Oito previsões de TI para 2025 e como se preparar
janeiro 16, 2025 / Unisys Corporation
Pouco tempo? Leia as principais conclusões:
- Especialistas do setor e executivos de tecnologia falaram conosco sobre o que eles prevêem que serão os problemas de TI mais significativos em 2025.
- A IA será integrada às nossas vidas de maneiras naturais e intuitivas, e os trabalhadores de nível básico ajudarão a liderar a colaboração entre a IA e o ser humano.
- Modelos de linguagem pequena, edge computing, nuvem híbrida e criptografia pós-quântica desempenharão papéis significativos no futuro.
- Três dias por semana no escritório e dois dias fora do escritório surgirão como a abordagem de trabalho híbrido mais eficaz.
AI. Computação em nuvem. Criptografia quântica. Essas tecnologias prometem transformação, mas como essas inovações afetarão o local de trabalho em 2025?
Reunimos os principais especialistas do setor e líderes de tecnologia da Unisys para explorar o que está remodelando a tecnologia e o negócio. Seus conhecimentos são a base do nosso mais recente relatório de pesquisa, "Principais conhecimentos de TI para 2025: Navegar pelo futuro da tecnologia e dos negócios."
Este relatório fornece orientações práticas para suas iniciativas de tecnologia e negócios em 2025 e além. Você pode se preparar para o caminho a seguir entendendo essas oito descobertas chave.
#1: A linguagem natural se tornará o padrão de interação IA-humano
À medida que as ferramentas de IA se tornam essenciais na força de trabalho, os humanos não precisarão de tanto encorajamento. Em vez disso, a IA exigirá mais treinamento para entender os humanos e se tornar mais intuitiva.
Ao mesmo tempo, a engenharia imediata para criar entradas de IA se tornará obsoleta à medida que os humanos começarem a se comunicar com as máquinas tão confortavelmente quanto com outros humanos. A IA será integrada em nossas vidas diárias de maneiras naturais e intuitivas.
O que você pode fazer: Comece a fazer a transição para interfaces de linguagem natural em suas aplicações de IA e expanda sua implementação de IA além da web e da aplicação desktop.
#2: Modelos de linguagem pequena e edge computing são a próxima fronteira
Preocupações de privacidade, segurança e limitações de conectividade impedem que algumas infraestruturas de dados e aplicações de IA se conectem a modelos de linguagem ampla (LLM). A combinação de LLMs e edge computing permite que as organizações processem dados mais próximos de sua fonte e mantenham os recursos avançados da IA para aplicações de IA mais seguras e mais rápidas.
"Dê à tecnologia a oportunidade de ser usada mais amplamente em locais onde não é necessário enviar os dados para a nuvem", disse um ex-CIO do sistema de saúde. "Ele pode realmente fazer o cálculo onde existe… Vai ir muito mais para a borda, e isso vai trazer outros jogadores."
O que você pode fazer: Considere os ganhos de velocidade e segurança da edge computing, implemente modelos de linguagem pequena e combine-os com a edge para uma solução de IA segura, rápida e eficiente.
#3: A nuvem híbrida aumentará enquanto as decisões de migração para a nuvem exigirão nuances
A taxa de crescimento da nuvem está diminuindo à medida que as organizações questionam as economias de custos da migração para a nuvem. Dependendo das restrições e necessidades do negócio, eles estão reavaliando quais cargas de trabalho devem ser movidas para a nuveme quais devem permanecer no local.
Os fornecedores de nuvem estão aumentando os preços para compensar a despesa da computação de IA. Custos na nuvem, como taxas de armazenamento, serviços premium e taxas de transferência de dados, estão colocando pressão adicional sobre os CIOs. Uma abordagem de nuvem híbrida pode ser o melhor de ambos os mundos, com recursos sensíveis, dependentes de latência ou regulados mantidos no local e aplicações escaláveis, intensivas em dados e voltadas para o cliente movidas para a nuvem.
O que você pode fazer: Implemente o monitoramento do uso e dos custos da nuvem e pese a economia da nuvem versus no local.
#4: A criptografia pós-quântica passará da teoria para a prática
Até 2030, a computação quântica pode dar aos atacantes cibernéticos os meios de quebrar os padrões atuais de criptografia. Agir agora é imperativo porque eles podem roubar seus dados encriptados agora e decodificá-los assim que a tecnologia quântica avançar. Essa tática de "colher agora, decodificar mais tarde" representa um risco significativo à segurança de dados.
"Sabemos que há uma imensa quantidade de dados lá fora que estão encriptados de uma maneira que, no futuro não tão distante, será inútil. Portanto, teremos que mudar a criptografia", disse um líder da Universidade de Columbia em Segurança digital. "O mundo dos negócios em geral não concentrou atenção suficiente no risco quântico."
Em resposta à ameaça quântica, o National Institute of Standards and Technology (NIST) desenvolveu padrões de criptografia pós-quântica "projetados para resistir a ataques cibernéticos de um computador quântico." À medida que as ameaças evoluem, a criptografia pós-quântica também precisará crescer.
O que você pode fazer: Use os padrões de criptografia pós-quântica do NIST como ponto de partida e planeje atualizar seus padrões regularmente para proteger dados e evitar violações.
#5: Trabalhadores de nível básico serão o modelo para uma força de trabalho habilitada por IA
A IA pode automatizar tarefas repetitivas, mas isso não significa que possa substituir os humanos. Trabalhadores de nível básico que são nativos digitais muitas vezes estão ansiosos por usar ferramentas de IA. Eles podem contribuir com conhecimentos valiosos sobre como introduzir essas ferramentas de forma eficaz nos fluxos de trabalho.
A colaboração humano-IA é o futuro do trabalho. A IA ajudará com tarefas repetitivas, como entrada de dados, análise e relatórios, permitindo que os funcionários se concentrem no trabalho que requer criatividade e julgamento humano.
O que você pode fazer: Reconheça que os funcionários têm diferentes níveis de conforto com a IA, por isso concentre-se em ser uma ferramenta para os humanos em vez deles. Forneça treinamento para que todos os trabalhadores possam se beneficiar das ferramentas de IA.
#6: Um cronograma de três dias no local será o ponto ideal
As organizações querem otimizar a forma como os funcionários trabalham, seja no escritório, remotamente ou através de uma abordagem híbrida. O trabalho híbrido surgiu como o melhor de ambos os mundos, equilibrando a flexibilidade do local de trabalho e a conexão no escritório.
Um "sweet spot" híbrido de três dias por semana no escritório e dois dias à distância está surgindo como a solução mais sustentável a longo prazo. Um benefício é atrair trabalhadores mais jovens, que valorizam o mentoramento presencial, o networking e a colaboração que ocorrem no escritório.
O que você pode fazer: Avalie se uma abordagem híbrida de três dias no escritório é a melhor opção para sua organização. Investir em atividades de grupo para promover a colaboração e o envolvimento dos funcionários e programas de saúde mental para diminuir os sentimentos de isolamento.
#7: IA com eficiência energética será uma vantagem competitiva
Centros de dados maciços construídos para treinamento e operações de IA estão pressionando a rede elétrica global. Isso despertou uma discussão crescente sobre o impacto ambiental da IA e a necessidade de modelos de IA eficientes em termos energéticos. As organizações que desenvolvem práticas sustentáveis de IA ganham vantagem competitiva.
"A prática de IA sustentável pode ser um diferenciador", disse a Vice-Presidente do Portfólio de IA da Unisys, Suzanne Taylor. "Olhe para o custo dos chips e do treinamento — somente as grandes empresas podem treinar grandes modelos de linguagem. Já estamos observando a IA otimizando processos em setores como carga, levando a benefícios de sustentabilidade. O futuro envolverá a IA verde como uma vantagem competitiva."
O que você pode fazer: Estabeleça práticas sustentáveis de IA, mova algumas cargas de trabalho de IA para dispositivos de borda para aliviar a carga do centro de dados e escolha parceiros que priorizem soluções de IA energeticamente eficientes.
#8: Padrões globais diversos moldarão o futuro da conformidade com a IA
À medida que a tecnologia de IA avança, as estruturas regulatórias estão surgindo para abordar preocupações críticas em torno da privacidade, segurança, propriedade intelectual e ética de dados. Até 2026, espera-se que regiões-chave como a UE e os EUA desenvolvam princípios de governança de IA mais abrangentes.
Para cumprir os regulamentos, as organizações devem impor políticas fortes de governança de IA e precisarão personalizar seus modelos de IA por região. As maiores preocupações serão a privacidade e a segurança dos dados, especialmente para LLMs e outros sistemas de IA que processam dados sensíveis. Isso tornará a soberania de dados uma prioridade e o teste e certificação rigorosos do modelo de IA um mandato provável.
"A IA terá acesso às informações e a questão será como gerenciaremos e protegeremos esses dados de forma ética", disse um ex-membro do conselho da Fortune 500 na pesquisa. "Muitas empresas não têm boa prontidão de dados. Eles não têm uma boa capacidade de governança de dados."
O que você pode fazer: Defina diretrizes claras agora e treine seus funcionários para que possam cumprir as regulamentações.
Saiba mais sobre as tendências de TI de 2025
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