Introdução
O final do ano é um momento de reflexão, mas também de previsão do que está por vir. Enquanto 2024 foi sem dúvida transformador e trouxe mudanças monumentais, não espero que o próximo ano seja diferente. Podemos antecipar momentos de admiração, incredulidade e oportunidades para reflexão mais profunda. É crucial reconhecer que esta indústria evolui tão rapidamente que prever os próximos meses ou ano é essencialmente como olhar para uma bola de cristal. Avanços podem acontecer num piscar de olhos. Ainda assim, como minhas previsões para o ano passado foram bastante precisas, vou arriscar novamente este ano.
Alguns argumentam que o progresso diminuiu ou até estagnou, mas acredito que eles podem não compreender totalmente o quão rapidamente a inteligência artificial continua a avançar. Modelos multimodais como o GPT-4o já parecem ter estado por aí para sempre porque nos adaptamos a eles tão rapidamente. No entanto, lembre-se de que o modelo revolucionário da OpenAI estreou no meio do ano passado — mal alguns meses atrás. O Modelo de Raciocínio o1 é ainda mais recente. Abraçamos capacidades avançadas de voz e conversas naturais com IA de forma tão integrada que parece que elas sempre estiveram conosco. O mesmo pode ser dito para muitos outros avanços, como geração de vídeo ou imagens e gráficos cada vez mais realistas.
O Ano dos Agentes
Vamos olhar para frente em vez de para trás. Refletir sobre 2024 nos faz perceber o quanto pode se desdobrar no futuro próximo. Na minha opinião, o próximo ano será o «Ano dos Agentes.» Dito isso, reconheço que esta não será a última vez que rotulamos um ano assim. É semelhante ao «Ano do Linux». Há décadas, as pessoas proclamam que o ano atual é certamente o “ano do Linux”. E de certa forma, estão certas. O Linux se tornou mais presente em nossas vidas, com cada ano marcando um crescimento ainda maior. Da mesma forma, embora 2025 seja sem dúvida um «Ano dos Agentes», podemos muito bem dizer o mesmo sobre 2026.
Esse desenvolvimento levará a sistemas de IA mais inteligentes. Já sabemos que agentes colaborativos podem alcançar níveis mais altos de resolução de problemas do que uma única solicitação isolada a um único modelo, mesmo com modelos de raciocínio de ponta. É muito semelhante ao mundo humano: ao lidar com uma tarefa complexa, muitas vezes a dividimos em etapas ou atribuímos partes a diferentes indivíduos. Essa abordagem é como os projetos são gerenciados na vida real — e também é a base de sistemas baseados em agentes. Um agente supervisiona o planejamento, enquanto agentes especializados assumem tarefas com base no que precisa ser feito. Essa configuração nos permite lidar com operações altamente complexas e com múltiplos passos.
Atualmente, temos muitos modelos especializados que podem realizar coisas além das capacidades dos grandes modelos de linguagem. Em minha opinião, alcançar AGI (Inteligência Artificial Geral) envolverá modelos de propósito geral aproveitando os especializados — assim como os humanos usam ferramentas para alcançar seus objetivos.
Um desafio crescente é a comunicação entre diferentes agentes, garantindo especialmente que seja segura. Por isso, as primeiras tentativas de padronização já estão em andamento. Por exemplo, o Protocolo de Contexto do Modelo da Anthropic é um esforço notável. Esse tipo de padronização se tornará cada vez mais necessário à medida que as operações dos agentes se descentralizarem. Afinal, não há regra que determine que todos os agentes devem ser do mesmo desenvolvedor ou pertencer a um único projeto. No futuro, interagir com agentes poderá ser tão simples quanto acessar sites hoje em dia.
Outras Tendências de Desenvolvimento
Outra tendência que provavelmente veremos é a inteligência artificial assumindo um maior controle de nossos computadores. Houve diversos projetos no passado, incluindo o bastante espetacular «Uso de Computador» da Anthropic, ou até mesmo meu próprio projeto envolvendo o controle do SAP GUI por meio de um agente de IA. No entanto, essas soluções estão destinadas a se tornar mais eficientes. Claro, preocupações com segurança devem ser levadas em conta, e tenho muitas reservas nessa área. O que provavelmente se destacará ainda mais é a proliferação de copilotos aparecendo em praticamente todas as principais aplicações. Essa mudança alterará a forma como interagimos com os computadores e aumentará significativamente nossa produtividade.
Também vale ressaltar que os programadores estão cada vez mais aproveitando a IA, provavelmente porque ela está ficando melhor na codificação. Recentemente, ficamos sabendo que 25% do código gerado no Google agora é escrito por IA. Estou confiante de que veremos essa tendência crescer até 2025. A IA provavelmente será capaz de criar programas cada vez mais complexos de forma independente.
IA nas Empresas
No mundo corporativo, podemos esperar um aumento rápido no número de projetos relacionados à IA. A tecnologia muitas vezes avança mais rápido do que sua implementação, e esse não é um caso isolado. A IA passou por um período de desenvolvimento explosivo, mas as aplicações práticas ainda não acompanharam totalmente. Mesmo os modelos atuais ainda têm muito potencial inexplorado que poderia resultar em projetos bem-sucedidos e novos produtos. Se eu tivesse que apontar o que pode mudar mais significativamente da perspectiva do cidadão comum, provavelmente seria a adaptação de tecnologias existentes e a aplicação mais ampla de IA.
É altamente provável que sua empresa elabore uma estratégia de IA este ano. Embora o potencial da IA seja reconhecido há muito tempo em setores industriais, muitas vezes leva tempo para as empresas se mobilizarem totalmente. Estou um pouco esperançoso de que documentos estratégicos enfatizarão a superioridade de modelos de código aberto em relação aos proprietários. Acredito que contar com soluções de código aberto pode oferecer maior segurança para muitas empresas — desde que o código aberto possa liderar a corrida ou pelo menos acompanhar os líderes.
Também veremos a IA ganhar mais poder de tomada de decisão dentro das empresas. Claro, um princípio ético fundamental permanece em manter os humanos no circuito, já que eles devem tomar as decisões finais. No entanto, as pessoas provavelmente depositarão mais confiança na IA com o tempo, reduzindo a extensão que elas examinam suas recomendações.
Um departamento que provavelmente liderará na adoção de IA é o RH, principalmente em áreas como recrutamento de funcionários. Considerações éticas serão cruciais aqui, especialmente em relação à evitação de viés e transparência de processos. Como sabemos, as aplicações de IA nem sempre facilitam isso. Embora o RH seja apenas um exemplo, a IA já é amplamente usada em áreas que envolvem análise de dados. No entanto, o RH serve como um estudo de caso interessante.
IA na Medicina
Os setores médico e de saúde têm um potencial imenso para aplicações de IA, e isso não mudou. Isso se deve em grande parte ao financiamento significativo disponível nessas indústrias. Estou me referindo principalmente à pesquisa sobre novos medicamentos. No entanto, ao considerarmos os altos salários dos médicos e sua escassez em certas regiões, não é surpreendente que haja interesse em usar a IA para substituí-los ou ajudá-los.
Quando se trata de medicamentos desenvolvidos por IA, podemos esperar que eles avancem além dos ensaios clínicos em breve. Já sabemos que a IA se destaca no apoio ao design de novos medicamentos. Por exemplo, pegue o halicin, um antibiótico desenvolvido com a ajuda da IA em 2020. Se você assistiu 2001: Uma Odisseia no Espaço, pode adivinhar a origem do nome do medicamento.
Vale mencionar também a série de projetos AlphaFold da DeepMind (parte do Google) e o mais recente AlphaProteo. No entanto, juntamente com os benefícios óbvios, começam a surgir controvérsias. Está claro que compostos descobertos pela IA poderiam potencialmente ser usados para fins maliciosos.
Em relação à substituição potencial de médicos, estudos mostram que a IA não apenas supera os humanos na precisão do diagnóstico, mas também demonstra maior empatia. Isso é particularmente marcante, já que tais descobertas não são isoladas; novas pesquisas surgem a cada poucos meses. Quão rapidamente as pessoas aceitarão médicos robóticos? É difícil dizer. Inicialmente, podemos esperar que a IA desempenhe um papel de apoio significativo para os médicos humanos, com a coexistência de ambos os tipos de profissionais se tornando mais comum ao longo do tempo.
Outras Indústrias
Uma área com grande potencial é a educação e o meio acadêmico. A aprendizagem personalizada, adaptada às necessidades e capacidades individuais, tem um enorme potencial. Com o avanço dos modelos multimodais, isso se tornará ainda mais evidente. Até 2025, é provável que vejamos um aumento nas plataformas de educação online suportadas por IA. Claro, podemos nos perguntar por quanto tempo as pessoas continuarão querendo aprender em um mundo onde a IA pode pensar por nós. Infelizmente, essa é uma tendência que enfrentaremos. No entanto, para aqueles que desejam continuar seu desenvolvimento pessoal, haverá amplas oportunidades.
Também espero que até 2025, inúmeras plataformas específicas da indústria suportadas pela IA surjam. Assim como nas aplicações corporativas, as empresas lançarão projetos internos para facilitar a vida dos funcionários. Ao mesmo tempo, o mercado verá produtos inovadores projetados para simplificar o trabalho, seja na área jurídica, financeira ou em outros campos.
No setor financeiro, podemos antecipar o surgimento de assistentes de investimento ou até mesmo bots de investimento totalmente autônomos. No entanto, está claro que nem todos podem lucrar nos mercados financeiros e a maioria dos participantes provavelmente perderá dinheiro.
A IA também desempenhará um papel significativo em profissões criativas envolvendo texto. Autores, jornalistas, redatores — todos se beneficiarão da assistência da IA, embora muitos já o façam. Talvez isso leve a uma maior apreciação pelas criações exclusivamente humanas, embora, honestamente, eu seja cético.
AGI
Em 2025, ouviremos frequentemente afirmações de que alcançamos Inteligência Artificial Geral (AGI) ou estamos à beira de fazê-lo. Isso ocorre em parte porque os modelos de IA estão realmente melhorando e colaborando melhor, assumindo tarefas que até pouco tempo atrás eram exclusivamente humanas. No entanto, a falta de uma definição clara e universalmente aceita de AGI contribui para essa narrativa.
Uma questão pertinente aqui é se modelos de nível AGI poderiam ser de código aberto. Duvido que seja viável, principalmente devido aos enormes interesses financeiros envolvidos. Tecnicamente, não há barreiras, mas, como vimos com a OpenAI, a tentação de monetizar a IA é forte e as apostas são enormes.
Competição Entre LLMs
O cenário atual da IA é fascinante, com pelo menos cinco empresas competindo ferozmente no espaço. Embora haja líderes claros, todas essas empresas estão fazendo investimentos e conquistas significativos em IA.
Não seria um exagero dizer que a OpenAI e a Anthropic foram as pioneiras no ano passado. O Google, apesar de suas incríveis contribuições científicas por meio da DeepMind, parece ter ficado um pouco para trás. A Meta merece crédito por liberar seus modelos de linguagem como código aberto, enquanto Elon Musk parece estar se aproximando rapidamente e provavelmente continuará fazendo isso.
Também não devemos ignorar os modelos emergentes da China, que muitas vezes demonstram uma qualidade excepcionalmente alta.
Quem irá liderar em 2025? Muito depende se veremos uma grande descoberta. Se eu tivesse que fazer uma previsão, apostaria no Google assumindo a liderança. A família de modelos Gemini ainda tem o potencial para nos surpreender. O lançamento recente da versão 2.0 é impressionante, especialmente considerando que ainda não é o maior modelo de parâmetros. O Google parece ter exatamente o que a indústria precisa.
Tendências no Desenvolvimento de LLMs
Modelos de raciocínio estão indiscutivelmente prontos para dominar o cenário da IA. Estou convencido de seu imenso potencial. Da mesma forma, acredito que a engenharia de prompts ainda não atingiu seu potencial máximo. Muito ainda pode ser alcançado por meio do uso de técnicas sofisticadas de consulta.
Os modelos continuarão a crescer em tamanho? Provavelmente, embora haja sinais de que a mera disponibilidade de dados — essencialmente, o total de informações geradas pelos humanos — em breve pode se tornar um fator limitante.
No entanto, essa limitação de dados ainda não restringe LLMs menores. Prevejo avanços contínuos em modelos de pequenos parâmetros. À medida que as técnicas de treinamento melhoram, esses modelos demonstram capacidades notáveis. Isso foi uma tendência clara em 2024 e espero que persista.
Poderia surgir uma nova arquitetura inovadora? Mamba mostrou promessa, mas tenho algumas dúvidas sobre seu potencial a longo prazo. Podem haver experimentos em várias direções, mas uma descoberta transformadora será desafiadora em um mundo dominado por transformadores. Ainda assim, mantenho a esperança, pois o mecanismo de atenção, embora revolucionário, tem suas limitações.
Uma descoberta mais provável pode vir de dados sintéticos. Modelos especializados que utilizam dados sintéticos já estão alcançando resultados excepcionais. No entanto, ger
FONTE
