大品牌已经采用的超个性化、便利性和自动化实践，随着新技术的普及，也正变得对中小企业更加可及。 第二Leonardo Oda，营销专家兼 LEODA Marketing Intelligence 首席执行官这些营销趋势将改变公司与客户的联系方式，并在 2025 年加强其市场影响力。

“消费者变得更加挑剔，渴望个性化的体验、快速的流程和高效的解决方案。能够以结构化方式提供这些的企业将在明年脱颖而出，”奥达表示。 接下来，专家分享了将这些趋势付诸行动并推动业务的指导方针。

极致定制

“人人为我”时代已经过去。 消费者寻求符合其个人需求和偏好的产品、服务和体验。 大品牌已经成功地探索了这一趋势，例如伊夫·圣罗兰，利用人工智能根据每位客户的肤色定制口红。

莱昂纳多·奥达解释说，虽然像这样的例子似乎远离小企业的现实，但超个性化已经成为一种可实现的现实。 “通过简单的工具，如活动细分或消息自动化，小企业也能创造同样相关且有影响力的体验，”他说。

例如，电子商务可以利用客户的购买历史来推荐相关产品或发送定向促销。 通过WhatsApp的个性化消息、根据用户行为调整回答的聊天机器人以及具有特定优惠的电子邮件活动，都是拉近品牌与消费者距离、增强忠诚度的其他策略。

对于 Oda 来说，相关性是实现个性化的关键：“除了投资先进的技术之外，你还需要提供一些对客户有意义的东西。当他感到被理解时，与品牌的联系自然就会加强，”他说。

无障碍便利体验

客户实现其目标的速度——无论是进行购买、寻找信息还是解决问题——已成为当今市场竞争的主要因素之一。 复杂的体验会让消费者远离，而简单快捷的流程则会带来忠诚。

在数字环境中，简化注册的网站、快速的支付流程（PIX 和数字钱包）以及直观的页面提高了转化的可能性。 在实体环境中，扫码点单、自动结账和数字密码等策略优化了服务流程，节省了客户的时间。

对于奥达来说，提供便利是必不可少的。 “便利是新的忠诚。如果客户觉得你的体验简单轻松，他不仅会完成购买，还会与品牌建立信任关系，”他评论道。

因此，评估购买过程的每个阶段、找出摩擦点并实施简单的调整可以产生立竿见影的效果并确保消费者回头。

自动化：事半功倍

自动化重复任务使小企业能够提高效率，并将精力集中在真正重要的事情上：创新和客户关系。

在营销方面，自动化工具变得更加实惠，能够优化客户服务和广告活动管理等流程。 像ManyChat这样的平台可以加快对社交媒体常见问题的回复，而像RD Station这样的解决方案则方便发送有针对性的电子邮件营销，将信息与客户的个人资料相匹配。

Leonardo Oda 用实际情况举例说明了这种自动化的影响：“想象一下，一家面包店通过与 WhatsApp 集成的在线表格自动完成订购。这简化了客户的生活并让团队能够专注于生产。”

战略规划，取得实际成果

虽然超个性化、便利性和自动化是2025年的趋势，但没有良好的规划就盲目跟随可能会影响结果。 莱昂纳多·奥达强调，起点应是对去年表现的分析。

审核销售、参与度和线上流量数据有助于识别哪些有效，哪些需要改进。 像Google Analytics和社交媒体报告这样的工具在这个过程中是得力的助手。 诸如“哪些活动带来了最高回报？”和“哪些渠道带来了最多访问量？”的问题指导着分析并为未来的策略提供方向。

此外，设定明确且可衡量的目标是至关重要的。 SMART 方法——具有具体、可衡量、可实现、相关和时限的目标——提供了跟踪和调整进展所需的结构。

例如，一个电子商务可以将目标定为“到2025年6月将收入提高20%，通过在Instagram上投放有针对性的广告和在WhatsApp上进行定向促销”。 这些目标允许以具体的方式跟踪结果并识别需要改进的地方。

通过规划、数据分析和营销趋势的应用——超个性化、自动化和便利——中小企业可以优化运营并改善客户体验。 “秘诀在于从过去学习，并以策略行动，以在2025年取得稳定的成果，”莱奥纳多·奥达总结道。

根据Gartner的预测，2025年全球IT支出预计将达到57.4亿美元，比2024年增长9.3%。 这种增长强化了技术作为创新和企业竞争力的关键支柱的作用，尤其是在一个极其波动的全球市场中，经济和社会不稳定性显著。

因此，2025年，科技公司的首席执行官将在领导变革过程中发挥重要作用，应对复杂的挑战并抓住新的机遇，以推动其组织的发展。

在这种情况下，快速取得成果的压力不断存在，这些高管必须采取敏捷和适应性的立场，将创新视为机遇，并投资于技术解决方案和长期战略，以优化流程并确保在竞争激烈的市场中保持相关性。

技术转型与网络安全在不断变化的格局中，人工智能、大数据、云计算和API等技术的快速发展将要求CEO们以战略性和高效的方式整合这些创新。 生成式人工智能，例如，在多个领域展现了变革性的潜力，但为了发挥其全部潜能，还需要通过API实现与其他系统的交互以及在现实世界中执行任务。 到2025年，人工智能与API的融合不再是选择，而是优化运营效率、打造个性化体验和自动化流程的必然需求。

在这方面，领导者需要在创新与安全之间找到平衡，特别是在数字化程度不断提高的情况下，尤其是在网络安全方面。 采用像这样的模型零信任，强调持续监控和保护系统免受未经授权访问，将在全年中变得至关重要。 此外，有效的API管理，确保其使用受到监控且可扩展，将是避免过度成本、安全风险和系统性能故障的必不可少的措施。

未来企业的人才管理和可持续性2025年的另一个挑战将是人才管理和适应日益增长的可持续发展要求，ESG（环境、社会和治理）实践变得越来越重要。 在这种情况下，人工智能技术不仅可以在优化内部流程方面发挥关键作用，还可以支持可持续发展举措，例如减少排放和高效利用资源。 此外，API的使用将促进创新解决方案的整合，帮助企业实现其可持续发展目标，并在2025年成为社会责任方面的领导者。

关于人才管理，全年创建鼓励创造力、合作和持续学习的工作环境将是至关重要的。 重视多样性、员工福祉以及个性化发展项目将成为吸引和留住市场上竞争激烈的最佳人才的差异化优势。

到2025年，科技公司的首席执行官将需要具备战略眼光，能够有效整合人工智能和API，同时优先考虑可持续发展和人力资本。 具有韧性和适应性的领导力将是将挑战转化为机遇的关键。 在这个动态环境中，人工智能和API等技术的适当实施和管理将对持续创新起决定性作用，帮助企业保持与市场趋势的同步，并确保其在全球舞台上的竞争力。

在过去的两年里，生成式人工智能的出现让我们一窥这项技术的潜力——我们必须承认——它在客户服务等领域产生了相当的影响。到2025年，我们将见证“代理型人工智能”的发展，它们有望实质性地改变技术格局。 随着人工智能模型在越来越多的企业和细分市场中的不断扩展，事实是，今天没有任何企业可以忽视人工智能在创新或运营中的潜在应用。

与需要持续人工监督的传统人工智能不同，代理人工智能被设计为能够自主运行，执行复杂任务而无需直接人工干预。 这一进展得益于深度学习算法，使系统能够理解和处理大量实时数据，快速适应新信息和新环境。

此外，代理人工智能系统利用大量来自不同来源的数据，独立分析挑战，制定策略并执行复杂且连续的任务。 这种类型人工智能的应用潜力巨大，首先是在客户服务方面，其次是处理任何类型的企业信息或流程，以及网络安全领域，可以自动化目前需要人工干预的任务，例如分析和修复系统漏洞。

在巴西，人工智能代理的采用仍处于初期阶段。 已经有一些部门在测试新模型，根据应用经济研究所（IPEA）进行的一项调查，到2025年，大约40%的巴西大型企业计划将代理人工智能系统整合到其运营中。

Agentic AI 的影响

代理人工智能的影响潜力巨大。 根据巴西银行联合会（FEBRABAN）的说法，银行和金融机构可以利用技术将欺诈事件的发生率降低最多50%。

医疗行业也可以应用新技术。 巴西医学协会（AMB）强调，人工智能具有将医疗错误减少多达30%的潜力，因为该技术能够分析病历、检查结果和患者的健康史，从而提出更准确的诊断。 在工业中，智能自动化将由代理人工智能推动，使机器和流程能够自主运行。

将生成式人工智能扩展到生产环境

即使生成式人工智能的使用已广泛传播，其在生产环境中的影响仍然较低，主要在一些细分领域如图像和视频创作中使用较为频繁。 根据Gartner的预测，到2026年，这种人工智能模型的采用将在生产环境中增加，预计将被多达80%的企业采用。

在巴西，企业采用生成式人工智能工具的趋势正在增长，因为组织认识到这些技术在优化流程和创新方面的价值。 包括广告、媒体和设计在内的多个行业的公司一直在使用生成式人工智能来创建个性化内容和更有效的营销活动。

此外，大型企业开始将生成式人工智能整合到日常运营中，以改善数据分析、自动化重复任务和预测市场趋势。 采用这些工具可以改变巴西企业的运营方式，提高效率和在全球市场的竞争力。

人工智能将变得越来越人性化

预计在未来几个月内推出ChatGPT-5，这个新版本最受期待的功能之一是该工具增强的保持自然对话的能力。 这意味着聊天机器人将能够跟随对话的流程，理解上下文和隐藏的意义，甚至还能做出“情感化”的回应。

此外，专家表示，GPT-5 将具有与人类相似的推理能力，能够更全面地理解对话的上下文。

2025：小型人工智能模型之年

当人工智能出现时，被称为大型语言模型（LLMs）的学习模型被大量采用，以促使市场上出现流行的工具。 这些模型是在大量数据上训练的——但这些信息更为表面。

小型模型的建造和运营成本较低，更容易适应专业应用。 与试图做所有事情相比，较小的模型被定制以执行一组更有限的日常任务，以满足特定的企业需求。

大型语言模型（LLMs）拥有数十亿参数，训练和运行需要大量的数据和计算能力。 小模型则可以用更少的数据进行有效训练，并且在运行时需要的计算能力（因此也包括能源）要少得多。

总之，这些变化有望改变多个行业，并为人们和企业的日常生活带来重大创新。 人工智能的进步，无论是在可及性还是在复杂性方面，都将进一步普及先进技术，为未来铺平道路，在这个未来中，技术将深度融入社会的各个方面。

随着小型人工智能模型的不断普及以及更多专业化模型的出现，预计个性化和效率将达到新的高度，提供越来越符合各个行业特定需求的解决方案。 因此，2025年无疑将是人工智能领域重大变革的一年。