Massachusetts Institute of Technology: Cinco tendências em IA e ciência de dados para 2025

40Ninguém parece utilizar a IA para fazer estas previsões, e nós também não a utilizaremos ao partilhamos a nossa lista de tendências de IA que serão importantes em 2025. Mas incluiremos as pesquisas mais recentes sempre que possível. Randy Bean acaba de concluir o seu inquérito anual a executivos de dados, analítica e IA, o Inquérito de Referência Executiva de Liderança em IA e Dados de 2025, realizado pela sua empresa de formação, a Data & AI Leadership Exchange; e Thomas H. Davenport trabalhou em várias pesquisas sobre IA generativa e dados, estruturas de liderança tecnológica e, mais recentemente, IA agêntica. Eis as tendências de IA para 2025 nos nossos radares que os líderes devem compreender e monitorizar.

1.OS LÍDERES ENFRENTARÃO QUER A PROMESSA COMO O ENTUSIASMO EM TORNO DA IA TÁCTICA

Vamos primeiro tirar do caminho a IA agêntica — o tipo de IA que realiza tarefas de forma independente: é uma aposta certa para a “tendência de IA mais popular” de 2025. A IA agêntica parece estar em ascensão inevitável: todos no mundo dos fornecedores de tecnologia e de analistas estão entusiasmados com a perspectiva de terem programas de IA a colaborar para fazer trabalho real em vez de apenas gerar conteúdo, embora ninguém tenha a certeza de como tudo isto funcionará. Alguns líderes de TI pensam que já o têm (37%, num inquérito iminente patrocinado pela UiPath a 252 líderes de TI dos EUA); a maioria espera que isso aconteça em breve e está pronta para gastar dinheiro com isso (68% em seis meses ou menos); e alguns cépticos (que encontrámos em entrevistas) acham que é principalmente publicidade enganosa dos fornecedores.

A maioria dos executivos de tecnologia acredita que estes programas de IA autónomos e colaborativos serão baseados principalmente em bots de IA generativos focados que executarão tarefas específicas. A maioria das pessoas acredita que haverá uma rede destes agentes, e muitos esperam que os ecossistemas de agentes necessitem de menos intervenção humana do que a IA exigiu no passado. Alguns acreditam que a tecnologia será toda orquestrada por ferramentas de automatização de processos robóticos; alguns propõem que os agentes serão procurados pelos sistemas de transacções empresariais; e alguns antevêem o aparecimento de um “superagente” que tudo controlará.

Eis o que pensamos: haverá (e em alguns casos, já existem) bots de IA generativos que atenderão aos pedidos das pessoas em tarefas específicas de criação de conteúdo. Será necessário mais do que uma destas ferramentas de IA ágeis para fazer algo significativo, como fazer uma reserva de viagem ou realizar uma transacção bancária. Mas estes sistemas ainda funcionam prevendo a palavra seguinte, e por vezes isso pode levar a erros ou imprecisões. Portanto, ainda haverá necessidade de os humanos os verificarem ocasionalmente.

Os primeiros agentes serão para pequenas tarefas internas estruturadas com pouco dinheiro envolvido — por exemplo, ajudar a alterar a sua palavra-passe na área de TI ou reservar tempo para férias nos sistemas de RH. Não vemos muita probabilidade de as empresas libertarem estes agentes em clientes reais que gastam dinheiro real tão cedo, a menos que haja a oportunidade de rectificação humana ou de reversão de uma transacção. Como resultado, não prevemos um grande impacto na força de trabalho humana desta tecnologia em 2025, excepto novos empregos a escreverem textos em blogues sobre a IA agêntica. (Esperem, os agentes podem fazer isso?)

2.CHEGOU A ALTURA DE AVALIAR OS RESULTADOS DAS EXPERIÊNCIAS DE IA GENERATIVA

Um dos motivos pelos quais todos estão entusiasmados com os agentes é que, em 2024, ainda era difícil demonstrar o valor económico da IA genérica. Argumentámos no artigo sobre tendências de IA do ano passado que o valor da IA generativa ainda tinha de ser demonstrado. Os líderes de dados e IA no Inquérito de Benchmark Executivo de Liderança em IA e Dados de 2025 de Randy declaram estar confiantes de que o valor da IA generativa está a ser gerado: 58% afirmaram que a sua organização alcançou ganhos exponenciais de produtividade ou eficiência com a IA, presumivelmente principalmente com a IA generativa. Outros 16% disseram que “libertaram os trabalhadores do conhecimento de tarefas mundanas” com a utilização de ferramentas de IA generativa. Esperemos que estas crenças altamente positivas estejam correctas.

Mas as empresas não devem ter apenas fé. Muito poucas empresas avaliam realmente os ganhos de produtividade com cuidado ou descobrem o que os trabalhadores do conhecimento estão a fazer com o seu tempo livre. Só alguns estudos académicos avaliaram os ganhos de produtividade da IA generativa e, quando o fizeram, encontraram geralmente algumas melhorias, mas não exponenciais. A Goldman Sachs é uma das raras empresas que avaliou os ganhos de produtividade na área da programação. Os programadores relataram que a sua produtividade aumentou cerca de 20%. A maioria dos estudos semelhantes encontrou factores contingentes na produtividade, em que os trabalhadores inexperientes ganham mais (como no serviço ao cliente e na consultoria) ou os trabalhadores experientes têm melhores resultados (como na criação de código).

Em muitos casos, a melhor forma de avaliar os ganhos de produtividade será estabelecer experiências controladas. Por exemplo, uma empresa pode ter um grupo de profissionais de marketing a utilizar IA generativa para criar conteúdos sem revisão humana, outro a utilizar com revisão humana e um grupo de controlo a não utilizar. Mais uma vez, poucas empresas estão a fazê-lo, e isso precisará de mudar. Tendo em conta que a IA generativa é principalmente sobre a geração de conteúdos para muitas empresas neste momento, se quisermos compreender realmente os benefícios também teremos de começar a avaliar a qualidade dos conteúdos. Isto é notoriamente difícil de fazer com a produção de trabalho de conhecimento. No entanto, se a IA generativa ajuda a escrever textos em blogues muito mais rapidamente, mas os textos são aborrecidos e imprecisos, é importante avaliar: haverá pouco benefício neste caso de utilização específico.

O facto triste é que, se muitas organizações quiserem realmente obter ganhos exponenciais de produtividade, estas melhorias poderão ser avaliadas em despedimentos em grande escala. Mas não há sinais de despedimentos em massa nas estatísticas do emprego. Além disso, um vencedor do Prémio Nobel de economia deste ano, Daron Acemoglu, do MIT, comentou que não vimos ganhos reais de produtividade com a IA até agora, e não espera ver nada de dramático nos próximos anos — talvez um aumento de 0,5% na próxima década. Em qualquer caso, se as empresas quiserem realmente ver e lucrar com a IA generativa, terão de avaliar e experimentar para verem os benefícios.

3.ENTRA EM ACÇÃO A REALIDADE SOBRE A CULTURA ORIENTADA POR DADOS

Parece que estamos a perceber que a IA generativa é muito interessante, mas não muda tudo, especialmente os atributos culturais a longo prazo. No nosso artigo de tendências do ano passado, observámos que a pesquisa de Randy descobriu que a percentagem de inquiridos da empresa que disseram que a sua organização tinha “criado uma organização orientada por dados e IA” e “estabelecido uma cultura organizacional orientada por dados e IA” duplicou relativamente ao ano anterior (de 24% para 48% para a criação de organizações orientadas por dados e IA, e de 21% para 43% para o estabelecimento de culturas orientadas por dados). Ficámos algo surpreendidos com esta dramática melhoria relatada e atribuímos as mudanças à IA generativa, uma vez que foi amplamente divulgada e adoptada rapidamente pelas organizações.

Este ano, os números estabilizaram um pouco. Trinta e sete por cento dos inquiridos referiram que trabalham numa organização orientada por dados e IA, e 33% disseram ter uma cultura orientada por dados e IA. Ainda é uma coisa boa que os líderes de dados e IA sintam que as suas organizações melhoraram neste aspecto no passado distante, mas a nossa previsão a longo prazo é que a IA generativa por si só não é suficiente para tornar as organizações e culturas orientadas por dados.

No mesmo inquérito, 92% dos inquiridos declararam sentir que os desafios culturais e de gestão da mudança são o principal obstáculo para se tornarem orientados por dados e IA. Isto sugere que qualquer tecnologia por si só é insuficiente. Vale a pena notar que a maioria dos colaboradores inquiridos eram de organizações tradicionais fundadas há mais de uma geração e têm um historial de transformação gradual. Muitas destas empresas fizeram mais para executar as suas estratégias digitais durante a pandemia do que nas duas décadas anteriores.

4.OS DADOS NÃO ESTRUTURADOS VOLTAM A GANHAR IMPORTÂNCIA

A IA generativa teve outro impacto nas organizações: torna os dados não estruturados novamente importantes. No Inquérito de Referência Executiva de Liderança em IA e Dados de 2025, 94% dos líderes de dados e IA disseram que o interesse em IA leva a um maior foco nos dados. Como a IA analítica tradicional já existe há várias décadas, pensamos que se referiam ao impacto da IA generativa. Noutra pesquisa que mencionámos no artigo sobre tendências de IA do ano passado, havia provas substanciais de que a maioria das empresas ainda não começou a gerir realmente os dados para se preparar para a IA generativa.

A grande maioria dos dados com que a IA generativa trabalha são relativamente desestruturados, em formatos como texto, imagens, vídeo e similares. Um líder de uma grande organização de seguros partilhou recentemente com Randy que 97% dos dados da empresa não estavam estruturados. Muitas empresas estão interessadas em utilizar a IA generativa para gerir e fornecer acesso aos seus próprios dados e documentos, normalmente utilizando uma abordagem denominada geração aumentada de recuperação, ou RAG. Mas algumas empresas não trabalham muito com os seus dados não estruturados desde os dias da gestão do conhecimento, há 20 anos ou mais. Concentraram-se em dados estruturados — normalmente linhas e colunas de números de sistemas transaccionais.

Para darem forma aos dados não estruturados, as organizações precisam de escolher os melhores exemplos de cada tipo de documento, marcar ou representar graficamente o conteúdo e carregá-lo no sistema. (Bem-vindo ao mundo misterioso dos “embeddings”, das bases de dados vectoriais e dos algoritmos de pesquisa por similaridade.) Estas abordagens oferecem benefícios consideráveis de acesso ao conhecimento para os colaboradores, e é por isso que muitas organizações as estão a adoptar. Mas isto ainda exige muito trabalho humano. No futuro, talvez conseguiremos carregar toneladas dos nossos documentos internos numa janela de prompt da IA generativa, mas 2025 dificilmente será esse futuro. Mesmo quando tal é possível, ainda haverá necessidade de uma considerável curadoria humana dos dados — porque o ChatGPT não consegue dizer qual é a melhor entre 20 propostas de vendas diferentes.

5.QUEM DEVE GERIR OS DADOS E A IA? ESPERA-SE UMA LUTA CONTÍNUA

Talvez não seja surpresa que, embora os dados e as tentativas de os explorar com IA estejam a receber cada vez mais atenção e investimento organizacional, a própria função de liderança de dados continue a enfrentar dificuldades. A função ainda é relativamente incipiente — apenas 12% das organizações no primeiro inquérito executivo anual de Randy em 2012 nomearam um director de dados. Estão a ser feitos progressos: 85% das organizações no inquérito mais recente de Randy nomearam um director de dados, e percentagens crescentes destes líderes de dados estão focadas no crescimento, inovação e transformação (em oposição a evitar riscos ou problemas regulamentares). Mais organizações também nomearam directores de IA — uns surpreendentes 33%.

Enquanto estas funções continuam a evoluir, as organizações continuam a debater-se com os seus mandatos, responsabilidades e estruturas de relatórios. Menos de metade dos líderes de dados (principalmente directores de dados) que responderam ao Inquérito de Benchmark Executivo de Liderança em IA e Dados de Randy disseram que a sua função é muito bem-sucedida e bem estabelecida, e apenas 51% afirmaram que sentem que o trabalho é bem compreendido dentro das suas organizações. Ainda não temos a certeza de que as responsabilidades de um director de IA e de um director de dados (e analítica/IA) exijam funções separadas, embora algumas organizações, incluindo a Capital One e a Cleveland Clinic, tenham estabelecido a função de director de IA como equivalente ao director de dados.

A única coisa que podemos dizer com segurança é que a procura por liderança em dados e IA irá aumentar, seja qual for o formato e a estrutura que essa procura acarreta.

Estamos divididos relativamente ao futuro mais amplo do director de dados e de IA. Randy acredita firmemente que a função do CDAO deve ser uma função empresarial, reportando à liderança empresarial. Refere que 36% dos líderes de dados e IA no seu inquérito deste ano reportavam ao CEO, presidente ou COO. Randy acredita firmemente que os líderes de dados e de IA precisam de fornecer valor comercial mensurável e compreender e falar a linguagem do negócio.

Thomas concorda que os líderes tecnológicos precisam de se concentrar mais no valor comercial. Mas, como argumentámos no relatório de tendências do ano passado, ele sente haver muitos “chefes de tecnologia”, incluindo CDAO, na maioria das organizações. Muitos destes CDAO sentem que os seus clientes internos ficam confusos com todos os executivos de tecnologia de nível C e que a proliferação dessas funções dificulta a colaboração e torna improvável que reportem ao CEO. Thomas preferiria ver “líderes supertecnológicos”, com todas as funções tecnológicas a reportarem-lhes, como é o caso num número crescente de empresas que promoveram um CIO com uma mentalidade transformadora para preencher a função. Seja qual for a resposta certa, é evidente que as organizações devem fazer algumas intervenções e fazer com que aqueles que lideram os dados sejam tão respeitados como os próprios dados.

Artigo publicado na Revista Executive Digest n.º 228 de Março de 2025