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Relembrando as 5 maiores lições de IA de 2025
Lior Pozin, CEO da plataforma de e-commerce com tecnologia de IA AutoDS, teve um momento de epifania no início de 2025 que ecoou por toda a indústria: velocidade por si só não era suficiente. Sua empresa bootstrapped prosperou com implantação rápida, mas escalar a IA de um piloto para a produção exigiu um confronto com fundamentos pouco glamourosos.'Sem a governança, organização e acesso corretos aos dados, a IA não pode escalar', observou Pozin. Esta lição — de que a infraestrutura precede a transformação — tornou-se um tema central do ano.Foi um sentimento compartilhado por Oren Eini, fundador da empresa de banco de dados RavenDB, cuja própria tentativa de construir um assistente de documentação de IA com a Microsoft fracassou não devido a limitações do modelo, mas por causa de pipelines de dados frágeis e intervenções manuais. A maturação da indústria em 2025 foi menos sobre perseguir o próximo modelo revolucionário e mais sobre incorporar confiabilidade na base arquitetônica, movendo a IA de um recurso chamativo para um núcleo operacional.Esta mudança em direção à previsibilidade em vez do poder bruto foi defendida por líderes como Arnd Baranowski, da empresa de software de telecomunicações Oculeus, que argumentou que, em aplicações críticas como a detecção de fraudes, sistemas determinísticos e eficientes que entregam resultados consistentes importam muito mais do que a imprevisibilidade inerente dos grandes modelos de linguagem. O ano também forçou um olhar crítico sobre confiança e responsabilidade, cristalizado por casos como o do chatbot da Air Canada considerado responsável.Eini descreveu o desafio de forma contundente, comparando os agentes de IA a 'funcionários que eu sei que são suscetíveis a subornos', necessitando de limites estritos e protocolos de verificação. O progresso de maior impacto, no entanto, veio de um foco na quantidade em vez de projetos mirabolantes — resolvendo inúmeros problemas pequenos e irritantes em escala, capacitando equipes a construir recursos práticos rapidamente.Como observou Steve Brierley, da empresa de computação quântica Riverlane, o boom do ChatGPT expôs o quão despreparadas as indústrias estavam, um aviso para se prepararem para a próxima onda. A lição coletiva de 2025 foi um pivô do deslumbramento para a utilidade: construir IA que funcione de forma confiável, escale de maneira previsível e resolva problemas sem criar novos. Para uma indústria acostumada ao hype, esse foco operacional pode ser seu objetivo mais ambicioso até agora.
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