A inteligência artificial (IA) mudou a forma como muitas indústrias realizam suas atividades, e as empresas não são exceção. Especialistas dizem 35% de empresas adotaram e usaram IA para negócios. Esta estatística prova que a IA está crescendo rapidamente, pois muitas empresas a adotaram para criar melhores estratégias. Os modelos de IA são uma das melhores maneiras pelas quais as empresas podem integrar essa tecnologia em seus esforços.
E não estamos falando da IA que domina o mundo (é só uma conspiração neste momento). Pense nos modelos de IA como mãos invisíveis que ajudam e tornam tudo mais inteligente e suave. Este artigo explorará nove modelos de IA que podem facilmente dar às empresas uma transformação de alta tecnologia.
Conteúdo
Compreendendo os fundamentos dos modelos de IA
Os benefícios do uso de modelos de IA para negócios
9 modelos de negócios de IA que vale a pena experimentar em 2025
Arredondamento para cima
Compreendendo os fundamentos dos modelos de IA
Os modelos de IA simplesmente não imitam o pensamento humano. Eles podem agir sem contribuição humana, fazendo escolhas ou previsões com precisão quase perfeita. A melhor parte? Os modelos de IA podem aprender com dados fornecidos por empresas (ou outros usuários) — aprendizado de máquina no seu melhor!
Embora os modelos de IA de hoje tenham redes neurais que os fazem parecer quase criaturas sencientes, o primeiro exemplo remonta à década de 1950. Nessa era, programas que jogavam damas e xadrez com humanos reais foram introduzidos. Mas, em vez de se mover de acordo com instruções predefinidas, o programa podia responder aos movimentos do oponente, oferecendo uma experiência mais desafiadora.
Os benefícios do uso de modelos de IA para negócios
1. Maior eficiência e produtividade
Tarefas repetitivas podem consumir muito tempo e ser irritantes, especialmente porque funcionários ou donos de empresas precisam fazê-las diariamente. No entanto, modelos de IA podem lidar com essas tarefas específicas, oferecendo às empresas um fluxo de trabalho mais simplificado. Como resultado, as equipes podem se concentrar em tarefas mais importantes e desfrutar de melhor produtividade no geral.
2. Tomada de decisão mais inteligente
Outra coisa que as empresas fazem quase diariamente é lidar com grandes quantidades de dados. Lidar com esses conjuntos de dados manualmente pode causar dores de cabeça e cansar o funcionário médio (ou proprietário). Felizmente, as empresas podem evitar essas situações usando modelos de IA.
Eles podem treinar grandes modelos de linguagem com aprendizado profundo para analisar conjuntos de dados massivos rapidamente. Isso permite que eles obtenham insights rápidos, mas precisos, e tomem decisões melhores, baseadas em dados. Além disso, é muito mais rápido do que qualquer coisa que os métodos tradicionais podem fazer.
3. Serviços de escala
Fazer um negócio crescer é uma grande parte do sonho de toda start-up ou pequena empresa. Mas quando um negócio cresce, tudo cresce junto, incluindo os custos operacionais e os recursos necessários. Isso pode rapidamente se tornar esmagador se as empresas não estiverem preparadas.
Mas por que passar por todo esse estresse quando a IA pode ajudar? Com modelos de IA, pequenas empresas não precisarão de pessoal extra para operar e se adaptar às mudanças. O modelo escolhido pode escalar com elas e manter tudo funcionando perfeitamente.
9 modelos de negócios de IA que vale a pena experimentar em 2025
1. AlaaS (IA como serviço)
A IA como Serviço (AlaaS) está rapidamente se tornando uma opção para empresas que buscam usar IA sem gastar muito. Ela funciona como um serviço de nuvem onde as empresas podem pagar apenas pelas ferramentas de IA que usam, sem os altos custos iniciais.
Gigantes da tecnologia como Google, Amazon e Microsoft lideram o mercado AlaaS, oferecendo vários serviços de IA de alta qualidade atendendo a vários setores. Essa configuração permite que as empresas recorram à IA quando necessário — flexibilidade sem um compromisso de longo prazo.
2. Estratégias de IA para monetização de dados
Os sistemas de IA frequentemente geram grandes quantidades de dados antigos e novos, dos quais as empresas podem lucrar com uma estratégia de monetização de dados. Essa estratégia pode envolver obter melhores insights do cliente, vender dados anonimizados para outras empresas ou usar os dados para treinar ferramentas de IA e fazer melhores serviços ou produtos.
No entanto, esse modelo de inteligência artificial tem um porém. Embora a monetização de dados possa ser incrivelmente lucrativa, ela também levanta preocupações importantes de privacidade e ética. Portanto, as empresas devem lidar com essas questões de forma responsável.
3. Modelos baseados em assinatura
Assim como o AlaaS, os modelos baseados em assinatura oferecem uma maneira flexível de usar IA sem compromisso de longo prazo. Aqui, as empresas podem pagar uma taxa regular para ajudar a gerenciar os custos de implementação da IA. E, se as empresas quiserem ser provedoras de serviços, elas podem manter uma receita estável com essas assinaturas.
Por exemplo, ferramentas de CRM com tecnologia de IA, soluções de manutenção preditiva, modelos de IA generativos e plataformas de automação de marketing mostram como essa tecnologia pode agilizar operações e aprimorar experiências do cliente. É uma solução ganha-ganha: as empresas obtêm ferramentas de primeira linha sem custos iniciais, enquanto os provedores desfrutam de renda consistente.
4. Soluções de IA personalizadas
Quando as empresas querem soluções personalizadas, a IA personalizada é o melhor modelo. Os provedores adaptam soluções de IA personalizadas para atender às necessidades exclusivas de seus clientes, criando algoritmos especializados, projetando interfaces e fluxos de trabalho personalizados ou integrando-se com sistemas existentes. Embora essas soluções geralmente tenham um preço alto, elas podem dar às empresas exatamente o que elas precisam para operar de forma mais eficaz.
5. Serviços de consultoria
Não sabe por onde começar com IA? As empresas podem usar consultoria e serviços profissionais para implementar soluções de IA com sucesso. Esses fornecedores de IA podem orientá-los na construção de uma estratégia de IA sólida, treinando modelos de IA e configurando a infraestrutura de dados correta. As empresas também podem obter suporte contínuo ao cliente para garantir que tudo corra bem.
As empresas podem inverter esse modelo e se tornarem os provedores de IA que oferecem consultoria. Esses serviços podem ser altamente lucrativos, pois podem ajudar os clientes a superar os desafios de adotar a IA, tornando o processo de transição mais fácil.
6. Precificação baseada em resultados e criação de valor
A precificação baseada em resultados permite que as empresas paguem com base no impacto das soluções que desejam, como aumento de vendas ou redução de despesas. É outra solução ganha-ganha porque os varejistas só pagarão quando virem resultados reais. Este modelo de IA é bastante popular em setores como o de saúde, onde a IA pode melhorar o atendimento ao paciente e reduzir custos, tornando-se um ajuste prático.
7. Modelos freemium e premium
Os modos Freemium AI oferecem uma versão básica de suas ferramentas gratuitamente, permitindo que as empresas as experimentem antes de decidir se pagam por mais recursos premium ou uso. Com essa abordagem, os varejistas podem testar a ferramenta primeiro e decidir se comprometem se ela satisfaz seus requisitos. As empresas podem encontrar modelos generativos freemium em chatbots, APIs de reconhecimento de imagem e tradutores de idiomas.
8. Modelos baseados em plataforma
Modelos de IA baseados em plataforma agem como serviços de matchmaking, reunindo desenvolvedores de IA, provedores de dados e usuários em um só lugar. As empresas podem usar a plataforma para cumprir seus requisitos de IA ou se tornarem suas proprietárias.
Os donos de plataformas ganham dinheiro pegando uma parte das transações em suas plataformas. À medida que mais pessoas se juntam, a plataforma se fortalece, beneficiando-se de efeitos de rede e custos mais baixos. Alguns ótimos exemplos incluem mercados de IA como Algorithmia e Nuance AI Marketplace.
9. Produtos integrados com IA
As empresas podem impulsionar as experiências do usuário ao tecer IA em seus produtos e serviços. Isso pode ser alcançado por meio de recursos inteligentes em dispositivos cotidianos, como telefones e carros, ou adicionando recursos inteligentes a programas de software.
O objetivo é oferecer aos usuários uma experiência mais personalizada e envolvente. Produtos aprimorados por IA geralmente têm preços mais altos, mas podem ajudar as empresas a se destacarem em mercados competitivos.
Arredondamento para cima
AI pode não substituir a inteligência humana, mas pode ajudar a impulsioná-la. É por isso que entender os modelos de negócios de IA é necessário para empresas que esperam usar a inteligência artificial de forma eficaz. Elas precisarão pesar os benefícios da IA de código aberto, que oferecem personalização e economia de custos, em relação às opções comerciais que fornecem melhor suporte e segurança.
Além disso, eles devem decidir se usarão IA hospedada na nuvem, que é escalável e econômica, ou IA privada para mais controle sobre seus dados. Por fim, não se esqueça de adicionar uma política de IA sólida que aborde como a empresa usa dados, treina modelos e quão transparentes serão as operações. Lembre-se de que adicionar qualquer novo sistema de IA exigirá um processo de treinamento para a equipe, então esteja pronto para lidar com os custos adicionais.
