Acabámos de lançar um relatório de 12 páginas sobre como ~500 executivos em empresas dos EUA utilizam IA generativa. Li tudo para que não precisem de o fazer. Principais 8 conclusões: A Anthropic é o fornecedor de modelo nº 1 no setor empresarial, com 40% de um gasto de ~$37B, com a OpenAI a cair para o nº 2. 1/8

Sobre o gasto geral em IA. A IA generativa capturou cerca de 6% do gasto em software, totalizando $37B, crescendo cerca de 3,2x ano a ano. Os investimentos estão dando frutos e os compradores estão vendo resultados. 2/8

Sobre para onde vai o gasto. As empresas estão a usar modelos prontos a mais do que estão a treinar os seus próprios. Ferramentas de IA horizontais como ChatGPT Enterprise, Claude for Work, Msft Copilot e Glean explodiram. A IA "departamental" como Cursor e Github Copilot também vê um grande aumento. 3/8

Construir vs Comprar. Enquanto cerca de metade das empresas estava a construir as suas próprias soluções de IA antes, esse número reduziu-se para cerca de um quarto. 4/8

"95% dos pilotos de IA generativa falham" não é o que vemos. Os nossos dados mostram que os compradores de IA empresarial entram com alta intenção em 2025 e convertem a 2x a taxa de software típico, impulsionados fortemente pela adoção de baixo para cima numa estratégia de crescimento orientada para o produto (pense em Cursor, Gamma) 5/8

As startups estão a vencer os incumbentes na maioria das categorias.. exceto infra. AI departamental (funções específicas como programação), AI vertical (indústrias específicas como a saúde) e AI horizontal estão atualmente a ser dominadas por startups, mas os incumbentes ainda estão a vencer em infra. 6/8

A codificação é o maior departamento e a saúde é o maior setor. Dentro dos departamentos, a codificação leva a coroa de longe, com uma grande parte dos gastos. Nos setores, a saúde é seguida de forma um tanto distante pelo jurídico, criadores e governo. 7/8

Embora o código aberto seja popular entre startups, não é isso que vemos nas empresas. A maioria das empresas ainda é cética em relação aos modelos chineses e está a construir soluções em cima de modelos antigos do Meta Llama. 8/9