Prática de Implementação de IA: Cinco Principais Insights da Estratégia à Escala
A inteligência artificial está passando de um tópico popular para aplicações práticas, com produtos de IA em escala se tornando o foco da competição. O relatório de 2025 sobre o estado da IA, "Manual do Construtor", foca na prática de implementação, analisando de forma abrangente o processo completo de produtos de IA desde a concepção até a operação em escala.
Este relatório, baseado em entrevistas com 300 executivos de empresas de software e especialistas na área de IA, fornece um roteiro tático com o objetivo de transformar as vantagens da IA em uma vantagem competitiva sustentável. Aqui estão cinco principais percepções:
1. A estratégia de produtos de IA entra numa nova fase
As empresas nativas de IA colocam produtos no mercado mais rapidamente do que as tradicionais. 47% das empresas nativas de IA atingiram uma escala crítica e validaram a adaptação ao mercado, enquanto apenas 13% das empresas tradicionais que integraram IA alcançaram essa fase.
Tendência principal:
Fluxos de trabalho de agentes inteligentes e aplicações verticais tornam-se foco
Quase 80% dos desenvolvedores nativos de IA estão a preparar sistemas de IA que podem executar operações múltiplas de forma autónoma.
As empresas geralmente adotam arquiteturas de múltiplos modelos, com uma média de 2,8 modelos usados por cada produto voltado para o cliente.
2. O modelo de preços de IA reflete características económicas únicas
A IA está a mudar a forma como os produtos são precificados. Muitas empresas estão a adotar um modelo híbrido, combinando uma taxa de subscrição básica com faturação com base no uso. Algumas empresas estão a explorar uma precificação completamente baseada no uso ou em resultados.
37% das empresas planeiam ajustar os preços no próximo ano para melhor refletir o valor e o uso dos clientes.
Atualmente, ainda há muitas empresas que oferecem funcionalidades de IA gratuitamente.
3. A estratégia de talentos torna-se uma vantagem diferenciada
A IA não é apenas uma questão técnica, mas também um desafio organizacional. As melhores equipes formam grupos multidisciplinares, incluindo engenheiros de IA, engenheiros de aprendizado de máquina, cientistas de dados e gerentes de produtos de IA.
Empresas de alto crescimento prevêem que 37% das equipas de engenharia se concentrem em IA
A contratação de talentos em IA ainda é um gargalo, o tempo médio de recrutamento para engenheiros de IA/ML ultrapassa 70 dias.
54% dos entrevistados afirmam que o progresso das contratações está atrasado, sendo a principal razão a falta de talentos qualificados.
4. O aumento do orçamento de IA, reestruturando a estrutura financeira das empresas
As empresas estão a investir entre 10% e 20% do seu orçamento de P&D em IA, com uma tendência de crescimento até 2025. A IA tornou-se o principal motor estratégico do produto.
Mudança na estrutura de custos:
Fase inicial: os custos com recursos humanos dominam
Fase de maturidade: os custos de serviços em nuvem, inferência de modelos e conformidade estão a aumentar.
5. A aplicação interna de IA nas empresas expande-se, mas de forma desigual
A maioria das empresas oferece acesso a ferramentas de IA internas para 70% dos funcionários, mas a taxa de uso regular real é de apenas cerca de 50%. Empresas grandes e maduras enfrentam maiores desafios na promoção do uso de IA.
Características de empresas com alta taxa de adoção:
Implementar IA em mais de 7 cenários internos
Principais aplicações: assistente de programação (77%), geração de conteúdo (65%), pesquisa de documentos (57%)
A eficiência de trabalho nesses setores aumentou de 15% a 30%
O ecossistema de ferramentas de IA está a amadurecer gradualmente
A pesquisa mostra que as ferramentas e plataformas de IA comumente usadas em ambientes de produção incluem:
A tecnologia de IA está passando da teoria para a prática, as empresas precisam desenvolver uma estratégia abrangente, desde talentos, tecnologia até operações, para implementar capacidades de IA de forma abrangente e se destacar na concorrência.
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LayerZeroHero
· 07-20 01:41
O orçamento técnico ainda é a maior parte.
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Token_Sherpa
· 07-17 04:47
honestamente apenas mais um ciclo de hype... já vi este filme antes com blockchain smh
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CryptoCross-TalkClub
· 07-17 04:46
Outra vez a vender máquinas de cortar relva, desta vez com AI incluída.
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NFTArchaeologist
· 07-17 04:34
A prática traz conhecimento verdadeiro, confiável.
Prática de Implementação de IA: Cinco Principais Percepções para Aumentar a Competitividade
Prática de Implementação de IA: Cinco Principais Insights da Estratégia à Escala
A inteligência artificial está passando de um tópico popular para aplicações práticas, com produtos de IA em escala se tornando o foco da competição. O relatório de 2025 sobre o estado da IA, "Manual do Construtor", foca na prática de implementação, analisando de forma abrangente o processo completo de produtos de IA desde a concepção até a operação em escala.
Este relatório, baseado em entrevistas com 300 executivos de empresas de software e especialistas na área de IA, fornece um roteiro tático com o objetivo de transformar as vantagens da IA em uma vantagem competitiva sustentável. Aqui estão cinco principais percepções:
1. A estratégia de produtos de IA entra numa nova fase
As empresas nativas de IA colocam produtos no mercado mais rapidamente do que as tradicionais. 47% das empresas nativas de IA atingiram uma escala crítica e validaram a adaptação ao mercado, enquanto apenas 13% das empresas tradicionais que integraram IA alcançaram essa fase.
Tendência principal:
2. O modelo de preços de IA reflete características económicas únicas
A IA está a mudar a forma como os produtos são precificados. Muitas empresas estão a adotar um modelo híbrido, combinando uma taxa de subscrição básica com faturação com base no uso. Algumas empresas estão a explorar uma precificação completamente baseada no uso ou em resultados.
3. A estratégia de talentos torna-se uma vantagem diferenciada
A IA não é apenas uma questão técnica, mas também um desafio organizacional. As melhores equipes formam grupos multidisciplinares, incluindo engenheiros de IA, engenheiros de aprendizado de máquina, cientistas de dados e gerentes de produtos de IA.
4. O aumento do orçamento de IA, reestruturando a estrutura financeira das empresas
As empresas estão a investir entre 10% e 20% do seu orçamento de P&D em IA, com uma tendência de crescimento até 2025. A IA tornou-se o principal motor estratégico do produto.
Mudança na estrutura de custos:
5. A aplicação interna de IA nas empresas expande-se, mas de forma desigual
A maioria das empresas oferece acesso a ferramentas de IA internas para 70% dos funcionários, mas a taxa de uso regular real é de apenas cerca de 50%. Empresas grandes e maduras enfrentam maiores desafios na promoção do uso de IA.
Características de empresas com alta taxa de adoção:
O ecossistema de ferramentas de IA está a amadurecer gradualmente
A pesquisa mostra que as ferramentas e plataformas de IA comumente usadas em ambientes de produção incluem:
A tecnologia de IA está passando da teoria para a prática, as empresas precisam desenvolver uma estratégia abrangente, desde talentos, tecnologia até operações, para implementar capacidades de IA de forma abrangente e se destacar na concorrência.