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Fevereiro 24, 2025De acordo com as mais recentes previsões da IDC, até 2028, 80% dos modelos fundacionais de IA usados em ambientes de produção por empresas e organizações terão capacidades multimodais.
Concebidos para realizarem uma variedade de tarefas, os modelos fundacionais são treinados com recurso a uma vasta quantidade de dados e, além de poderem funcionar de forma autónoma, podem servir como base para outras aplicações inteligentes.
Os analistas indicam que a mudança é um sinal de uma maior tendência que tem em vista a crescente adoção de sistemas de IA mais sofisticados. Estes sistemas são capazes de processar e integrar múltiplos tipos de dados, incluindo entre texto, imagens, áudio e vídeos, dando às empresas a capacidade de alcançarem novos níveis de inteligência e automação.
As previsões fazem parte de um novo relatório da IDC, que centra as suas atenções, em particular, na região Ásia/Pacífico. Segundo a consultora, a adoção de IA na região está a acelerar, impulsionada por modelos de menores dimensões e para domínios específicos; pela implementação de Edge AI para ajudar na tomada de decisões em tempo real; e por investimentos crescentes em matéria de segurança da IA.
Os analistas realçam que as organizações precisam de se focar no desenvolvimento de competências à medida que progridem nas suas estratégias de adoção de IA. O desenvolvimento de competências deve ser uma prioridade, sobretudo nos setores mais regulados.
“A era da IA está a avançar a um ritmo sem precedentes”, realça a analista Deepika Giri. “Em 2025 veremos o surgimento de modelos mais pequenos e eficientes, que levarão a uma otimização dos custos e a melhorias no desempenho”, afirma em comunicado.
[related-post id=”409214″ post_type=”post” /]Recorde-se que, de acordo com outras previsões apresentadas recentemente pela IDC, até ao final de 2027, a aposta na IA pode ter um impacto económico acima dos 7,6 biliões de dólares.
A consultora prevê que, ao longo dos próximos anos, muitas empresas estabeleçam parcerias com fornecedores para desenvolver tecnologias de IA de modo a alcançarem os seus objetivos.
Por outro lado, os analistas também alertam para desafios como escassez de cientistas de dados e especialistas em IA, o que atrasa os projetos, assim como novas preocupações em termos de confiança.
