Guia prático de implementação de IA 2025: cinco principais insights desde a construção de estratégias até a operação em larga escala.

Autor: ICONIQ

Compilado por: Tim, PANews

O desenvolvimento da inteligência artificial entra em um novo capítulo: de um tópico amplamente discutido para a prática concreta. Criar produtos de IA em grande escala está se tornando o campo de batalha chave da competição. O Relatório de Estado da IA de 2025, "Manual do Construtor", muda o foco da adoção tecnológica para a prática concreta, analisando em profundidade o conjunto completo de soluções desde a concepção, implementação até a operação em grande escala de produtos de IA.

Com base nos resultados de uma pesquisa exclusiva realizada em abril de 2025 com 300 executivos de empresas de software, juntamente com entrevistas profundas com líderes em inteligência artificial da comunidade ICONIQ, este relatório fornece um roteiro tático com o objetivo de transformar a vantagem inteligente da inteligência artificial generativa em uma competitividade comercial sustentável.

Este relatório destaca cinco capítulos-chave e como eles ajudarão a equipa a construir ativamente aplicações de IA.

1. A estratégia de produtos de inteligência artificial entrou numa nova fase de maturidade.

Em comparação com aquelas empresas que apenas integram inteligência artificial em produtos existentes, as empresas dominadas por inteligência artificial estão a levar os produtos ao mercado mais rapidamente. Os dados mostram que perto de metade (47%) das empresas nativas de inteligência artificial alcançaram uma escala crítica e foram confirmadas como tendo uma correspondência com o mercado, enquanto apenas 13% das empresas que integram produtos de inteligência artificial atingiram essa fase.

O que eles estão fazendo: fluxos de trabalho de agentes inteligentes e aplicações verticais tornam-se mainstream. Quase 80% dos desenvolvedores nativos de IA estão a planear fluxos de trabalho de agentes inteligentes (ou seja, sistemas de IA que podem executar operações de múltiplos passos em nome dos usuários).

Como eles fazem: As empresas estão convergindo para a escolha de arquiteturas de múltiplos modelos, a fim de otimizar o desempenho, controlar os custos e corresponder a cenários de aplicação específicos. Nos produtos voltados para o cliente, cada entrevistado usa em média 2,8 modelos.

2. O modelo de preços de IA em constante evolução reflete características econômicas únicas

A inteligência artificial está a mudar a forma como as empresas definem os preços de produtos e serviços. De acordo com a nossa pesquisa, muitas empresas estão a adoptar um modelo de preços híbrido, que inclui uma taxa de subscrição base acrescida de uma taxa baseada no uso. Também há empresas a explorar modelos de preços totalmente baseados no uso real ou nos resultados obtidos pelos clientes.

Atualmente, muitas empresas ainda oferecem funcionalidades de IA gratuitamente, mas mais de um terço (37%) das empresas planeia ajustar a sua estratégia de preços no próximo ano, de modo a tornar os preços mais alinhados com o valor que os clientes obtêm e com a quantidade de uso das funcionalidades de IA.

3.Estratégia de talentos como vantagem diferenciadora

A inteligência artificial não é apenas um problema técnico, mas também um problema organizacional. Atualmente, a maioria das principais equipes está formando equipes multifuncionais compostas por engenheiros de inteligência artificial, engenheiros de aprendizado de máquina, cientistas de dados e gerentes de produtos de IA.

Olhando para o futuro, a maioria das empresas espera que 20-30% das suas equipas de engenharia se concentrem em inteligência artificial, enquanto este percentual nas empresas de alto crescimento deverá atingir 37%. No entanto, os resultados da pesquisa mostram que encontrar o talento certo continua a ser um gargalo. Entre todos os cargos específicos de inteligência artificial, a contratação de engenheiros de IA e machine learning é a que mais tempo consome, com um tempo médio de preenchimento superior a 70 dias.

Em termos de progresso de recrutamento, existem divergências de opinião. Embora alguns recrutadores considerem que o progresso está a correr bem, 54% dos entrevistados afirmaram que o progresso está atrasado, sendo a razão mais comum a falta de uma reserva de talentos qualificados.

4.Orçamento de inteligência artificial em alta, refletido na demonstração de resultados da empresa

As empresas que adotam tecnologias de inteligência artificial estão investindo de 10% a 20% de seus orçamentos de P&D no campo da IA, e até 2025, empresas de todos os intervalos de receita apresentam uma tendência de crescimento contínuo. Esta mudança estratégica ressalta ainda mais que a tecnologia de IA se tornou o principal motor de planejamento estratégico de produtos.

Com a expansão da escala dos produtos de inteligência artificial, a estrutura de custos tende a mudar significativamente. Nas fases iniciais de desenvolvimento do produto, os custos com recursos humanos costumam ser a maior despesa, incluindo recrutamento, formação e custos de desenvolvimento de competências. No entanto, quando o produto atinge a maturidade, os custos com serviços em nuvem, despesas de inferência de modelos e custos de conformidade regulatória ocuparão uma proporção significativa das despesas.

5. A aplicação de inteligência artificial nas empresas está a expandir-se, mas a sua distribuição não é uniforme.

Embora a maioria das empresas pesquisadas forneça acesso a ferramentas de IA internas a cerca de 70% dos funcionários, apenas cerca de metade utiliza realmente essas ferramentas regularmente. Nas empresas de maior dimensão e com estruturas mais consolidadas, a dificuldade em incentivar os funcionários a utilizarem a inteligência artificial é particularmente evidente.

Empresas com alta taxa de adoção (ou seja, mais da metade dos funcionários utiliza ferramentas de IA) implementam inteligência artificial em uma média de sete ou mais cenários internos, incluindo assistentes de programação (taxa de uso de 77%), geração de conteúdo (65%) e pesquisa de documentos (57%). O aumento da eficiência do trabalho nessas áreas varia entre 15% e 30%.

O ecossistema de ferramentas de IA, embora ainda esteja disperso, está gradualmente caminhando para a maturidade

Investigámos centenas de empresas para entender os frameworks, bibliotecas e plataformas tecnológicas que estão a ser utilizados atualmente em ambientes de produção. Este relatório não é uma simples classificação, mas sim um retrato verdadeiro das ferramentas utilizadas por desenvolvedores em diferentes áreas.

Abaixo está uma visão geral breve das ferramentas mais comuns organizadas em ordem alfabética: