A explosão de conteúdo gerados pela Inteligência Artificial (IA) coloca as empresas diante do desafio da autenticidade de dados. Esse é um dos três grandes temas, junto com os agentes autônomos e o valor aplicado que guiarão os mais profundos impactos aos negócios em 2025, aponta a Qlik, player global em integração de dados, qualidade de dados, analytics e IA.

“A IA está revolucionando a sociedade e os negócios e, por isso, precisamos moldar como essa tecnologia é e continuará sendo usada. As escolhas feitas hoje irão determinar se a IA atingirá todo seu potencial de forma positiva e benéfica”, afirma o diretor de pré-vendas para a América Latina da Qlik, Cesar Ripari.

A empresa anunciou esses três temas e as 12 principais tendências atreladas a eles que ajudarão a moldar o futuro da IA e dos negócios orientados por dados em 2025.

Autenticidade

1. A confiança será a moeda de dados

A qualidade dos dados é um dos fatores mais importantes com que as empresas devem lidar, mas está cada vez mais difícil prová-la. O foco hoje está em como um modelo foi criado e treinado, mas é preciso conseguir identificar se um modelo é ou não confiável. Perfilamento de dados se tornará importante, amplamente relacionado à capacidade de identificação, precisão, facilidade de consumo, pontualidade, segurança e diversidade.

2. Uma linguagem comum para os dados é necessária

A ideia de um único data lakehouse que reúna os melhores data lakes e warehouses e tenha suporte para vários casos de uso é antiga, mas falta interoperabilidade. A implementação de formatos de tabela abertos surge como uma opção modular, permitindo que as companhias organizem dados em qualquer armazenamento, evitando a dependência de um provedor específico.

3. Esclarecer os dados obscuros (dark data) irá gerar valor

Dark data se refere à grande quantidade de informações coletadas pelas organizações que não são ativamente usadas ou analisadas, levando a oportunidades de insights perdidas. Inicia-se agora uma busca para explorar dados antes não utilizados, que podem garantir grandes vantagens aos negócios.

4. Marketplaces de dados e IA se tornam os lugares para negociar dados de qualidade

À medida que a demanda por dados autênticos e de alta qualidade dispara, o valor de dados privados aumenta. Isso incentiva ainda mais a transformação de dados em produto. Veremos um grande aumento nas compras de ativos de IA, desde modelos até dados por empresas, nos próximos anos por meio de marketplaces de IA.

Valor aplicado

5. Co-pilots precisam de mais calibragem

Co-pilots podem ajudar usuários a se tornarem mais eficientes e expandir o uso para mais pessoas que, de outra forma, não usariam analytics. Implementações de co-pilot precisam entender melhor os casos de uso, ser mais proativas na busca de anomalias e focar em resolver menos problemas com mais profundidade e relevância.

6. A governança de custos impulsionará práticas sustentáveis

Cada prompt de IA Generativa custa mais que uma query normal de busca devido ao investimento necessário em computação de back-end e chips – um valor cada vez mais repassado aos usuários. Isso aumentará com novos modelos de raciocínio, e prevê-se que a IA usará mais energia que outras iniciativas de TI até 2027.

7. O contexto torna-se imperativo para otimizar a estrutura de IA

Tivemos avanços na melhoria de outputs, graças a extensos trabalhos de RAG e refinamento, e 2025 trará ainda mais inovação: gráficos de conhecimento, ontologias e janelas de contexto maiores, superando um milhão de tokens. A compreensão de casos de uso específicos pela IA vai melhorar.

8. A relação entre chat e dados evolui

Interfaces conversacionais impulsionadas por IA Generativa em ferramentas de Business Intelligence podem ajudar a alcançar mais usuários, permitindo o acesso de mais funcionários a insights. Outras abordagens surgirão, mas essa será cada vez mais a forma dominante de interagir com dados.

Agentes

9. As arquiteturas multiagentes estão chegando

Interoperabilidade e evitar a dependência de um fornecedor serão cruciais para obter todo o potencial de alcance e valor de agentes. Com o tempo, os agentes aprenderão a interagir uns com os outros. Mas os humanos ainda devem estar presentes no circuito para controle e governança.

10. Repensar aplicações na era de agentes

Um mundo com agentes exige uma reavaliação das aplicações. A combinação de "text-to-action", grandes janelas de contexto e agentes também permitirá criar mais apps internamente. À medida que as aplicações se tornam mais dinâmicas e inteligentes, elas se adaptarão às novas necessidades e aprenderão com os novos dados para entregar experiências mais personalizadas, preditivas e conscientes do contexto.

11. O tempo real é crucial

Um agente de atendimento ao cliente não pode tomar decisões ou dar instruções com base em dados de inventário obsoletos. A necessidade de tempo real está levando a uma grande evolução nas arquiteturas.

12. Inteligência de processos e automação são cruciais para a interação entre agentes

Processos ruins automatizados ainda são processos ruins. Em um mundo de agentes autônomos, é vital que os fluxos de processos sejam inteligíveis. É preciso usar a mineração de processos e analytics para otimizar como os fluxos de trabalho devem ser. Isso funcionará como uma rodovia para os agentes.