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The Winners
Desde o início da era computacional, as indústrias acumularam tantos dados que a maior parte nunca foi utilizada. Estima-se que esses dados somem cerca de 120 zettabytes — o equivalente a trilhões de terabytes, ou mais de 120 vezes a quantidade de grãos de areia em todas as praias do mundo. Agora, as indústrias estão colocando esses dados não explorados em uso, construindo e personalizando grandes modelos de linguagem (LLMs). Com a aproximação de 2025, setores como saúde, telecomunicações, entretenimento, energia, robótica, automotivo e varejo estão usando esses modelos, combinando-os com seus dados proprietários para criar IAs capazes de raciocinar. Especialistas da NVIDIA destacam os setores que produzem cerca de US$ 88 trilhões em bens e serviços globalmente por ano. Eles preveem que IAs capazes de aproveitar dados na borda e entregar insights quase instantâneos chegarão a hospitais, fábricas, centros de atendimento ao cliente, carros e dispositivos móveis.
Perguntados sobre as tendências em IA para 2025, os modelos Perplexity e ChatGPT 4.0 apontaram o agentic AI como prioridade, seguido por IA na borda, cibersegurança e robôs movidos por IA. O agentic AI representa uma nova categoria de IA generativa quase autônoma, capaz de tomar decisões complexas e agir com base no aprendizado contínuo e análise de grandes volumes de dados.
Interação humano-robô: Robôs assistindo clínicos em comandos, cirurgias e outras tarefas, possibilitados por gêmeos digitais e simulações para treinamento e testes.
Agentes digitais de saúde: Agentic AI ajudará a enfrentar desafios como a escassez de profissionais, introduzindo agentes digitais que automatizam tarefas administrativas e personalizam a experiência do paciente.
Descoberta de medicamentos: A IA gerativa combinará modelos para criar, prever e otimizar moléculas, transformando o setor de descoberta em um de design e engenharia.
Redefinição de robôs: De AMRs a sistemas autônomos que percebem, raciocinam e aprendem, surgindo em áreas como centros cirúrgicos e cidades inteligentes.
Pequenos modelos de linguagem: Para maior eficiência energética e menor latência, pequenos LLMs serão fundamentais para robôs em setores como automotivo e varejo.
Avanços em veículos autônomos: IA generativa e simulações permitirão testes em cenários complexos e aprimoramento contínuo do software.
Conteúdo hiperpersonalizado: IA ajustará experiências de streaming e esportes ao vivo de acordo com interesses individuais, com recursos como dublagem e comentários personalizados.
IA e 5G: Operadoras combinarão IA generativa e conectividade para melhorar desempenho e eficiência, além de oferecer serviços mais personalizados aos clientes.
Soberania em IA: Telcos ajudarão governos a alcançar objetivos de IA soberana, especialmente na Europa e na Ásia.
Rede inteligente: Medidores inteligentes usarão IA para melhorar a gestão energética e oferecer soluções mais sustentáveis.
IA em fontes de energia: A tecnologia otimizará fluxos de projeto e produção, reduzindo impactos ambientais.
Varejo definido por software: Supermercados utilizarão visão computacional e IA para transformar a experiência do cliente e aumentar a eficiência operacional.
