Os 10 temas que mais impactaram a IA nos negócios em 2025
Uma análise pragmática sobre a evolução da IA em 2025 no mundo dos negócios.
Aliomar de Oliveira
1/19/202611 min read
Os 10 temas que mais impactaram a IA nos negócios em 2025
Para começarmos, pergunte-se “como meu 2025 foi impactado, profissionalmente, pela IA?”
Refletindo na volta das férias achei útil compartilhar minha visão de consultor em gestão e tecnologia, sobre os 10 temas que mais impactaram a IA aplicada aos negócios em 2025.
Mas, antes de mergulhar nessa reflexão, um pequeno introito histórico.
A Internet chegou no Brasil, comercialmente, em 1995. Levou quase uma década para que ela se tornasse relevante nos negócios. A Inteligência Artificial (IA), através do ChatGPT 3.5, da OpenAI, surgiu para o grande público em 30/11/2022 e rapidamente foi tomando as rodas de conversa em bares e escritórios, bem como foi assunto nos encontros da Virada de Ano para 2023. Popularizou-se numa velocidade incrível e, ao comemorar seu segundo “aniversário” (Nov/2024) já contava com diversos “coleguinhas” e havia se tornado ferramenta-chave no mundo dos negócios. Nesse jogo, a OpenAI foi recebendo concorrentes de peso como Google, Anthropic, Meta, xAI, todas norte-americanas, além das chinesas DeepSeek e Manus (esta última, adquirida pela Meta há poucos dias), dentre outras.
Vamos aos 10 temas:
1. Memória de longo prazo e personalização
2. Multimodalidade, tudo junto incluído
3. Geração de vídeo avançada
4. Avanço dos Agentes de IA
5. Pequenos modelos de IA
6. Consolidação da IA na saúde
7. Os filhos de IA com Robótica
8. Consolidação da IA em aplicações de negócio
9. Governança & métricas para IA
10. Personalização em massa com IA
E pra fechar... algumas considerações finais.
1. Memória de longo prazo e personalização.
Sistemas de IA passaram a armazenar mais histórico de conversas e também as preferências do usuário, permitindo assim que novas solicitações fossem respondidas também à luz das conversas havidas anteriormente daquele usuário com aquela IA.
Impacto (neste caso, também impactando o usuário individual):
As IA's passam a funcionar como um “segundo cérebro”, pois lembram preferências, histórico de projetos, decisões anteriores, documentos, etc; e conseguem atuar de forma proativa e muito mais personalizada. Isso mudou o padrão de relacionamento com o usuário, passando da interação pontual para uma relação contínua, mas também trouxe questionamentos sobre privacidade.
2. Multimodalidade, tudo junto incluído.
Os modelos de IA passaram a entender simultaneamente texto, imagens, PDFs, tabelas, voz e vídeos. Praticamente na mesma medida também passaram a gerar três ou mais desses elementos. Dois exemplos disso são o GPT-5 (OpenAI) e do Gemini 2.5 (Google). Nessa mesma onda foram incrementadas as capacidades de “raciocínio” das IA’s, o que elevou muito a qualidade das interações e respostas.
Impacto:
A IA deixa de ser apenas chatbot e passa a ser “plataforma cognitiva” embutida em tudo (browser, smartphone, suíte de produtividade, sistemas corporativos, etc), abrindo oportunidades de melhoria da performance/produtividade individual e coletiva, como nesses exemplos simples:
Suporte ao cliente: redução de tempo de atendimento e da carga de trabalho dos colaboradores humanos, ao permitir que o cliente envie prints/fotos + texto/voz numa mesma interação, sem precisar seguir uma sequência pré-definida de passos.
Compliance e jurídico: automação de análise de scans, formulários manuscritos, anexos em PDF e gráficos, reduzindo gargalos e erros.
3. Geração de vídeo avançada.
Geração de vídeo a partir de texto, ou a partir de uma imagem, ou ainda, a edição de vídeo por IA, tudo isso deu um salto de qualidade em 2025! Vimos surgirem modelos capazes de gerar vídeos realistas, em qualidade quase cinematográfica. Exemplos disso são o Sora 2, Veo 3, Runway Gen-4, Pika 2.2, Kling 2.5, que produzem vídeos de diferentes tamanhos, com física mais realista, áudio sincronizado e capacidade de estender/editar vídeos existentes.
Impacto:
Transformação profunda das indústrias de conteúdo (marketing, entretenimento, treinamento corporativo, educação), com queda brusca de custo e tempo de produção audiovisual e forte pressão competitiva sobre modelos tradicionais de agência e estúdio.
Times de marketing podem gerar dezenas de variações de campanhas para testes A/B sem filmagem, acelerando time‑to‑market e otimizando CAC.
Educação corporativa e “customer success” passam a produzir conteúdo de treinamento sob demanda, atualizados em dias, não meses.
4. Avanço dos Agentes de IA.
Também referidos como “IA Agentica” são sistemas (ou componentes de software) que funcionam como “orquestradores”, ou seja, não apenas respondem, mas planejam, tomam decisões e executam fluxos de trabalho de ponta-a-ponta, podendo interagir com solicitantes humanos, com outros Agentes e também conectando-se, via API’s (interfaces de comunicação entre sistemas) com sistemas internos, externos, bases de conhecimento, websites, comercio eletrônico, etc.
Duas importantes peças no avanço dos Agentes tem sido - e seguirá sendo, os protocolos de interconectividade e colaboração entre as “peças” da IA, a saber: MCP (Model Context Protocol, criado pela Anthropic) e A2A (Agent-to-Agent, criado pelo Google). Como a reflexão deste texto não tem foco técnico nas engrenagens da IA, ambos serão mencionados aqui, apenas para não deixar de “falar das flores”.
Impacto:
Automação de processos complexos de back‑office e knowledge work (suporte, cobrança, procurement, workflows, análise de dados, CRM, etc), com impacto direto em OPEX, headcount administrativo e potencial encurtamento de ciclos de negócio. Aplicações típicas são:
Redução nos custos de suporte ao cliente através do atendimento completo por agentes, com humanos tratando das exceções.
Automação de fluxos inteiros que antes dependiam de múltiplas ferramentas especializadas, como por exemplo, ler um PDF técnico, extrair gráficos, descrever imagens, gerar um vídeo explicativo e produzir material de treinamento – tudo em um único Agente multimodal.
Em síntese, Agentes são hoje o maior multiplicador operacional, liberando equipes para trabalho analítico e relacional na medida em que viabilizam a redução de horas humanas em diferentes processos da organização.
5. Pequenos modelos de IA.
Outra evolução de 2025 foram os modelos compactos de IA (Small Language Models - SLM), como os da família Phi-4 da Microsoft que tem 3,8 bilhões de parâmetros na versão “mini” e 5,6 bilhões na versão “multimodal. A título de comparação, os modelos “normais” (LLM’s - Large Language Models), que conhecemos e/ou usamos diariamente, tem centenas de bilhões ou, até mesmo, trilhões de parâmetros.
Os SLM’s são projetados para rodar com baixa necessidade de recursos e alta velocidade, com usos específicos, em dispositivos como smartphones, câmeras, wearables (óculos e outros), dispositivos industriais sem necessariamente depender de conexão com serviços via Internet. Também podem ser utilizados para cenários que exigem instalação on‑premise (localmente).
Impacto:
Além do quase óbvio uso em dispositivos “vestíveis” (wearables devices), habilita cenários como inspeção visual em campo, manutenção preditiva em fábricas e assistentes inteligentes offline, inclusive em regiões com conectividade limitada.
SLMs permitem substituir o consumo de modelos em nuvem por modelos locais, sem latência, reduzindo dramaticamente OPEX em cenários de alto volume, como chatbots, backoffice e IoT.
Em setores regulados, como Finanças, Saúde e Governo, a execução on‑premise (localmente) resolve problemas de privacidade e soberania de dados, viabilizando casos antes bloqueados por compliance.
6. Consolidação da IA na saúde.
A IA passa a atuar como “parceira de pesquisa” em escala, com um “co-cientista”. Novos modelos de genômica, como o AlphaGenome, ampliaram a capacidade de prever estruturas de proteínas, interações com DNA/RNA e variantes patogênicas, consolidando a IA como uma ferramenta central na biologia molecular.
Nos fármacos tivemos contribuições relevantes com IA, como desenho de moléculas, simulação de ligação (docking molecular) e seleção de candidatos de forma automatizada. Um bom exemplo são os inibidores para câncer, como o ISM3412, que teve o intervalo entre conceito e estágio pré‑clínico pronto para estudos em humanos, encurtado de anos para cerca de 12 meses.
Também na medicina, algoritmos de imagem e multimodais avançaram na detecção precoce de câncer e doenças neurodegenerativas, com estudos mostrando diagnósticos mais rápidos e baratos.
Impacto:
Redução dramática do ciclo de P&D em fármacos e materiais de saúde, de anos para meses, com potencial de alterar completamente o pipeline de inovação em biotecnologia, farmacêutica e pesquisa básica.
Na medicina, os médicos passam a ter um superespecialista que pode colaborar com validações ou trazendo novas visões sobre exames, situações, etc.
7. Os filhos de IA com Robótica.
Em 2025 os filhos da união de IA com Robótica começaram a debutar, com várias apresentações bem-sucedidas nos palcos do mundo do trabalho. A IA entra vida da Robótica com Modelos que se utilizam de visão computacional e conseguem entender muito bem as regras da física, proporcionando ao robô, a habilidade de se mover como um humano e interagir com o mundo ao seu redor. Ou seja, graças a esse entendimento da física esses novos modelos passam a ser peça-chave para comandar os corpos dos robôs.
Bons exemplos disso são os lançamentos/evoluções de robôs em formas humanoides, como o Optimus, da Tesla; o Atlas, da Boston Dynamics; o Iron, da chinesa XPeng; ou ainda, o T800 (pegaram a referência?), da também chinesa Engine AI, que luta como um humano.
Boa parte do aprendizado desses robôs tem se dado a partir da observação do mundo real ou de uma simulação deste (mundos simulados). Isso foi viável através da aplicação da IA generativa para a criação desses “mundos simulados”, com o uso de dados sintéticos, como parte do treinamento, isso acelera testes em cenários críticos, reduz custos de coleta/rotulagem de dados e melhora segurança e compliance. Um exemplo dessas plataformas de simulação/treinamento é o NVIDIA Omniverse.
O Google também está presente nesta frente, através do Gemini Robotics que funciona como um cérebro para robôs, utilizando-se de recursos de IA multimodal para conectar visão, linguagem e ação. Esse “cérebro” pode ser instalado em diferentes tipos de robôs, não necessariamente humanoides, que podem ser adaptados a funções variadas. Graças a uma parceria fechada há poucos dias, na CES2026, em breve o Gemini Robotics passará a ser utilizado nos variados robôs da Boston Dynamics.
Na mesma linha, a empresa suíça Flexion Robotics aposta num “cérebro” utilizável por diferentes plataformas (hardware) de robôs humanoides. Talvez no futuro próximo possamos comprar um robô baratinho na Shopee e instalar nele o cérebro robótico da Flexion, eventualmente treinado para lavar louça e limpar a casa.
Além do uso desse tipo de tecnologia em robôs, 2025 trouxe outra nobre cria derivada dessa união: o Exoesqueleto Atalante X (da francesa Wandercraft) que, através de robótica e IA adaptativa, permite que pessoas com paralisia total ou parcial voltem a caminhar. Explêndido!
Impacto:
A evolução da robótica, saindo de nichos extremamente programados, como linhas de montagem, e avançando para ambientes abertos como logística, armazéns, cuidadoria de idosos, serviços prediais, vigilância, organização do trânsito, etc. vai, em pouco tempo, trazer robôs humanoides para o cenário diário de empresas, cidades, casas, campos de batalha e muitos outros. As IA’s do nosso dia a dia atual (ChatGPT e similares) já vem impactando o trabalho intelectual, os robôs humanoides passarão a impactar uma gama mais ampla de funções. Esses dois fatores combinados abrem o leque para uma miríade de reflexões sobre as quais a humanidade e suas lideranças precisam se debruçar.
8. Consolidação da IA em aplicações de negócio.
O ano de 2025 não foi apenas dos modelos avançados de IA generativa, mas também da consolidação de casos de uso corporativo através de “copilotos” de produtividade associados aos pacotes de software de escritório da Microsoft ou do Google; dos aceleradores de programação (me recuso a usar o neologismo “codar”), como Cursor, Windsurf ou Claude Code; dos geradores de aplicações, como Lovable ou Manus; dos geradores de apresentações, como Gamma ou Canva; ou ainda, dos automatizadores/geradores de “qualquer coisa”, como o N8N que, usando diferentes modelos de IA, faz por você relatórios, propostas comerciais, petições jurídicas, peças de marketing, atendimento via Whatsapp, publicações em Redes Sociais, etc.
Ferramentas de IA também avançaram na automação dos processos de operação/produção, seja no planejamento, otimização ou redução de desperdícios.
Essa realidade chegou a quase todos os ramos de negócio, do escritório de advocacia, ao agrobusiness, passando por consultórios, hospitais, instituições de ensino, centrais de atendimento... Essa lista vai longe!
Impacto:
O ganho de produtividade mais facilmente visível está nos trabalhos de escritório e de atendimento, principalmente através da redução de tempo em tarefas repetitivas de escrita, análise inicial de dados, documentação e relacionamento com cliente. Mas o dia a dia nos faz constatar que os impactos positivos da IA podem ir muito além, por exemplo, usando-a como uma auxiliar qualificadíssima no processo de tomada de decisão e como viabilizadora de inovações (algumas delas, antes inviáveis).
No final do dia, os gestores podem ver a IA como um instrumento que, bem usado, permite ganhos financeiros diretos e recorrentes, com reflexo positivo principalmente em OPEX.
9. Governança & métricas para IA.
O aumento do uso da IA em aplicações de negócio trouxe, de carona, a necessidade de organizar guardrails para conviver com esse “tsunami”. Nesse sentido, a discussão sobre algum mecanismo de governança se impôs com mais ênfase em 2025 a fim de alinhar tecnologias de IA com estratégia e objetivos permitindo melhorias e inovações de forma segura e responsável, sem esquecer das questões de custo versus benefício real. Independente da métrica, precisa haver medição, independente do método ou framework de referência, como por exemplo, o ‘AI TRiSM’ (Trust, Risk and Security Management), precisa haver algum nível de governança que garanta a aplicação responsável de IA nos negócios.
Impacto:
Estruturas de governança dão mais segurança às implementações de IA nas empresas e ajudam a separar o hype daquilo que tem utilidade e valor real para o negócio. Já as métricas permitem relacionar investimentos em IA com resultados de negócio, reduzindo projetos sem retorno objetivo.
10. Personalização em massa com IA.
Vimos em 2025 uma popularização do uso de aplicações com IA para personalizar a jornada do cliente, as campanhas/recomendações/ofertas e as interações de atendimento (inclusive podendo usar sotaques específicos ou a “língua de cada tribo”). Junte-se a isso o uso de IA como instrumento de análise preditiva. Enfim, foi um ano que a IA deixou o pessoal de Marketing & Vendas animado.
Impacto:
Talvez o primeiro a ser notado seja a redução de custos de Marketing, em especial na geração de campanhas, além disso, a precificação dinâmica e a otimização de funil também tem sido pontos relatados de impacto positivo. As equipes de Atendimento e Vendas se tornaram mais produtivas, permitindo redução de custos e/ou viabilizando crescimento de receita. Em suma, a personalização via IA transformou-se num motor de crescimento pois aumenta o LTV, melhora a conversão e reduz o custo de aquisição, criando vantagem competitiva difícil de replicar com processos puramente humanos.
Considerações finais.
No início do texto provoquei o leitor a se perguntar como a IA impactou, profissionalmente, o seu 2025. Se a resposta foi...
Algo do tipo “não estamos usando IA”, possivelmente você precisará correr muito para alcançar seus concorrentes. Comece já!
Algo como “começar a utilizar, pontualmente”, possivelmente você tenha oportunidades não exploradas de uso da IA, não as deixe passar!
Algo na linha do “estamos utilizando para otimizar várias áreas”, pense em utilizar também para fazer algo que antes não era viável e lembre-se da necessária Governança.
Vimos que 2025 foi bem movimentado na IA, esperemos um 2026 bem ainda intenso, com muitas e rápidas evoluções! E, cada vez mais, fortes impactos no mundo dos negócios e no mundo do trabalho.
Me permito deixar uma dica final: tratem seu assistente de IA como um parceiro para trocar ideias e construir cenários/soluções, não apenas como um respondedor de perguntas. Se queres algo realmente útil do seu ChatGPT, Gemini, Claude, Grok, etc, não faça apenas uma solicitação, ao invés disso, estabeleça um diálogo. Os resultados serão surpreendentes!
Este texto foi escrito por um humano (Aliomar de Oliveira – aliomar.oliveira@gmail.com) tendo as IA’s Perplexity, Claude e Gemini como parceiras na pesquisa, troca de ideias e revisão. Sinta-se à vontade para debater, discordar, trocar ideias, compartilhar.