Índice de IA da Stanford: 5 insights críticos que estão remodelando a estratégia tecnológica empresarial

O Instituto de Inteligência Artificial Centrada no Ser Humano de Stanford (HAI) divulgou seu Relatório de Índice de IA de 2025, oferecendo uma análise orientada a dados sobre o desenvolvimento global da IA. O HAI tem elaborado um relatório sobre IA nos últimos anos, com seu primeiro benchmark sendo apresentado em 2022. Com certeza, muita coisa mudou.

O relatório de 2025 está repleto de estatísticas. Algumas das principais descobertas incluem:

• Os EUA produziram 40 modelos de IA notáveis em 2024, significativamente à frente da China (15) e da Europa (3).
• O poder computacional para treinar modelos de IA dobra aproximadamente a cada cinco meses, e o tamanho dos conjuntos de dados a cada oito meses.
• Os custos de inferência dos modelos de IA caíram drasticamente – uma redução de 280 vezes de 2022 a 2024.
• O investimento privado global em IA alcançou $252,3 bilhões em 2024, um aumento de 26%.
• 78% das organizações relatam usar IA (up de 55% em 2023).

Para os líderes de TI que estão traçando suas estratégias de IA, o relatório oferece insights críticos sobre desempenho de modelos, tendências de investimento, desafios de implementação e dinâmicas competitivas que estão moldando o panorama tecnológico.
Aqui estão cinco pontos-chave para os líderes de TI do Índice de IA.

1. A democratização do poder da IA está acelerando

Talvez a descoberta mais impressionante seja como a IA de alta qualidade se tornou mais acessível e econômica com rapidez. A barreira de custo que antes restringia a IA avançada aos gigantes da tecnologia está se desfazendo. Essa constatação contrasta fortemente com o que o relatório de Stanford de 2024 encontrou.

“Fiquei impressionado com o quanto os modelos de IA se tornaram mais baratos, mais abertos e acessíveis no último ano”, disse Nestor Maslej, gerente de pesquisa do Índice de IA no HAI ao VentureBeat. “Embora os custos de treinamento permaneçam altos, estamos agora vendo um mundo em que o custo de desenvolver modelos de alta qualidade – embora não os de ponta – está despencando.”

O relatório quantifica essa mudança de maneira dramática: o custo de inferência de um modelo de IA atuando em níveis de GPT-3.5 caiu de $20,00 por milhão de tokens em novembro de 2022 para apenas $0,07 por milhão de tokens em outubro de 2024 – uma redução de 280 vezes em 18 meses.

Igualmente significativo é a convergência de desempenho entre modelos fechados e de código aberto. A diferença entre os melhores modelos fechados (como o GPT-4) e os principais modelos abertos (como o Llama) diminuiu de 8,0% em janeiro de 2024 para apenas 1,7% em fevereiro de 2025.

Ação para líderes de TI: Reavalie sua estratégia de aquisição de IA. Organizações que antes estavam excluídas das capacidades de IA de ponta agora têm opções viáveis através de modelos de código aberto ou APIs comerciais significativamente mais baratas.

2. A lacuna entre a adoção de IA e a realização de valor permanece substancial

Embora o relatório mostre que 78% das organizações agora usam IA em pelo menos uma função comercial (um aumento em relação aos 55% em 2023), o impacto real nos negócios fica aquém da adoção.

Quando questionado sobre ROI significativo em escala, Maslej reconheceu: “Temos dados limitados sobre o que separa as organizações que alcançam retornos massivos em escala com IA daquelas que não o fazem. Esta é uma área crítica de análise que pretendemos explorar mais a fundo.”

O relatório indica que a maioria das organizações que usam IA generativa relata melhorias financeiras modestas. Por exemplo, 47% das empresas que utilizam IA generativa em estratégia e finanças corporativas relatam aumentos na receita, mas geralmente em níveis abaixo de 5%.

Ação para líderes de TI: Foque em casos de uso mensuráveis com potencial claro de ROI, em vez de implementações amplas. Considere desenvolver estruturas mais fortes de governança e medição da IA para monitorar melhor a criação de valor.

3. Funções comerciais específicas mostram retornos financeiros mais fortes com IA

O relatório fornece insights detalhados sobre quais funções comerciais estão vendo o impacto financeiro mais significativo da implementação de IA.

“Do lado dos custos, a IA parece beneficiar mais as funções de operações de cadeia de suprimentos e de serviços,” observou Maslej. “Do lado da receita, funções de estratégia, finanças corporativas e cadeia de suprimentos veem os maiores ganhos.”

Especificamente, 61% das organizações que utilizam IA generativa em gestão de cadeia de suprimentos e inventários relatam economia de custos, enquanto 70% que a utilizam em estratégia e finanças corporativas reportam aumentos na receita. Operações de serviços e marketing/vendas também mostram um forte potencial de criação de valor.

Ação para líderes de TI: Priorize investimentos em IA nas funções que mostram os retornos financeiros mais substanciais no relatório. A otimização da cadeia de suprimentos, as operações de serviços e o planejamento estratégico emergem como áreas de alto potencial para implantação inicial ou expandida de IA.

4. A IA mostra forte potencial para igualar o desempenho da força de trabalho

Uma das descobertas mais interessantes diz respeito ao impacto da IA na produtividade da força de trabalho em diferentes níveis de habilidade. Vários estudos citados no relatório mostram que as ferramentas de IA beneficiam desproporcionalmente os trabalhadores menos qualificados.

No contexto de suporte ao cliente, os trabalhadores de baixa qualificação experimentaram ganhos de produtividade de 34% com assistência de IA, enquanto os trabalhadores de alta qualificação tiveram melhorias mínimas. Padrões semelhantes apareceram em consultoria (43% vs. 16,5% de ganhos) e engenharia de software (21-40% vs. 7-16% de ganhos).

“De maneira geral, esses estudos indicam que a IA tem impactos positivos fortes na produtividade e tende a beneficiar mais os trabalhadores menos qualificados do que os mais qualificados, embora não sempre,” explicou Maslej.

Ação para líderes de TI: Considere a implementação da IA como uma estratégia de desenvolvimento da força de trabalho. Assistentes de IA podem ajudar a nivelar o campo entre funcionários juniores e seniores, potencialmente abordando lacunas de habilidade enquanto melhoram o desempenho geral da equipe.

5. A implementação responsável de IA continua sendo uma aspiração, não uma realidade

Apesar da crescente conscientização sobre os riscos da IA, o relatório revela uma lacuna significativa entre o reconhecimento de riscos e a mitigação. Embora 66% das organizações considerem a cibersegurança um risco relacionado à IA, apenas 55% o mitigam ativamente. Lacunas semelhantes existem para conformidade regulatória (63% vs. 38%) e violação de propriedade intelectual (57% vs. 38%).

Essas descobertas ocorrem em um contexto de aumento nos incidentes de IA, que subiram 56,4% para um recorde de 233 casos relatados em 2024. As organizações enfrentam consequências reais por não implementarem práticas de IA responsáveis.

Ação para líderes de TI: Não atrase a implementação de uma governança robusta para a IA responsável. Embora as capacidades técnicas avancem rapidamente, o relatório sugere que a maioria das organizações ainda carece de estratégias eficazes de mitigação de riscos. Desenvolver essas estruturas agora pode ser uma vantagem competitiva em vez de um fardo de conformidade.

Olhando para frente

O Relatório de Índice de IA de Stanford apresenta um quadro da tecnologia de IA que está amadurecendo rapidamente, tornando-se mais acessível e capaz, enquanto as organizações ainda lutam para aproveitar totalmente seu potencial.

Para os líderes de TI, o imperativo estratégico é claro: concentre-se em implementações direcionadas com ROI mensurável, enfatize a governança responsável e utilize a IA para aprimorar as capacidades da força de trabalho.

“Essa mudança aponta para uma maior acessibilidade e, eu acredito, sugere que uma onda de adoção mais ampla de IA pode estar no horizonte,” disse Maslej.