Gartner prevê gastos com IA generativa em US$ 644 bilhões em 2025 e impacto para líderes de TI

A grana está rolando solta na área de inteligência artificial generativa (gen AI) em 2025. Segundo a consultoria Gartner, os gastos com gen AI globais devem bater a marca de US$ 644 bilhões no próximo ano. Isso representa um salto de 76,4% em relação a 2024, mostrando o fôlego do setor e a confiança das empresas nessa tecnologia.

Para Onde Vai o Dinheiro da IA Generativa?

Não é surpresa que os gastos estão subindo, mas o relatório do Gartner mostra onde o dinheiro está sendo aplicado. E olha só: o hardware leva a maior fatia, com quase 80% do total em 2025. Essa tendência é reforçada por outras pesquisas, como a da AI at Wharton, que aponta crescimento de 130% nos gastos, e a da Deloitte, indicando que 74% das empresas já atingiram ou superaram suas metas de retorno sobre investimento (ROI) com gen AI.

A divisão detalhada dos gastos previstos para 2025, segundo o Gartner, fica assim:

• Dispositivos: US$ 398,3 bilhões (crescimento de 99,5%)
• Servidores: US$ 180,6 bilhões (crescimento de 33,1%)
• Software: US$ 37,2 bilhões (crescimento de 93,9%)
• Serviços: US$ 27,8 bilhões (crescimento de 162,6%)

“O mercado de dispositivos foi a maior surpresa, é o mercado mais impulsionado pela oferta do que pela demanda”, comentou John Lovelock, analista vice-presidente do Gartner, ao VentureBeat. Ele acrescenta que consumidores e empresas não estão necessariamente buscando aparelhos com IA, mas os fabricantes estão produzindo e vendendo assim mesmo. Lovelock prevê que, até 2027, será quase impossível comprar um PC que não seja habilitado para IA.

Hardware na Liderança (e vai continuar assim)

Com o hardware abocanhando cerca de 80% dos gastos com gen AI em 2025, muitos poderiam pensar que essa proporção mudaria para software e serviços com o tempo. No entanto, a visão de Lovelock sugere o contrário.

“As proporções mudam mais a favor do hardware ao longo do tempo”, disse Lovelock. Ele explica que, embora mais softwares incorporem recursos de gen AI, o dinheiro atribuível especificamente ao software de gen AI diminuirá. A IA generativa se tornará uma funcionalidade embutida, parte do preço do software principal.

Essa projeção tem implicações importantes para o planejamento de orçamentos e infraestrutura de TI. Empresas que esperavam deslocar gastos de hardware para software podem precisar ajustar seus modelos financeiros.

Além disso, a natureza integrada da futura funcionalidade de gen AI significa que projetos discretos de IA podem se tornar menos comuns. As capacidades de IA chegarão cada vez mais como recursos dentro das plataformas de software existentes, tornando as estratégias de adoção e governança ainda mais cruciais.

Por Que Projetos Internos de IA Falham?

O relatório do Gartner aponta uma realidade um pouco dura: muitas provas de conceito (PoCs) internas de gen AI não deram os resultados esperados. Isso criou o que Lovelock chama de “paradoxo”, onde as expectativas diminuem apesar do investimento massivo.

Lovelock identificou três barreiras principais que frequentemente atrapalham as iniciativas de gen AI:

1. Dados inadequados: Muitas organizações não possuem dados suficientes ou com a qualidade necessária para treinar ou implementar sistemas de gen AI de forma eficaz.
2. Resistência à mudança: Os usuários têm dificuldade em adotar novas ferramentas ou adaptar fluxos de trabalho para incorporar capacidades de IA. A falta de habilidade também é um fator.
3. Retorno sobre investimento (ROI) insuficiente: Os projetos falham em entregar valor de negócio mensurável que justifique seus custos de implementação.

“Corporações com mais experiência em IA tiveram taxas de sucesso mais altas com gen AI, enquanto empresas com menos experiência sofreram taxas de falha maiores”, explicou Lovelock.

A Mudança Estratégica: De Casa para o Mercado

Diante dessas dificuldades, a previsão do Gartner é que as empresas mudem o foco a partir de 2025. Em vez de projetos internos ambiciosos e muitas vezes complexos, a tendência é buscar soluções comerciais prontas (off-the-shelf) que ofereçam implementação mais previsível e valor de negócio claro.

Essa transição reflete o reconhecimento crescente de que construir soluções de gen AI personalizadas geralmente apresenta mais desafios do que o esperado. As altas taxas de falha mencionadas por Lovelock explicam por que muitas organizações estão se voltando para opções comerciais com caminhos de implementação definidos e ROI mais transparente.

Para os líderes técnicos, isso sugere priorizar soluções de fornecedores que integram capacidades de gen AI em sistemas existentes, em vez de construir aplicações customizadas do zero. Como Lovelock observou, essas capacidades serão cada vez mais entregues como parte da funcionalidade padrão do software.

O Que Isso Significa para a Estratégia de IA nas Empresas?

Para as empresas que querem sair na frente na adoção de IA, a análise do Gartner desafia algumas ideias comuns sobre o mercado de gen AI. A ênfase nos gastos com hardware, nos fatores de oferta e na funcionalidade embarcada sugere que uma abordagem mais evolutiva pode render melhores resultados do que iniciativas drásticas.

Os tomadores de decisão técnicos devem focar na integração de capacidades comerciais de gen AI nos fluxos de trabalho existentes. Isso se alinha com a observação de Lovelock de que os CIOs estão reduzindo os esforços de desenvolvimento interno em favor de recursos de seus fornecedores de software atuais.

Para organizações que planejam uma adoção mais conservadora, a inevitabilidade de dispositivos habilitados para IA apresenta desafios e oportunidades. Mesmo que essas capacidades cheguem através de ciclos regulares de atualização, independentemente da intenção estratégica, as organizações que se prepararem para aproveitá-las eficazmente ganharão vantagens competitivas.

Com os gastos em gen AI acelerando para US$ 644 bilhões em 2025, o sucesso não virá apenas do volume investido. Empresas que alinharem os investimentos à sua capacidade interna, focarem em superar os três principais fatores de falha (dados, pessoas, ROI) e desenvolverem estratégias para alavancar as capacidades de gen AI cada vez mais integradas, extrairão o maior valor desse cenário tecnológico em rápida evolução.

Este conteúdo foi auxiliado por Inteligência Artificial, mas escrito e revisado por um humano.

André Luiz

André atua como jornalista de tecnologia desde 2009 quando fundou o Tekimobile. Também trabalhou na implantação do portal Tudocelular.com no Brasil e já escreveu para outros portais como AndroidPIT e Techtudo. É formado em eletrônica e automação, trabalhando com tecnologia há 26 anos.