Desvendando o potencial da IA ​​generativa para a modernização de dados: insights das previsões de IA da MassTLC para 2025.

No mundo da tecnologia, que evolui rapidamente, a inteligência artificial (IA) está se tornando um fator essencial para a inovação e a vantagem competitiva. No recente evento AI Predictions 2025 da MassTLC, tive o prazer de discutir para onde a IA está caminhando no espaço da modernização de dados e como a IA generativa (GenAI) irá remodelar a forma como as empresas abordam dados não estruturados, processos internos e desafios operacionais.

Aqui estão algumas das minhas principais previsões para o próximo ano:

GenAI e a revolução dos dados não estruturados

Um dos casos de uso mais promissores da GenAI é a transformação de dados não estruturados, que representam cerca de 80 a 90% dos dados corporativos. Variando de documentos jurídicos a anotações manuscritas, essas informações são tradicionalmente difíceis de processar e analisar. Historicamente, apenas uma pequena parcela das organizações conseguiu aproveitá-las de forma eficaz, e grande parte delas permanece um recurso inexplorado.

A GenAI tem o potencial de mudar isso. Imagine uma ferramenta de IA capaz de ler um documento jurídico complexo ou uma série de contratos, permitindo que os usuários façam perguntas diretas e recebam respostas instantâneas sem a necessidade de conhecimento especializado. Essa capacidade poderia democratizar a análise de dados em todos os departamentos e fornecer acesso a dados valiosos em segundos para pessoas sem conhecimento técnico. Prevejo que, no próximo ano, mais empresas implementarão a GenAI para extrair insights de seus dados não estruturados, transformando grandes quantidades de informações brutas em um ativo estratégico.

Acesso a dados entre departamentos e produtividade orientada por IA

À medida que as organizações adotam a IA, a tecnologia dará cada vez mais suporte ao acesso a dados entre departamentos e otimizará as operações. Por exemplo, a IA de ponta pode transformar processos em departamentos como finanças e suporte técnico. Em finanças, a IA pode responder a perguntas sobre histórico de pagamentos ou transações com fornecedores em segundos, uma tarefa que antes exigia revisões demoradas de registros. Da mesma forma, as equipes de suporte técnico poderiam usar a IA para encontrar respostas para perguntas complexas sem gastar horas consultando manuais, permitindo um atendimento mais rápido e eficiente.

Ao integrar a IA de ponta aos fluxos de trabalho diários, as organizações podem impulsionar a produtividade em diversos departamentos. Prevejo que, em 2025, veremos a IA se tornar não apenas uma ferramenta para inovação, mas também um fator de eficiência, capacitando os funcionários com acesso imediato a informações práticas.

Superando os desafios da adoção da IA

Apesar do seu potencial, a adoção da IA ​​não está isenta de desafios. Muitas empresas ainda enfrentam barreiras, incluindo a falta de profissionais qualificados para gerenciar modelos de IA, preocupações com a segurança de dados e a necessidade de uma governança robusta. Um estudo recente da Deloitte mostrou que muitas empresas permanecem na fase experimental com IA, o que reflete a necessidade de melhores ferramentas e estruturas para ajudar as organizações a fazer a transição da experimentação para a produção.

No próximo ano, podemos esperar um aumento na demanda por soluções que simplifiquem a integração da IA ​​e ofereçam medidas de segurança mais robustas para proteger dados sensíveis. Trazer modelos para os dados, em vez de dados para os modelos, por exemplo, pode ajudar a manter a privacidade sem comprometer a obtenção de insights. Prevejo que superar esses desafios se tornará um foco central à medida que as empresas se esforçam para concretizar todo o potencial da IA.

GenAI e gestão de riscos: uma prioridade crescente

À medida que a IA continua a evoluir, também aumentará a necessidade de estratégias de mitigação de riscos. As empresas que adotam a IA de última geração precisarão priorizar a proteção de dados, a governança e a precisão dos modelos. Simplificar os requisitos técnicos para o uso da IA ​​também pode ajudar as empresas a superar a lacuna de habilidades e tornar a tecnologia acessível a um público mais amplo.

Prevejo que veremos um foco crescente na gestão de riscos embarcados em 2025, à medida que fornecedores e organizações trabalham para tornar a IA não apenas poderosa, mas também confiável e segura.

O futuro da Inteligência Artificial Geral: integrada, em todos os lugares.

Olhando para o futuro, espero que a Inteligência Artificial Geral (GenAI) se torne parte integrante das ferramentas de software que usamos diariamente. De plataformas de videoconferência a ferramentas de programação como o GitHub Copilot, a IA será integrada de forma transparente para aprimorar a experiência do usuário. Em 2025 e nos anos seguintes, acredito que essa tendência continuará, com a IA chegando aos softwares de produção à medida que as empresas consolidam suas práticas de governança e proteção de privacidade.

À medida que a IA de geração de dados se torna um componente essencial da tecnologia do dia a dia, as organizações precisarão escolher fornecedores que priorizem a facilidade de uso, a segurança dos dados e a conformidade com os padrões em constante evolução. Aquelas que se adaptarem à IA de forma rápida e eficaz serão as que mais se beneficiarão, ganhando eficiência, obtendo insights valiosos e preparando o terreno para um futuro mais orientado por dados.

A adoção da IA ​​é uma jornada, mas com as estratégias e os parceiros certos, as organizações podem aproveitar todo o seu potencial, utilizando a IA para se manterem competitivas e inovadoras em um mundo digital cada vez mais complexo.

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