A Inteligência Artificial vem ajudando a transformar o mundo ao nosso redor. Desde a otimização do gerenciamento da cadeia de suprimentos até a otimização do fluxo de trabalho e a obtenção de informações valiosas sobre dados, sua influência está aumentando continuamente. O mapa abaixo, produzido pelo Algorithm-X Lab, identifica mais de 150 fornecedores de IA para uso corporativo em 12 campos de atuação.

Gráfico mostra as principais empresas de inteligência artificial Crédito: Algorithm Lab
Recentemente, a O’Reilly divulgou os resultados de um estudo, realizado em dezembro de 2019, sobre o uso da IA nas empresas. Eles mostram que os esforços de IA estão amadurecendo do protótipo à produção. A abundância de ferramentas de código aberto, bibliotecas, tutoriais e uma linguagem acessível – Python – a barreira de entrada baixou. O aprendizado supervisionado continua sendo a técnica de ML mais popular. Mas governança, suporte e a escassez de modeladores de Machine Learning e cientistas de dados ainda são grandes desafios.
O discurso mudou em Las Vegas: o desafio agora é fazer agentes operarem em escala, com múltiplos modelos, dados sob controle e humanos responsáveis pelas decisões que importam.
O avanço tecnológico depende menos da capacidade de produzir hipóteses do que da capacidade de descartá-las. É o que separa as empresas em que a IA acelera a inovação daquelas em que ela apenas acelera o erro.
Políticas e comitês não bastam quando a autoridade pode expirar no tempo e se ampliar pelo caminho. As empresas terão de construir uma camada capaz de identificar, limitar, revalidar e revogar o poder de cada agente antes que a ação a...
Reguladores, coalizões, protocolos da IETF e produtos tentam evitar que a capacidade de um agente vire autoridade só porque ele encontrou um caminho técnico até a ação.
Quando agentes passam a agir sozinhos, é preciso decidir, no ponto de execução, se a ação ainda está dentro da autoridade que foi concedida.
Cinco relatórios mostram um setor com capital abundante, mas cada vez mais limitado por energia, mão de obra, velocidade de conexão entre chips e risco climático
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