Perguntamos ao o1 da OpenAI sobre as principais tendências de IA em 2025 — aqui está um resumo da nossa conversa.

A IA já está reformulando indústrias e a sociedade em escala global. A IDC prevê que a IA contribuirá com $19,9 trilhões para a economia global até 2030, representando 3,5% do PIB. Esse impulso foi exemplificado pelo recente anúncio do “Projeto Stargate”, uma parceria para investir até $100 bilhões em nova capacidade de centros de dados focados em IA. Tudo isso indica a enorme atividade que ocorre no desenvolvimento de IA. Em um único dia, a IA foi destaque por descobrir proteínas para neutralizar veneno de cobra, criando um tradutor universal ao estilo de Star Trek e pavimentando o caminho para assistentes de IA reais.

Esses e outros desenvolvimentos destacam conquistas individuais, bem como seu progresso interconectado. Esse ciclo de inovação é onde descobertas em um domínio amplificam os avanços em outros, multiplicando o potencial transformador da IA.

Separando sinal de ruído

Mesmo para alguém que acompanha de perto os desenvolvimentos da IA, as rápidas inovações tecnológicas e sua difusão em indústrias e aplicações podem ser atordoantes, tornando extremamente desafiador não apenas saber e entender o que está acontecendo, mas também compreender a importância relativa dos desenvolvimentos. É complicado separar o sinal do ruído.

No passado, talvez eu tivesse consultado um analista do setor de IA para ajudar a explicar a dinâmica e o significado dos desenvolvimentos recentes e projetados. Desta vez, optei por ver se a própria IA poderia me ajudar. Isso me levou a uma conversa com o modelo o1 da OpenAI. O modelo 4o poderia ter funcionado tão efetivamente, mas esperava que um modelo de raciocínio como o o1 fosse mais eficaz.

Perguntei ao o1 quais ele achava serem as principais tendências da IA e por quê. Comecei solicitando as 10 a 15 principais, mas ao longo do nosso diálogo colaborativo, isso se expandiu para 25. Sim, realmente há tantas, o que é um testemunho do valor da IA como tecnologia de propósito geral.

Após aproximadamente 30 segundos de “pensamento” em tempo de inferência, o1 respondeu com uma lista de tendências no desenvolvimento e uso da IA, classificadas de acordo com seu potencial significância e impacto nos negócios e na sociedade. Fiz várias perguntas qualificativas e sugeri algumas mudanças que levaram a pequenas alterações na metodologia de avaliação e nas classificações.

Metodologia

As classificações das várias tendências de IA são determinadas por uma heurística combinada que equilibra múltiplos fatores, incluindo indicadores quantitativos (viabilidade comercial no curto prazo) e julgamentos qualitativos (potencial disruptivo e impacto social no curto prazo) que são descritos a seguir:

• Viabilidade comercial atual: A presença e adoção da tendência no mercado.
• Potencial disruptivo a longo prazo: Como uma tendência poderia remodelar significativamente indústrias e criar novos mercados.
• Impacto social: Avaliando os efeitos imediatos e de curto prazo sobre a sociedade, incluindo acessibilidade, ética e vida cotidiana.
  

Além das classificações gerais das tendências de IA, cada tendência recebe uma pontuação de transformação social de longo prazo (STS), variando de melhorias incrementais (6) a quebras de civilização (10). O STS reflete o máximo potencial de impacto da tendência se totalmente realizado, oferecendo uma medida absoluta de significância transformacional.

O desenvolvimento deste processo de classificação reflete o potencial da colaboração humano-IA. O o1 forneceu uma base para identificação e classificação de tendências, enquanto meu acompanhamento humano ajudou a garantir que os insights fossem contextualizados e relevantes. O resultado mostra como humanos e IA podem trabalhar juntos para navegar na complexidade.

Principais tendências de IA em 2025

Para líderes de tecnologia, desenvolvedores e entusiastas, essas tendências sinalizam tanto oportunidades imensas quanto desafios significativos na navegação das muitas mudanças trazidas pela IA. As tendências altamente classificadas normalmente têm ampla adoção atual, alta viabilidade comercial ou efeitos disruptivos significativos a curto prazo.

Lista de menção honrosa: tendências de IA 11 – 25

É possível discutir se o número 11 ou qualquer um dos seguintes deveria estar no top 10, mas tenha em mente que estas são classificações relativas e incluem uma certa quantidade de subjetividade (seja do o1 ou de mim), com base em nossa conversa iterativa. Suponho que isso não seja muito diferente das conversas que ocorrem dentro de qualquer organização de pesquisa ao completar seus relatórios classificando os méritos comparativos das tendências. No geral, este próximo conjunto de tendências tem um potencial significativo, mas são, ou 1) não tão amplamente difundidas e/ou 2) possuem um retorno potencial que ainda está a vários anos de distância.

Enquanto essas tendências não fizeram parte do top 10, elas mostram a influência crescente da IA em saúde, sustentabilidade e outros domínios críticos.

Humanos digitais mostram a roda de inovação em ação

Um caso de uso que destaca a convergência dessas tendências são os humanos digitais, que exemplificam como tecnologias de IA fundamentais e emergentes se combinam para impulsionar inovações transformadoras. Esses avatares impulsionados por IA criam interações realistas e envolventes, abrangendo papéis como colegas de trabalho digitais, tutores, assistentes pessoais, entretenedores e companheiros. Seu desenvolvimento mostra como as tendências de IA interconectadas criam inovações transformadoras.

Por exemplo, esses avatares realistas são desenvolvidos utilizando as capacidades de IA generativa (tendência 1) para conversação natural, IA explicativa (2) para construir confiança por meio da transparência e IA agente (3) para tomada de decisões autônomas. Com a geração de dados sintéticos, os humanos digitais são treinados em conjuntos de dados diversos e que preservam a privacidade, garantindo que se adaptem a nuances culturais e contextuais. Enquanto isso, a IA de borda (5) permite uma responsividade quase em tempo real e a IA multimodal (17) aprimora as interações integrando texto, áudio e elementos visuais.

Ao utilizar as tecnologias descritas por essas tendências, os humanos digitais exemplificam como avanços em um domínio podem acelerar o progresso em outros, transformando indústrias e redefinindo a colaboração humano-IA. À medida que os humanos digitais continuam a evoluir, eles não apenas exemplificam a roda de inovação, mas também destacam o potencial transformador da IA para redefinir como os humanos interagem com a tecnologia.

Por que AGI e ASI estão tão longe na lista?

O futuro é, de fato, difícil de prever. Muitos esperam que a inteligência artificial geral (AGI) seja alcançada em breve. O CEO da OpenAI Sam Altman disse recentemente: “Estamos agora confiantes de que sabemos como construir AGI como tradicionalmente a entendemos.” No entanto, isso é diferente de dizer que a AGI é iminente. Também não significa que todos concordam com a definição de AGI. Para a OpenAI, isso significa “um sistema altamente autônomo que supera os humanos na maioria dos trabalhos economicamente valiosos.”

Mark Zuckerberg disse que acredita que em 2025 a Meta terá “uma IA que pode efetivamente ser uma espécie de engenheiro de nível médio” que consegue escrever códigos. Isso é claramente um trabalho economicamente viável e poderia ser usado para reivindicar a chegada da AGI. Talvez, mas até mesmo Altman está dizendo agora que a AGI não está chegando tão cedo.

O co-fundador e CEO do Google Deepmind, Demis Hassabis, disse recentemente no podcast Big Technology que a AGI é provavelmente “uma mão cheia de anos longe.” Ele acrescentou, no entanto, que há 50% de chance de que mais uma ou duas descobertas significativas, na ordem do modelo transformer que levou à IA generativa, ainda sejam necessárias para alcançar completamente a AGI.

A superinteligência também pode eventualmente ser alcançada nos próximos 5 a 10 anos. Altman e Elon Musk disseram isso, embora a opinião consensual dos especialistas esteja mais próxima de 2040 — e alguns acreditam que nunca será alcançada. A Lei de Amara nos lembra que tendemos a superestimar o efeito de qualquer tecnologia a curto prazo e subestimar o efeito a longo prazo. Se alcançada, o impacto da superinteligência seria enorme — mas, no momento, esse “se” impede que ela entre na lista das 10 principais.

Escolhendo o(a) colaborador(a) de IA certo(a)

Após realizar esta empreitada, descobri alguns elementos cruciais a considerar na escolha de colaboradores de IA. Embora o o1 tenha oferecido insights valiosos sobre as principais tendências de IA, sua data limite para dados de treinamento foi outubro de 2023, e ele não possui capacidades de navegação na web. Isso se tornou claro quando inicialmente sugeriu o número 12 para IA agente, uma tendência que avançou rapidamente nos últimos meses. Repetir a análise com o modelo 4o, que inclui navegação na web, levou a uma classificação mais adequada da IA agente em 3º lugar.

De acordo com o ChatGPT: “Desculpe pela confusão anterior. Dadas as rápidas inovações e a atenção significativa que a IA agente está recebendo em 2025, seria apropriado classificá-la em 3º lugar na lista das principais tendências de IA. Essa alteração reflete seu impacto crescente e se alinha às análises recentes que destacam sua importância.”

Da mesma forma, tive uma conversa com o o1 sobre a colocação da IA na educação, saúde e ciências da vida. No entanto, o 4o sugeriu que a ordem na classificação fosse invertida, que a saúde deveria ser No. 11 e a educação No. 12.

Concordei com a justificativa e mudei a ordem. Esses exemplos mostram tanto os desafios quanto os benefícios de trabalhar com os chatbots de IA mais recentes, e tanto a necessidade quanto o valor da colaboração humano-máquina.

Classificações de transformação social

Abaixo está um resumo das classificações de STS, oferecendo uma visão comparativa das 25 principais tendências de IA para 2025 e seu potencial impacto a longo prazo. Essas classificações destacam como as tendências de IA variam em seu potencial de remodelar a sociedade, desde habilitadores de curto prazo como IA generativa e IA agente, até inovações de longo prazo como IA quântica e interfaces cérebro-computador.

Navegando no impacto transformador da IA

Enquanto algumas inovações em IA estão aqui agora ou parecem estar prestes a chegar, outras como AGI e ASI permanecem especulativas, nos lembrando de que há muito mais por vir das tecnologias de IA. No entanto, já está claro que a IA, em todas as suas manifestações, está reformulando os assuntos humanos de maneiras que provavelmente se tornarão ainda mais profundas com o tempo. Essas mudanças se estenderão à vida cotidiana e podem até desafiar nossa compreensão do que significa ser humano.

À medida que a IA continua a redefinir indústrias e sociedade, estamos apenas no começo de um drama tecnológico renascentista. Essas tendências, que vão desde modelos generativos até robôs humanoides impulsionados por IA, destacam tanto a promessa quanto a complexidade de integrar a IA em nossas vidas.

O que é particularmente impressionante sobre essas 25 tendências não é apenas seu significado individual, mas a interconexão de seu progresso. Essa roda de inovação em IA continuará a amplificar o progresso, criando um ciclo auto-reforçante de descobertas que redefine indústrias e sociedade. À medida que essas tendências evoluem, revisitar essa análise em seis a 12 meses pode revelar mudanças nas classificações e como a roda da inovação continua a acelerar o progresso em diversas indústrias.

Líderes, desenvolvedores e a sociedade devem monitorar esses avanços e garantir que sejam direcionados a resultados justos, buscando um equilíbrio entre inovação e responsabilidade. Os próximos cinco anos definirão a trajetória da IA — se ela se tornará uma ferramenta para o benefício social ou uma fonte de perturbação. A escolha é nossa.

Gary Grossman é EVP da prática de tecnologia na Edelman e líder global do centro de excelência em IA da Edelman.