25% das empresas que usam IA implantarão agentes de IA até 2025

Um relatório da Deloitte faz várias previsões notáveis sobre o cenário generativo de IA nos negócios do próximo ano.

O uso empresarial de agentes de IA está aumentando, com 25% das empresas usando previsão de IA generativa para implantar agentes de IA em 2025, crescendo para 50% até 2027, de acordo com o Relatório de Previsões Globais para 2025 da Deloitte. Centrando-se no impacto da Gen AI nas indústrias de tecnologia, meios de comunicação e telecomunicações, o relatório da Deloitte define agentes de IA generativos autónomos - também conhecidos como IA de agência - como soluções de software que podem completar tarefas complexas e cumprir objectivos com pouca ou nenhuma supervisão humana.

Aqui estão algumas das previsões mais interessantes da Deloitte para 2025 em relação à IA generativa e à IA agente:

• A lacuna de adoção das mulheres no uso da Gen AI está diminuindo rapidamente:Em 2025, prevê-se que a experimentação e o uso da GenAI pelas mulheres correspondam ou excedam os dos homens, mas as empresas de tecnologia ainda devem melhorar a confiança, a representação nos modelos de treinamento, e diversidade na força de trabalho de IA. Em 2023, o uso da Geração AI pelas mulheres era apenas metade do uso dos homens.
• A geração AI está impulsionando o aumento do consumo de energia dos data centers:prevê-se que o consumo de eletricidade pelos data centers globais dobre para 4% (1.065 terawatts-hora) até 2030, à medida que o consumo intensivo de energia da geração AI cresce mais rápido do que outros usos e aplicações.
• A Geração AI está preparada para tornar os dispositivos mais inteligentes:Em 2025, a parcela de smartphones habilitados para a Geração AI poderá exceder 30%, além de cerca de 50% de laptops com capacidades de processamento locais da Geração AI.

Uma análise mais aprofundada da previsão de adoção de agentes de IA do relatório observa o seguinte: "O crescimento dos agentes de IA será alimentado pela inovação tanto de start-ups quanto de líderes estabelecidos do setor que identificam novas oportunidades de receita. Construídos em grandes modelos de linguagem, esses agentes de IA oferecerá maior flexibilidade e uma gama mais ampla de casos de uso em comparação com métodos tradicionais de aprendizado de máquina ou aprendizado profundo. Embora o objetivo final seja alcançar agentes autônomos e confiáveis, a Deloitte espera melhorias significativas em suas capacidades em 2025, à medida que essas tecnologias avançam rapidamente, com agentes. IA passando por pilotos e provas de conceitos em alguns mercados e para algumas aplicações em 2025."

De acordo com a Deloitte, a IA agente tem estas características e capacidades comuns:

• Construídos em modelos básicos:modelos básicos como LLMs permitem que a IA de agente raciocine, analise e se adapte a fluxos de trabalho complexos e imprevisíveis, tornando-os mais flexíveis do que RPA e sistemas especializados. Os LLMs estão melhorando rapidamente, com raciocínio aprimorado e a capacidade de dividir tarefas em etapas menores entre os avanços mais recentes.
• Age de forma autônoma:Embora o grau de autonomia varie, a IA agente pode ser treinada para planejar e executar tarefas complexas em grande parte por conta própria. Ao introduzir tokens de raciocínio, os modelos de cadeia de pensamento podem resolver desafios mais complexos do que os LLMs anteriores.
• Sente o ambiente:A Agentic AI pode perceber o ambiente, processar informações e compreender o contexto das tarefas que lhe são atribuídas. A IA avançada pode processar dados multimodais, como vídeos, imagens, áudio, texto e números.
• Usa ferramentas:A Agentic AI interage com ferramentas e sistemas para concluir tarefas, como software, aplicativos empresariais e a Internet.
• Orquestra:A Agentic AI pode direcionar a participação de outros sistemas e bots para concluir uma tarefa. Com sistemas multiagentes, isso significa colaborar com outros agentes autônomos de IA generativa.
• Acede à memória:LLMs não têm estado. Cada interação é processada de forma independente e as informações não são retidas quando uma interação é concluída. Com a adição de mecanismos de recuperação e bancos de dados, a IA agente pode acessar a memória de curto prazo para manter o contexto enquanto executa uma tarefa específica, e a memória de longo prazo para aprender e melhorar com a experiência.

De acordo com a Deloitte, os chatbots e copilotos da Gen AI são sofisticados; eles podem interagir intuitivamente com humanos, sintetizar informações complexas e gerar conteúdo. No entanto, falta-lhes o grau de agência e autonomia que a IA agente promete.

A Deloitte destaca a principal distinção entre copilotos e chatbots versus agentes de IA. De acordo com a definição da Deloitte, "A Agentic AI tem 'agência' - a capacidade de agir e escolher quais ações tomar. Agência implica autonomia, que é o poder de agir e tomar decisõesde forma independente. Quando estendemos esses conceitos para a IA agentica, podemos dizer que ela pode agir por conta própria para planejar, executar e atingir uma meta - ela se torna 'agentica'. As metas são definidas por humanos, mas os agentes determinam como cumpri-las."

A pesquisa State of AI Connected Customer da Salesforce revela que um terço dos consumidores preferiria trabalhar com agentes de IA para um serviço mais rápido. Muitos consumidores ficam felizes em se comunicar com um agente de IA, mas também querem saber quando essa conversa está acontecendo.

Além disso, a IA agêntica é a principal tendência tecnológica estratégica para 2025, de acordo com o Gartner. As empresas investirão pesadamente em agentes de IA à medida que o mundo do trabalho mudar para sempre. A pesquisa sugere que um executivo é a chave para desbloquear o valor dessas transformações. A adoção acelerada de IA generativa e de IA está criando grande pressão sobre as organizações de TI. Os CIOs também devem atuar como diretores de IA, de acordo com uma pesquisa da Salesforce. Embora a maioria dos CIOs acredite que a IA é uma mudança de jogo, apenas 11% dizem que implementaram totalmente a tecnologia, citando a segurança e a infraestrutura de dados como os seus principais impedimentos.

Para saber mais sobre as tendências futuras da IA generativa e da IA agente da Deloitte, você pode visitar aqui.