O 15º Plano Quinquenal da China (2026-2030) delineia uma estratégia para o desenvolvimento socioeconômico do país, com foco em impulsionar os avanços científicos e integrar a inteligência artificial (IA) em sua economia industrial. Em contrapartida, quatro gigantes da tecnologia dos EUA planejam investir cerca de US$ 650 bilhões em IA até 2026. Esses dados indicam uma corrida pela hegemonia tecnológica em IA entre estas nações. O Brasil, por sua vez, lançou o Plano Brasileiro de Inteligência Artificial (PBIA) 2024-2028, com um investimento projetado de R$ 23 bilhões em quatro anos, destacando a IA como prioridade em instituições como a USP, que criou um escritório dedicado à transformação digital.
A IA é considerada por muitos especialistas como uma revolução tecnológica comparável à Revolução Industrial e ao crescimento da Internet. Nesse cenário, a IA é vista como prioridade estratégica por diversas organizações, tanto públicas quanto privadas. A aplicação da IA para a criação de valor e inovação em modelos de negócio é um tema crescente na academia e na prática empresarial. Entre as publicações relevantes, destacam-se estudos sobre como as organizações podem adotar a IA em seus processos e produtos.
Os modelos de negócios baseados em IA são categorizados em sete tipos principais, que incluem:
Modelos Fundacionais: Constituem a base dos modelos de negócios baseados em IA, utilizando inteligência artificial generativa para processar grandes volumes de dados. Exemplos incluem os grandes modelos de linguagem como o ChatGPT da OpenAI.
Intensificadores de IA: Aplicativos que utilizam modelos fundacionais para resolver problemas específicos em setores como medicina e direito, monetizando soluções de IA.
Otimizadores de IA: Usam IA para melhorar a eficiência interna de processos e serviços, sem gerar receita diretamente através da IA, mas sim através da otimização que ela proporciona.
- Exploradores de IA: Focam no desenvolvimento de soluções que combinem infraestrutura, aplicativos e algoritmos, abordando problemas complexos que não podem ser resolvidos pelas soluções atuais, como a IA quântica.
Além desses modelos, é essencial considerar a infraestrutura necessária para a aplicação da IA, que pode ser dividida em três categorias:
- Hardware para IA: Que inclui GPUs e TPUs, essenciais para o processamento de dados em modelos de IA.
- Plataforma Cloud para IA: Fornece a infraestrutura escalável necessária para treinar e gerenciar modelos de aprendizado de máquina, com empresas como Amazon e Google liderando nesse espaço.
- Ferramentas para Desenvolvimento de IA: Envolvem tecnologias e práticas que apoiam a construção e operação de modelos de IA, incluindo hubs de modelos e operações de aprendizado de máquina.
A análise dos modelos de negócios baseados em IA é crucial, dado que os recursos são limitados. É fundamental que governos, empreendedores e instituições alinhem suas estratégias de adoção e desenvolvimento de competências em IA com as vocações regionais e nacionais, visando maximizar o retorno econômico e social dos investimentos. Essa abordagem integrada pode potencializar o desenvolvimento e a inovação no campo da inteligência artificial, beneficiando a sociedade como um todo.
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