Com a chegada do fim do ano, a IBM selecionou um conjunto de previsões que podem fazer parte da agenda para 2025. São apostas que abrangem desde segurança à IA generativa, baseadas na opinião dos executivos da empresa e seus amplos conhecimentos sobre o mercado e cenários.
—O agente de IA está aqui e agora: construir barreiras para uma autonomia segura e poderosa será essencial:
À medida que o agente de IA surge como um tema predominante em 2025, marcando uma mudança fundamental das soluções tradicionais de IA para agentes proativos e equipes, também surgirão questões sobre responsabilidade e controle desses sistemas cada vez mais autônomos. Isso trará maior atenção às barreiras, processos e ferramentas de como gerenciamos os agentes, a fim de construir confiança para essa nova e poderosa fronteira de recursos de IA. Também aumentará a necessidade de qualificar funcionários em todas as disciplinas e níveis de liderança para que possam desenvolver, usar e supervisionar soluções de forma responsável— Ritika Gunnar, gerente- geral de dados e IA, IBM.
—O papel dos “colaboradores individuais” evoluirá, todos seremos gerentes de agentes: estamos entrando em um novo capítulo de como os funcionários realizam o trabalho com o surgimento de agentes de IA. Ao contrário dos assistentes, os agentes têm a capacidade de gerar planos com base em um prompt e executar tarefas de forma independente. Eles são mais eficazes quando focados em tarefas especializadas e trabalhando em conjunto com outros agentes em solicitações complexas e multipartes. À medida que os agentes de IA se tornam mais comuns, as empresas precisarão reavaliar seus processos de trabalho e criar novos tipos de equipes para que os humanos supervisionem grupos de agentes de IA autônomos — Jill Goldstein, Global Managing Partner, HR & Talent Transformation, IBM Consulting.
A IA de código aberto impulsionará a adoção empresarial: — Apesar da pressão crescente, muitas empresas ainda estão lutando para mostrar retornos mensuráveis sobre seus investimentos em IA — e as altas taxas de licenciamento de modelos proprietários são um fator importante. Em 2025, as soluções de IA de código aberto surgirão como uma força dominante para fechar essa lacuna. Graças ao seu desenvolvimento orientado pela comunidade de desenvolvedores, os modelos de código aberto estão rapidamente transformando as principais ofertas proprietárias em poder, e a proliferação de soluções de IA abertas específicas para a indústria e tarefas tornará mais fácil do que nunca para as organizações aplicá-las a uma ampla gama de casos de uso inovadores, sem taxas ou custos de chamada de API. Com sua estrutura de custos mais amigável, maior transparência e auditabilidade e suporte para arquiteturas multi-nuvem, esperamos que a IA de código aberto seja fundamental para ajudar as organizações a escalar além da experimentação e começar a perceber retornos no próximo ano
— Bill Higgins, watsonx Platform Engineering and Open Innovation, IBM Research
A automação se torna um requisito para IA: — 2025 será o ano das iniciativas de IA, quando a automação empoderada pela tecnologia atingirá um ponto de inflexão de algo desejável para um requisito. Simplificando: a automação é necessária para resolver a complexidade da IA. As organizações agora podem avançar e dimensionar com confiança suas iniciativas usando automação, passando de investir tempo gerenciando e mantendo aplicativos de IA e ambientes de TI para detectar e resolver problemas proativamente. Automatizar essas tarefas será essencial para a vantagem competitiva. No ano que vem, toda conversa sobre IA precisará falar sobre automação, e vice-versa — você não conseguirá ter uma discussão sobre automação sem falar sobre IA—Bill Lobig, vice-presidente de gerenciamento de produtos, IBM Automation.
— A aceleração de IA adequada à finalidade aumentará o desempenho e a segurança do mainframe:
Em 2025, veremos as empresas mudarem para uma abordagem adequada à IA usando hardware dedicado, especialmente em mainframes que lidam com dados transacionais de alto volume. Esses aceleradores de hardware, que podem ser entregues em chip e em cartões externos, permitem o uso de modelos de IA tradicionais junto com modelos de linguagem LLMs baseados em codificador da escolha do usuário, melhorando a análise de dados em larga escala e em tempo real e os insights para setores como bancos e seguros. Como essa abordagem permite que as cargas de trabalho de IA permaneçam no local, ela também aprimora o processo de gerenciamento de segurança, resiliência e conformidade para operadores de mainframe em setores regulamentados, ao mesmo tempo que os capacita a desbloquear novos níveis de eficiência e insights, definindo o novo padrão para resultados preditivos — Tina Tarquinio, VP, Gerenciamento de Produtos, IBM Z e LinuxONE.
—À medida que as organizações iniciam a transição para a criptografia pós-quântica no próximo ano, a agilidade será crucial para garantir que os sistemas estejam preparados para a transformação contínua, principalmente porque o Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia dos EUA (NIST) continua a expandir seu conjunto de ferramentas de padrões de criptografia pós-quântica. Os padrões iniciais do NIST foram um sinal para o mundo de que agora é a hora de começar a jornada rumo à segurança quântica. Mas igualmente importante é a necessidade de agilidade criptográfica – garantindo que os sistemas possam se adaptar rapidamente a novos mecanismos e algoritmos criptográficos em resposta a ameaças em mudança, avanços tecnológicos e vulnerabilidades — idealmente aproveitando a automação para agilizar e acelerar o processo— Ray Harishankar, IBM Fellow, IBM Quantum Safe.
A ascensão da Shadow AI: —Nos últimos anos, as empresas têm lidado com a Shadow IT — o uso de infraestrutura de nuvem não aprovada e aplicativos SaaS sem o consentimento das equipes de TI, o que abre a porta para potenciais violações de dados ou não conformidade. Agora, as empresas estão enfrentando um novo desafio no horizonte: Shadow AI. A Shadow AI tem o potencial de ser um risco ainda maior do que a Shadow IT porque não afeta apenas a segurança, mas também a proteção. A democratização da tecnologia de IA com ChatGPT e OpenAI ampliou o escopo de funcionários que têm o potencial de colocar informações confidenciais em uma ferramenta pública de IA. Em 2025, é essencial que as empresas ajam estrategicamente para ganhar visibilidade e manter o controle sobre o uso de IA por seus funcionários. Com políticas sobre o uso de IA e a infraestrutura híbrida certa em vigor, as empresas podem se colocar em uma posição mais segura para gerenciar melhor os dados confidenciais e o uso de aplicativos—Nataraj Nagaratnam, CTO IBM Cloud Security.
—A IA multimodal, especialmente para processamento de documentos complexos, crescerá significativamente dentro da empresa: A IA multimodal está pronta para gerar valor substancial para as empresas, permitindo que elas desbloqueiem mais valor de seus dados. Os modelos de IA multimodal são capazes de processar e analisar todos os tipos de documentos complexos com conteúdo rico incorporado na forma de imagens, tabelas e gráficos. Esses modelos também estão evoluindo para oferecer suporte a outras modalidades, como áudio e imagens, desbloqueando inúmeras novas possibilidades de insights. Como resultado, as organizações precisarão começar a trazer ordem e método à maneira como lidam com todos esses dados multimodais não estruturados para prepará-los para a IA empresarial. Isso pressionará a infraestrutura existente, incluindo maiores requisitos de armazenamento e soluções de gerenciamento robustas—Sriram Raghavan é vice-presidente da IBM Research for AI.
As empresas acoplarão tecnologias de IA e automação para atingir metas de sustentabilidade até 2030:
— As empresas têm metas de sustentabilidade ousadas para 2030, mas também têm infraestrutura mais complexa e mais fontes de dados do que quando essas metas foram anunciadas pela primeira vez anos atrás. Em 2025, as organizações com ambições e metas de sustentabilidade devem implementar recursos de automação com tecnologia de IA, incluindo observabilidade, gerenciamento de recursos e gerenciamento do ciclo de vida do aplicativo. Esses recursos podem ajudar a reduzir a pressão sobre os data centers, incluindo o gerenciamento do consumo de energia e a melhoria do desempenho e do ciclo de vida dos ativos, o que pode, em última análise, ajudar a progredir nas metas de sustentabilidade em geral—Kendra DeKeyrel, vice-presidente de ESG e líder de produtos de gerenciamento de ativos na IBM.