O Gartner divulgou seu mais recente Hype Cycle para Inteligência Artificial (IA), destacando as principais inovações tecnológicas que estão moldando o setor em 2025. Entre os destaques estão os agentes de IA e os dados prontos para IA, ambos posicionados no chamado “pico de expectativas infladas”, indicando um alto nível de atenção e investimento, mas também risco de frustração se as expectativas não forem bem gerenciadas.
De acordo com Haritha Khandabattu, diretora analista sênior do Gartner, embora a IA Generativa (GenAI) continue sendo relevante, há uma mudança clara de foco no mercado. As empresas estão agora priorizando o uso da inteligência artificial como motor de escalabilidade operacional e para fornecer inteligência em tempo real, especialmente por meio de tecnologias que sustentam a adoção contínua e responsável da IA.
Os agentes de IA são definidos como softwares autônomos ou semiautônomos capazes de perceber, decidir, agir e atingir objetivos definidos, utilizando técnicas como os grandes modelos de linguagem (LLMs). Esses agentes têm sido desenvolvidos para realizar tarefas complexas, muitas vezes substituindo fluxos de trabalho inteiros. No entanto, o sucesso desses agentes depende fortemente do contexto e do uso adequado – o que significa que as organizações precisam definir claramente os objetivos e entender as limitações de cada aplicação.
Já os dados prontos para IA referem-se a conjuntos de dados que foram preparados e otimizados especificamente para uso em aplicações de inteligência artificial. Isso inclui cuidados com precisão, relevância, contexto e governança. A gestão eficaz desses dados se torna crucial para evitar vieses, alucinações nos modelos e problemas de conformidade legal e ética.
O estudo também identifica duas tecnologias emergentes com potencial para ampla adoção nos próximos cinco anos: a IA multimodal e o AI TRiSM (sigla para gerenciamento de confiança, risco e segurança da IA).
A IA multimodal combina diferentes tipos de dados — como texto, imagem, vídeo e áudio — para oferecer uma compreensão mais rica e contextualizada dos ambientes em que é aplicada. Esse tipo de IA promete ser fundamental para produtos e serviços que exigem interpretação de múltiplas fontes simultaneamente.
Já o AI TRiSM é uma abordagem técnica integrada que visa garantir confiabilidade, segurança, imparcialidade, privacidade e governança nos sistemas de IA. Com controles tradicionais mostrando-se insuficientes para os desafios atuais, esse modelo se propõe a oferecer ferramentas e políticas robustas para a adoção responsável da IA nas empresas.
Apesar das promessas dessas tecnologias, o Gartner alerta que os benefícios da inteligência artificial não são alcançados automaticamente. Para extrair valor real, é necessário alinhar os projetos aos objetivos estratégicos da empresa, promover sinergia entre as equipes de IA e as áreas de negócio e garantir uma infraestrutura robusta. A governança e a ética no uso dessas ferramentas também são pontos críticos para o sucesso sustentável da inteligência artificial no médio e longo prazo.
Com esse novo cenário, 2025 se consolida como um ano decisivo para o amadurecimento da IA no ambiente corporativo, onde as organizações que conseguirem unir inovação tecnológica com planejamento estratégico terão vantagem competitiva significativa.
