Finalistas da transformação de inovação em AI 2025 são revelados
São Paulo — InkDesign News — Com o crescimento exponencial da inteligência artificial (IA), especialmente nas áreas de aprendizado profundo (deep learning) e modelos de linguagem de grande escala (LLM), um novo grupo de startups se destaca na arena. Essas empresas focam em aplicações práticas de IA generativa, visando transformar processos empresariais em setores diversos.
Tecnologia e abordagem
As inovações em IA apresentadas no evento VB Transform de 2025 incluem plataformas como a CTGT, que oferece um gerenciamento de riscos em IA, permitindo monitoramento em tempo real. O método da CTGT evita a necessidade de atualizações offline, garantindo que modelos em produção possam aprender e se adaptar continuamente. Dessa forma, seus sistemas aumentam a precisão e a confiabilidade de aplicações críticas.
“A CTGT permite que as empresas integrem o aprendizado contínuo ao fluxo de trabalho da IA, mantendo a operação em tempo integral.”
(“CTGT allows companies to integrate continuous learning into their AI workflow, maintaining operation in real-time.”)— Equipe CTGT
Do outro lado, a Kumo AI utiliza redes neurais gráficas (GNNs) e aprendizado profundo relacional (RDL) para democrar a análise preditiva, oferecendo soluções para empresas que buscam implantar modelos de machine learning de forma simplificada.
Aplicação e desempenho
Após angariar US$ 7,2 milhões em financiamento, a CTGT se propõe a revolucionar como as empresas lidam com a IA generativa, prometendo um aumento significativo na eficiência operacional. A Catio, outra finalista, arrecadou US$ 3 milhões para oferecer um copilot que proporciona insights e recomendações sobre a arquitetura tecnológica. Assim, as organizações podem otimizar seus processos internos de maneira mais assertiva.
“Com o suporte do Catio, os líderes técnicos podem tomar decisões mais informadas e dirigir suas infraestruturas de maneira eficiente.”
(“With Catio’s support, technical leaders can make more informed decisions and guide their infrastructures efficiently.”)— Equipe Catio
A combinação de GNNs e RDL pela Kumo AI garante que empresas tenham acesso a modelos de previsão mais precisos, embora a escalabilidade continua sendo um fator crítico a ser considerado.
Impacto e mercado
Os dados mostram que o investimento em IA generativa está crescendo rapidamente, com empresas como a Solo.io capturando a atenção do mercado. A valoração de US$ 1 bilhão e os US$ 135 milhões arrecadados em uma rodada de financiamento C refletem a confiança no potencial de soluções de rede em nuvem nativas.
O impacto dessas inovações é evidente no ecossistema de startups: a Superduper.io, por exemplo, está simplificando a integração de modelos de IA diretamente em bancos de dados existentes. Essa abordagem não só reduz a complexidade dos pipelines de dados, mas também facilita a adoção de IA em diferentes contextos organizacionais.
Conforme as empresas continuam a explorar o potencial da IA, a necessidade por frameworks escaláveis e eficientes será de extrema importância. O futuro da IA corporativa dependerá da capacidade dessas tecnologias em se adaptarem e se integrarem às operações diárias de forma construtiva e segura.
Fonte: (VentureBeat – AI)
