Em 2023, os gastos empresariais em Large Language Models (LLMs) alcançaram uma média de US$ 7 milhões, com previsões de aumentos orçamentários de 2 a 5 vezes para o ano seguinte.
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Em um caso notável, uma empresa justificou um impressionante aumento de 8 vezes em seu orçamento de inteligência artificial após testemunhar uma economia de custos de cerca de 90%. Este cenário reflete uma tendência crescente em que as organizações reconhecem o valor tangível das soluções baseadas em IA.
2024 is the year for AI in the enterprise.
— a16z (@a16z) March 21, 2024
Leaders are nearly tripling budgets, optimizing workloads across models, and pushing new use cases to prod. What founders need to know to capture this new wave of investment.👇@sarahdingwang @shangdaxu https://t.co/EImiEMCD6W
Embora em 2023 a maioria das empresas (80-90%) tenha preferido modelos de código fechado, uma mudança significativa está ocorrendo: agora, 46% dos líderes empresariais expressam preferência por soluções de código aberto. Esse movimento pode ser interpretado como um desejo de maior transparência, personalização e controle sobre as tecnologias de inteligência artificial adotadas.
Além disso, observou-se que os casos de uso interno de IA, como assistentes de codificação e resumos de texto, estão avançando em ritmo mais acelerado do que os aplicativos externos, como chatbots. Essa tendência pode ser atribuída à necessidade das empresas de navegar tanto nas implicações éticas quanto nas percepções do público em geral enquanto exploram os benefícios e os desafios associados à tecnologia.
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Um ponto de inflexão parece estar surgindo para a inteligência artificial empresarial — com aumentos massivos de orçamento e a expansão dos casos de uso prontos para impulsionar um crescimento explosivo. Enquanto a inteligência artificial voltada para o consumidor atrai toda a atenção, as soluções adaptadas para empresas estão prestes a testemunhar uma demanda em ascensão vertiginosa.
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