mudar a forma como os produtos e serviços são precificados. Inquéritos mostram que muitas empresas estão a adotar um modelo de preços híbrido, com uma taxa de subscrição básica acrescida de cobrança com base no uso. Algumas empresas estão a explorar modelos de preços totalmente baseados no uso ou nos resultados.
Atualmente, muitas empresas ainda oferecem funcionalidades de IA gratuitamente, mas 37% das empresas planejam ajustar a estratégia de preços no próximo ano, tornando-a mais próxima do valor e do uso que os clientes obtêm.
3. Estratégia de Talentos como Vantagem Competitiva
A IA não é apenas um problema técnico, mas também um problema organizacional. As melhores equipas estão a formar equipas multifuncionais compostas por engenheiros de IA, engenheiros de aprendizagem automática, cientistas de dados e gerentes de produtos de IA.
No futuro, a maioria das empresas espera que 20-30% das equipas de engenharia se concentrem em IA, sendo que nas empresas de alto crescimento essa proporção pode chegar a 37%. No entanto, a contratação de talentos continua a ser um gargalo, com o tempo médio de contratação de engenheiros de IA e aprendizagem automática a ultrapassar os 70 dias.
54% dos entrevistados afirmaram que o progresso da contratação está atrasado, sendo a principal razão a escassez de talento qualificado.
4. Aumento significativo do orçamento de IA
Empresas que adotam tecnologia de IA estão investindo de 10% a 20% do seu orçamento de P&D na área de IA, e espera-se que até 2025 todas as empresas de diferentes escalas de receita apresentem uma tendência de crescimento. Essa mudança estratégica destaca que a tecnologia de IA se tornou o principal motor das estratégias de produto.
Com a expansão da escala dos produtos de IA, a estrutura de custos sofreu mudanças significativas. Nas fases iniciais, os custos de recursos humanos representavam a maior parte das despesas. Após a maturação do produto, os custos de serviços de nuvem, inferência de modelos e conformidade regulatória se tornarão os principais itens de despesa.
5. A aplicação interna de IA nas empresas está a crescer, mas de forma desigual
Embora a maioria das empresas entrevistadas ofereça acesso a ferramentas de IA interna a cerca de 70% dos funcionários, apenas cerca de metade realmente as utiliza regularmente. As grandes empresas consolidadas enfrentam desafios maiores para incentivar os funcionários a usarem IA.
As empresas com alta adoção (mais de 50% dos funcionários usando ferramentas de IA) têm, em média, mais de sete cenários internos onde a IA é implementada, incluindo assistentes de programação (taxa de uso de 77%), geração de conteúdo (65%) e busca de documentos (57%). Aumentos na eficiência do trabalho nesses campos variam de 15% a 30%.
O ecossistema de ferramentas de IA está a tornar-se gradualmente maduro
Uma pesquisa revelou que, embora as estruturas tecnológicas, bibliotecas e plataformas que operam no ambiente de produção ainda estejam dispersas, estão gradualmente se tornando mais maduras. As ferramentas mais utilizadas incluem:
Serviços em nuvem: Amazon Web Services, Google Cloud Platform, Microsoft Azure
Frameworks de desenvolvimento: PyTorch, TensorFlow, JAX
Gestão de Dados: Apache Spark, Databricks, Snowflake
MLOps: Airflow, Kubeflow, MLflow
Monitorização e Observabilidade: Datadog, Grafana, Prometheus
Base de dados vetorial: Pinecone, Weaviate, Milvus
Este relatório não apenas reflete o estado atual de desenvolvimento da indústria de IA, mas também fornece uma referência valiosa para a aplicação e desenvolvimento futuro da tecnologia de IA. À medida que a tecnologia de IA continua a amadurecer, sua aplicação profunda em vários setores continuará a impulsionar a inovação e o aumento da eficiência.
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blocksnark
· 07-22 18:58
Falar é uma besteira, não é para ganhar dinheiro?
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SleepTrader
· 07-22 16:39
A implementação da indústria é apenas PPT e bull.
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PanicSeller
· 07-22 06:39
Mais uma vez a fazer esses relatórios superficiais.
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GweiObserver
· 07-21 06:45
A tecnologia antiga também deve ser cozinhada agora, certo?
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UnluckyValidator
· 07-20 00:31
Faz um manual de merda e acaba.
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GhostInTheChain
· 07-20 00:29
Qual é a utilidade deste relatório? Falar sem praticar.
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DefiVeteran
· 07-20 00:27
Mais uma vez é especulação de conceitos, os que são fiáveis estão a fazer coisas concretas.
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WhaleSurfer
· 07-20 00:23
A única verdade é que ganhar dinheiro é o mais importante.
A indústria de IA entra numa nova era de prática: um guia abrangente da conceção à escalabilidade.
Nova Era da Indústria de IA: Guia Prático da Concepção à Escala
O desenvolvimento da inteligência artificial entrou numa nova fase, passando de um tópico popular para uma aplicação prática. Construir produtos de IA em larga escala está a tornar-se o núcleo da competição. O relatório sobre o estado da IA em 2025, intitulado "Manual do Construtor", foca na implementação prática de produtos de IA, explorando detalhadamente um plano abrangente desde o conceito até à operação em larga escala.
Este relatório é baseado em uma pesquisa com 300 executivos de empresas de software e entrevistas aprofundadas com especialistas na área de IA, fornecendo um roteiro estratégico para transformar as vantagens da IA em uma vantagem competitiva comercial contínua. O relatório aborda cinco áreas-chave, com o objetivo de orientar as equipes no desenvolvimento eficaz de aplicações de IA.
1. Uma nova fase madura da estratégia de produtos de IA
As empresas com IA no centro lançam produtos mais rapidamente do que aquelas que apenas integram funcionalidades de IA. Dados mostram que 47% das empresas nativas de IA alcançaram uma escala crítica e validaram a demanda do mercado, enquanto apenas 13% das empresas que integram produtos de IA atingiram esse nível.
Tendências principais: fluxos de trabalho de agentes inteligentes e aplicações verticais tornam-se o foco. Cerca de 80% dos desenvolvedores nativos de IA estão a planear sistemas de IA que podem representar os usuários na execução de tarefas em múltiplos passos.
Método de implementação: As empresas geralmente adotam uma arquitetura de múltiplos modelos para otimizar o desempenho, controlar custos e se adaptar a cenários específicos. Em produtos voltados para o cliente, o uso médio é de 2,8 modelos.
2. A evolução do modelo de preços de IA
A IA está a mudar a forma como os produtos e serviços são precificados. Inquéritos mostram que muitas empresas estão a adotar um modelo de preços híbrido, com uma taxa de subscrição básica acrescida de cobrança com base no uso. Algumas empresas estão a explorar modelos de preços totalmente baseados no uso ou nos resultados.
Atualmente, muitas empresas ainda oferecem funcionalidades de IA gratuitamente, mas 37% das empresas planejam ajustar a estratégia de preços no próximo ano, tornando-a mais próxima do valor e do uso que os clientes obtêm.
3. Estratégia de Talentos como Vantagem Competitiva
A IA não é apenas um problema técnico, mas também um problema organizacional. As melhores equipas estão a formar equipas multifuncionais compostas por engenheiros de IA, engenheiros de aprendizagem automática, cientistas de dados e gerentes de produtos de IA.
No futuro, a maioria das empresas espera que 20-30% das equipas de engenharia se concentrem em IA, sendo que nas empresas de alto crescimento essa proporção pode chegar a 37%. No entanto, a contratação de talentos continua a ser um gargalo, com o tempo médio de contratação de engenheiros de IA e aprendizagem automática a ultrapassar os 70 dias.
54% dos entrevistados afirmaram que o progresso da contratação está atrasado, sendo a principal razão a escassez de talento qualificado.
4. Aumento significativo do orçamento de IA
Empresas que adotam tecnologia de IA estão investindo de 10% a 20% do seu orçamento de P&D na área de IA, e espera-se que até 2025 todas as empresas de diferentes escalas de receita apresentem uma tendência de crescimento. Essa mudança estratégica destaca que a tecnologia de IA se tornou o principal motor das estratégias de produto.
Com a expansão da escala dos produtos de IA, a estrutura de custos sofreu mudanças significativas. Nas fases iniciais, os custos de recursos humanos representavam a maior parte das despesas. Após a maturação do produto, os custos de serviços de nuvem, inferência de modelos e conformidade regulatória se tornarão os principais itens de despesa.
5. A aplicação interna de IA nas empresas está a crescer, mas de forma desigual
Embora a maioria das empresas entrevistadas ofereça acesso a ferramentas de IA interna a cerca de 70% dos funcionários, apenas cerca de metade realmente as utiliza regularmente. As grandes empresas consolidadas enfrentam desafios maiores para incentivar os funcionários a usarem IA.
As empresas com alta adoção (mais de 50% dos funcionários usando ferramentas de IA) têm, em média, mais de sete cenários internos onde a IA é implementada, incluindo assistentes de programação (taxa de uso de 77%), geração de conteúdo (65%) e busca de documentos (57%). Aumentos na eficiência do trabalho nesses campos variam de 15% a 30%.
O ecossistema de ferramentas de IA está a tornar-se gradualmente maduro
Uma pesquisa revelou que, embora as estruturas tecnológicas, bibliotecas e plataformas que operam no ambiente de produção ainda estejam dispersas, estão gradualmente se tornando mais maduras. As ferramentas mais utilizadas incluem:
Este relatório não apenas reflete o estado atual de desenvolvimento da indústria de IA, mas também fornece uma referência valiosa para a aplicação e desenvolvimento futuro da tecnologia de IA. À medida que a tecnologia de IA continua a amadurecer, sua aplicação profunda em vários setores continuará a impulsionar a inovação e o aumento da eficiência.