O texto é composto por excertos de um relatório da Deloitte TrustID Workforce Index que examina a confiança da força de trabalho em Inteligência Artificial (IA), especificamente a IA Generativa (GenAI) e a IA Agentic, entre maio e julho de 2025. O estudo identifica quatro fatores principais de confiança – Humanidade, Capacidade, Fiabilidade e Transparência – e revela que o uso da GenAI diminuiu 15% no local de trabalho devido a uma queda de 35% na confiança na GenAI. Nota-se que os trabalhadores que usam ferramentas de GenAI não aprovadas (43% dos inquiridos) apresentam uma confiança drasticamente mais baixa nas soluções de IA do empregador, citando razões como maior facilidade de acesso ou melhor funcionalidade. Os dados demonstram que uma confiança elevada está diretamente ligada à maior adoção de IA, e os empregadores podem aumentar a confiança oferecendo formação prática e integração com fluxos de trabalho existentes.

O excerto de um relatório de janeiro de 2025, intitulado "Superagency in the Workplace: Empowering people to unlock AI’s full potential" (Superagência no Local de Trabalho: Capacitar as pessoas para desbloquear todo o potencial da IA), discute a chegada da inteligência artificial (IA) ao local de trabalho, comparando a sua transformação à da máquina a vapor. O relatório, de autoria de vários colaboradores, incluindo Hannah Mayer e Michael Chui, afirma que a IA tem um potencial económico massivo, mas observa que apenas um por cento das empresas atingiu a maturidade na sua implementação. A principal conclusão do estudo é que, embora os colaboradores estejam prontos para a IA, sendo frequentemente subestimados pelos líderes no seu nível de uso, a principal barreira ao crescimento reside na liderança e na sua falta de ritmo na condução da transformação. O texto explora a necessidade de os líderes adotarem ambições maiores e abordarem desafios não tecnológicos, como alinhar a liderança e gerir os riscos, para conseguirem colher os retornos prometidos pela IA. O conceito de "superagência", cunhado por Reid Hoffman, é introduzido para descrever o estado onde os indivíduos, capacitados pela IA, amplificam a sua criatividade e produtividade.

O artigo da McKinsey avalia o estado da inteligência artificial (IA) em 2025, focando-se na adoção de agentes de IA e na concretização de valor empresarial.

O estudo revela que, embora a maioria das organizações utilize IA, a maioria ainda se encontra em fases de experimentação ou piloto, com a escalabilidade e o impacto financeiro empresarial total ainda a serem atingidos.

As descobertas chave indicam um elevado interesse em agentes de IA e mostram que as empresas de alto desempenho estão a ter sucesso ao definir objetivos de crescimento e inovação em vez de se focarem apenas na eficiência, frequentemente redesenhando fluxos de trabalho e demonstrando um forte compromisso da liderança.

Além disso, embora as empresas prevejam mudanças na dimensão da força de trabalho devido à IA, as empresas mais bem-sucedidas são também as que mais investem e mitigan riscos de forma proativa.

O artigo de Om Dobariya e Akhil Kumar, intitulado "Mind Your Tone: Investigating How Prompt Politeness Affects LLM Accuracy," investiga como as variações no tom de cortesia dos prompts impactam a precisão de Modelos de Linguagem Grandes (LLMs).

Os autores criaram um conjunto de dados de 250 questões de múltipla escolha com cinco variantes tonais—Muito Cortês, Cortês, Neutro, Ríspido e Muito Ríspido—para testar o ChatGPT-4o.

Contrariamente às expetativas e a estudos anteriores, os resultados mostraram que os prompts ríspidos superaram consistentemente os corteses, com a precisão mais alta de 84,8% para prompts Muito Ríspidos e 80,8% para prompts Muito Corteses.

Os achados sugerem que os LLMs mais recentes podem ser menos sensíveis à cortesia e destacam a importância de se estudar aspetos pragmáticos do prompt engineering, embora os autores desaconselhem interfaces hostis por razões éticas.

A investigação confirma que o tom é um fator estatisticamente significativo na performance do modelo.

O excerto de "AI-Report-eBook-2025.pdf" da AvePoint fornece uma visão abrangente do estado da Inteligência Artificial (IA) empresarial, destacando que a segurança dos dados e a qualidade da informação são os principais obstáculos para a adoção generalizada da IA.

O relatório, baseado num estudo global de 2025, revela que a adoção da IA está a aumentar, com ferramentas como o Microsoft 365 Copilot e o ChatGPT a serem aprovadas, mas as preocupações com a imprecisão do output e as falhas na segurança estão a atrasar os lançamentos até um ano.

Muitas organizações enfrentaram violações de segurança relacionadas com a IA e estão a responder investindo em Governo de dados e literacy de IA (alfabetização), embora persista o excesso de confiança nas suas estratégias de gestão da informação.

O sucesso da IA é medido pela melhoria da experiência do cliente, mas as organizações estão a ter dificuldades em alcançar um retorno sobre o investimento (ROI) que satisfaça as expectativas.

O texto fornecido é um excerto do "State of AI Report - 2025 ONLINE.pdf", uma visão geral abrangente do estado da inteligência artificial, que inclui contribuições de especialistas como Zeke Gillman e Ryan Tovcimak. O relatório aborda as tendências de investigação em torno da capacidade de raciocínio dos modelos de IA, questionando a legitimidade dos ganhos e destacando a rápida melhoria dos modelos chineses de código aberto. Na indústria, o documento detalha o crescimento exponencial das empresas de IA e a ascensão da NVIDIA, enquanto o poder e a construção de centros de dados de escala gigawatt se tornam os principais estrangulamentos. Finalmente, o relatório examina o cenário político e de segurança da IA, cobrindo a mudança da administração Trump para uma agenda de IA “América-Primeiro”, as preocupações com a segurança face à desinformação e o crescente fosso entre os orçamentos de segurança de IA e os gastos dos laboratórios de desenvolvimento.

O excerto do relatório "Tech Trends 2025" da Deloitte apresenta uma visão abrangente sobre as principais forças tecnológicas que moldarão o futuro, enfatizando a Inteligência Artificial (IA) como um fio condutor ubíquo em quase todas as tendências.

O documento organiza as inovações em seis macroforças—interação, informação, computação, negócios de tecnologia, cibersegurança e confiança, e modernização do núcleo—para demonstrar como a IA está a tornar-se tão fundamental quanto a eletricidade.

Tendências específicas examinadas incluem a ascensão da computação espacial, a transição de Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) para modelos menores e IA agentic focada na execução, e o ressurgimento do hardware especializado, como NPUs, para suportar as elevadas exigências computacionais da IA.

Além disso, o relatório destaca a urgência da criptografia pós-quântica para proteger sistemas contra futuras ameaças quânticas e argumenta que a interseção intencional de tecnologias e indústrias é a nova chave para a inovação.

O relatório "The GenAI Divide: State of AI in Business 2025", produzido pelo Project NANDA do MIT, apresenta uma visão geral sobre a implementação de Inteligência Artificial Generativa (GenAI) em ambientes empresariais.

A pesquisa revela uma grande disparidade, chamada de "GenAI Divide", onde 95% das organizações não obtêm retorno mensurável do seu investimento, apesar da alta taxa de adoção de ferramentas como o ChatGPT.

O sucesso é limitado a 5% das implementações que conseguem integrar sistemas capazes de aprender e adaptar-se aos fluxos de trabalho específicos, uma capacidade que falta à maioria das soluções empresariais.

O relatório conclui que a barreira principal não é a qualidade do modelo, mas sim a incapacidade dos sistemas de reter contexto e melhorar ao longo do tempo. Além disso, as organizações mais bem-sucedidas tendem a comprar soluções externas personalizadas em vez de as desenvolver internamente e concentram-se em parceiros que se comprometem com métricas de negócio.

Por fim, o relatório sugere que o futuro reside nas soluções "Agentic AI" que incorporam memória persistente e autonomia.