De acordo com o VentureBeat, as empresas que procuram aproveitar a inteligência artificial devem concentrar-se em tendências de pesquisa que priorizem a implementação prática de sistemas de IA, em vez de se concentrarem apenas no desempenho do modelo em benchmarks do setor. À medida que o campo da IA amadurece, pesquisas paralelas estão a surgir em técnicas que facilitam a produção e o dimensionamento de aplicações de IA.

Uma área de foco fundamental é a aprendizagem contínua, que aborda o desafio de ensinar novos dados a modelos de IA sem comprometer o conhecimento existente, um fenómeno conhecido como "esquecimento catastrófico". Tradicionalmente, o re-treino de modelos com uma mistura de dados antigos e novos tem sido a solução, mas isso é frequentemente dispendioso, demorado e complexo.

FeaturedBen Dickson, escrevendo para o VentureBeat em 1 de janeiro de 2026, observou que o foco está a mudar da inteligência bruta de modelos individuais para a engenharia dos sistemas à sua volta. Dickson destacou quatro tendências que podem representar o projeto para a próxima geração de aplicações empresariais robustas e escaláveis.

As implicações da aprendizagem contínua vão além da mera eficiência. Ao permitir que os sistemas de IA se adaptem e evoluam ao longo do tempo, a aprendizagem contínua pode levar a soluções de IA mais robustas e confiáveis em ambientes dinâmicos. Isto é particularmente relevante em campos como a robótica e os sistemas autónomos, onde os agentes de IA devem aprender e adaptar-se constantemente a novas situações.

O desenvolvimento de sistemas de IA que podem aprender continuamente ainda está nos seus estágios iniciais, mas os pesquisadores estão a explorar várias técnicas, incluindo repetição de memória, regularização e modificações arquitetónicas. Estas técnicas visam preservar o conhecimento existente, permitindo ao mesmo tempo que o modelo aprenda novas informações de forma eficaz.

À medida que a IA continua a permear vários aspetos da sociedade, a capacidade de criar sistemas de IA que possam aprender e adaptar-se sem esquecer tornar-se-á cada vez mais importante. O foco na implementação prática e na aprendizagem contínua representa um passo crucial para a concretização de todo o potencial da IA em ambientes empresariais e não só.