São Paulo — InkDesign News — A inteligência artificial (IA) tem avançado rapidamente, especialmente com arquiteturas como LLM (Modelos de Linguagem de Grande Escala) e ferramentas de deep learning, que estão moldando a forma como as empresas implementam soluções automatizadas e escaláveis.
Tecnologia e abordagem
O evento VB Transform 2025, realizado por VentureBeat, destacou a implementação da IA em ambientes corporativos. Olivier Godement, chefe da plataforma de API da OpenAI, abordou os novos recursos como o Responses API e o Agents SDK. De acordo com Godement, “2025 marca uma real mudança em como a IA está sendo implantada em larga escala” (“2025 marks a real shift in how AI is being deployed at scale”). A demanda atual vai além de chatbots simples. As aplicações estão se concentrando em permitir que os agentes automatizem tarefas complexas e operem com maior autonomia.
Aplicação e desempenho
A arquitetura de agentes representa uma evolução significativa. De acordo com Godement, ""A construção de agentes únicos é difícil. Como, é realmente difícil"" (“Building accurate and reliable single agents is hard. Like, it’s really hard.”). À medida que a demanda aumenta, as empresas estão optando por arquiteturas modulares, dividindo as funções em sub-agentes especializados. Isso permite que diferentes agentes se encarreguem de diversas responsabilidades, como triagem e resolução de problemas.
Godement salientou que a Responses API é uma inovação fundamental, permitindo que desenvolvedores definam intenções em vez de simplesmente configurar fluxos de modelos. A capacidade de recuperação de conhecimento e busca na web também foi destacada como essencial para fluxos de trabalho do mundo real.
Impacto e mercado
As métricas de adoção são impressionantes, com mais de um milhão de desenvolvedores ativos e um aumento de 700% no uso de tokens ano a ano. Exemplos práticos de uso mostram ganhos mensuráveis. A Stripe relata "35% mais rápido na resolução de faturas" e a Box implementa assistentes de conhecimento que possibilitam "triagem de tickets sem intervenção humana".
As considerações de segurança e conformidade estão integradas, com medidas como "recusas baseadas em políticas" e "suporte à residência de dados". Godement observou que a avaliação dos modelos é um dos maiores obstáculos para a adoção em larga escala: “Minha opinião é que a avaliação de modelos é provavelmente o maior gargalo para a adoção massiva de IA" (“My hot take is that model evaluation is probably the biggest bottleneck to massive AI adoption.”).
As empresas estão cada vez mais integrando a IA em operações, mas o início da implementação geralmente depende de "campeões internos" que impulsionam a adoção da tecnologia. O futuro parece se concentrar em agentes multimodais, memória a longo prazo e orquestração em nuvem.
A mensagem é clara: os sistemas de automação estão aqui, mas é crucial que equipes multidisciplinares se concentrem em casos de uso bem definidos e na iteração contínua.
Fonte: (VentureBeat – AI)
