O ano de 2025 consolidou a IA generativa como uma ferramenta importante (ou central?) da economia digital, ao mesmo tempo em que acelerou
debates regulatórios, preocupações trabalhistas e avanços técnicos na direção de agentes autônomos ainda mais poderosos.
A seguir, um panorama das principais tendências e notícias deste ano de 2025.
1. Modelos gigantes, multimodais e mais “agentes”
Em 2025, os grandes modelos de linguagem (LLMs) deixaram de ser apenas “chatbots avançados” e caminharam para
arquiteturas mais autônomas, multimodais e voltadas a tarefas complexas de longo prazo. Lembrando que um LLM é um tipo de modelo de inteligência artificial treinado em quantidades massivas de texto para reconhecer e gerar linguagem natural de forma coerente. Em essência, ele aprende padrões estatísticos de como palavras e frases aparecem juntas e, a partir disso, passa a prever o “próximo token” (pedaço de texto) mais provável em cada contexto, o que permite responder perguntas, escrever textos, traduzir, resumir, programar e muito mais. Não é magia, é muita matemática, treinamento (supervisionado), probabilidade e um grande poder de processamento computacional.
1.1. Nova geração de LLMs e corrida entre laboratórios
Relatórios de benchmark mostram que OpenAI, Google e Anthropic abriram vantagem na “corrida dos LLMs”,
com modelos que superam as gerações anteriores em raciocínio, programação e capacidade de manter fluxos
de trabalho por horas, operando como verdadeiros agentes virtuais e não apenas assistentes passivos.
A Anthropic anunciou em 2025 sua linha de modelos mais poderosa até agora, com foco explícito em uso
empresarial e em tarefas de engenharia de software, alegando saltos significativos de capacidade em relação
às versões anteriores e rivalizando com os modelos mais recentes da OpenAI e do Google.
1.2. IA multimodal e texto‑para‑vídeo
Entre as tendências destacadas, estão os modelos multimodais capazes de processar e gerar texto, imagem,
áudio e até conteúdo 3D em um mesmo sistema -- tendência vista como decisiva para aplicações criativas,
científicas e industriais.
Modelos de texto‑para‑vídeo, como Sora (OpenAI) e Veo 3 (Google DeepMind), avançaram ao gerar sequências de vídeo
coerentes, com múltiplos planos e, no caso do Veo 3, áudio sincronizado (fala, ruídos e música), sinalizando
uma nova fase na criação automática de conteúdo audiovisual.
1.3. IA aplicada à ciência e engenharia
Em pesquisa científica, 2025 viu o fortalecimento do uso de IA generativa para acelerar descoberta de fármacos,
desenho de novos materiais e simulações físicas, inclusive com abordagens neuro‑simbólicas que combinam
modelos generativos com restrições lógicas e leis físicas explícitas.
Conceitos como “Neuro‑Symbolic Diffusion” passaram a ser discutidos para garantir que as soluções geradas por IA
respeitem regras de segurança, normas regulatórias e consistência científica, especialmente em setores sensíveis
como saúde, energia e transporte.
2. Regulação: o AI Act entra em vigor e o mundo reage
No campo regulatório, 2025 foi marcado pela consolidação do AI Act da União Europeia,
o primeiro marco abrangente de regulação de IA no mundo, e por movimentos de resposta em vários países.
2.1. União Europeia – AI Act
O AI Act, já aprovado anteriormente, começou a ter suas principais disposições aplicadas em 2025, incluindo:
classificação de sistemas por nível de risco, exigência de robustez, auditorias e supervisão humana
para sistemas de alto risco, além de regras específicas para modelos de uso geral com potencial de risco sistêmico.
As regras para modelos de propósito geral (como grandes LLMs) incluem obrigação de transparência,
mitigação de riscos e respeito a direitos autorais, com um código de conduta e orientações técnicas
previstas para agosto de 2025.
2.2. Estados Unidos, Reino Unido e Ásia
Nos EUA, uma nova ordem executiva em 2025 (substituindo a de 2023) redesenhou a política federal de IA,
priorizando competitividade e inovação e flexibilizando algumas exigências anteriores,
ao mesmo tempo em que mantém preocupações com segurança e uso governamental responsável.[web:588]
O Reino Unido avançou em um modelo “pró‑inovação” baseado em um white paper de IA e em uma abordagem
coordenada por um hub regulatório, enquanto países como China, Japão e Coreia do Sul seguiram
consolidando legislações nacionais de IA, muitas vezes inspiradas, em parte, pelo efeito de “Bruxelas”
gerado pelo AI Act europeu.
3. IA, trabalho e economia: impactos cada vez mais visíveis
Pesquisas de 2025 aprofundaram o debate sobre IA generativa e mercado de trabalho, mostrando impactos
concretos, especialmente entre trabalhadores em início de carreira e em funções de escritório.
3.1. Jovens trabalhadores e empregos de entrada
Um estudo de Stanford apontou que a adoção de IA generativa está associada a uma queda de cerca de 13% em
vagas para trabalhadores jovens ou em início de carreira em determinados segmentos dos EUA, reforçando a
preocupação de que tarefas de nível júnior sejam as primeiras a serem automatizadas ou reconfiguradas.
Ao mesmo tempo, o estudo indica aumento de produtividade e reconfiguração de funções, sugerindo que a
transição exigirá políticas de formação, reconversão profissional e proteção social mais atentas. Naturalmente, esse processo não é uniforme em todo o mundo.
3.2. “Economia sombra” da IA nas empresas
Pesquisa coordenada pelo MIT descreveu o surgimento de uma “shadow AI economy”: em cerca de 90% das empresas
analisadas, funcionários usam ferramentas de IA (muitas vezes não oficiais) para automatizar trabalhos
cotidianos, com ganhos reais de produtividade, mas também riscos de segurança e conformidade.
O estudo mostra que, em diversos casos, essas iniciativas informais geram mais retorno do que projetos
corporativos formais de IA, ao revelar onde a tecnologia realmente agrega valor no fluxo de trabalho diário.
4. IA generativa como infraestrutura das grandes empresas
Em 2025, várias corporações passaram a incorporar IA generativa não apenas em projetos pilotos,
mas no núcleo de seus modelos de negócio, em marketing, atendimento, conteúdo e operações.
4.1. Disney e a integração total de IA
Um exemplo emblemático foi a decisão da Disney de integrar IA generativa em todo o seu modelo operacional:
desde a criação e edição de conteúdo até experiências personalizadas em parques temáticos, com modelos
treinados em seu vasto acervo proprietário para proteger a marca e gerenciar direitos autorais.
A empresa passou de experiências isoladas para uma estratégia centralizada de IA, mostrando como grandes grupos
de mídia e entretenimento estão tratando a tecnologia como peça estrutural de competitividade e inovação.
5. Tendências gerais: maturidade, riscos e próxima etapa
Análises de mercado destacam que 2025 marcou uma fase de “pós‑euforia” em IA generativa:
as organizações passaram da curiosidade inicial para o desafio de escalar soluções confiáveis, seguras
e integradas a sistemas legados, com foco maior em governança, qualidade de dados e mitigação de riscos.
Ao mesmo tempo, cresce o debate sobre sustentabilidade (custos energéticos e de hardware), concentração
de poder em poucos grandes laboratórios e necessidade de modelos abertos e regionais, o que deve moldar
as discussões técnicas, políticas e éticas nos próximos anos.
Referências sobre IA Generativa em 2025
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