A edição 2025 do Gartner Hype Cycle for Artificial Intelligence coloca os agentes de inteligência artificial (IA) e os chamados “dados prontos para IA” como as duas tecnologias que avançam mais rapidamente rumo à adoção empresarial. Ambas se encontram no estágio conhecido como Peak of Inflated Expectations, patamar que sinaliza forte atenção do mercado, projeções ambiciosas e promessas ainda em validação prática.
Enfoque em escalabilidade e inteligência em tempo real
De acordo com a analista sénior da Gartner, Haritha Khandabattu, o volume de investimento em IA permanece elevado este ano. A especialista observa, contudo, uma mudança gradual de foco: de projetos centrados na geração de conteúdo — a chamada generative AI — para iniciativas que garantam a entrega sustentável de soluções, como a preparação de dados e a criação de agentes autônomos. Khandabattu afirma que a prioridade atual é obter escalabilidade operacional e insights em tempo real, metas que dependem de fundações sólidas de dados e da automação avançada proporcionada pelos agentes de IA.
Embora o potencial de valor empresarial da IA seja amplamente reconhecido, a analista ressalta que esse retorno não surge de forma automática. Segundo ela, resultados concretos exigem pilotos alinhados a objetivos de negócio, medição proativa de infraestrutura e cooperação constante entre equipas técnicas e áreas operacionais.
Agentes de IA: autonomia para tarefas complexas
Definidos como entidades de software autônomas ou semiautônomas, os agentes de IA utilizam técnicas de aprendizagem para perceber o ambiente, tomar decisões e executar ações. Organizações já recorrem a large language models (LLMs) para desenvolver agentes capazes de realizar tarefas complexas em contextos digitais e físicos.
Porém, a Gartner alerta que o êxito desses agentes depende da identificação cuidadosa dos cenários de maior impacto. Cada agente apresenta características únicas, o que impede uma aplicação indiscriminada da tecnologia. Em muitos casos, o uso será ditado pelo grau de autonomia necessário, pelo risco associado e pela capacidade de integração com sistemas existentes.
Dados prontos para IA: fundamento de precisão e eficiência
O conceito de dados prontos para IA refere-se a conjuntos de dados otimizados para aplicações inteligentes. A “prontidão” é avaliada pelo grau de adequação de um dado ao objetivo específico do projeto e à técnica de IA empregada. Essa exigência força empresas a rever práticas de gestão, incorporando processos que verifiquem qualidade, origem, viés e requisitos regulatórios.
Segundo a consultoria, organizações que investem em IA em larga escala precisam estender as capacidades de governança de dados ao universo das aplicações inteligentes. O objetivo é garantir confiança, prevenir riscos de conformidade, preservar propriedade intelectual e reduzir vieses ou alucinações nos modelos.
Multimodalidade e gestão de risco dominam o pico de expectativas
Além dos agentes de IA e dos dados prontos, o relatório 2025 destaca duas inovações que deverão chegar ao uso generalizado dentro de cinco anos:
• IA multimodal – Modelos treinados simultaneamente com imagens, vídeos, áudio e texto. Ao cruzar fontes diversas, oferecem compreensão mais rica de cenários complexos e ampliam as possibilidades de aplicação da IA em praticamente todos os setores.
• TRiSM para IA – Acrónimo de Trust, Risk and Security Management, combina quatro camadas de capacidades técnicas para sustentar políticas corporativas em todos os casos de uso de IA. O objetivo é assegurar governança, equidade, segurança, privacidade e fiabilidade de ponta a ponta.
Conforme a pesquisa da Gartner, a IA multimodal deverá tornar-se componente essencial de produtos e serviços em todas as indústrias nos próximos cinco anos. Já o TRiSM surge como resposta às novas exigências de confiança e segurança que métodos convencionais de controlo não cobrem, destaca Khandabattu.
Perspetivas até 2025
Na avaliação da consultoria, a combinação de agentes autônomos, dados preparados, modelos multimodais e camadas robustas de gestão de risco formará o núcleo das implementações de IA até meados da década. As empresas que souberem alinhar esses pilares a metas de negócio concretas estarão melhor posicionadas para capturar valor, evitar riscos regulatórios e acelerar a inovação.
Os temas serão aprofundados pelos analistas no Gartner IT Symposium/Xpo, agendado para 8 a 10 de setembro, em Gold Coast, Austrália, onde as últimas tendências em inteligência artificial estarão em debate.
