Até 2028, 30% das empresas globais investirão em tecnologias inovadoras e em fase inicial para gerar novos fluxos de receitas e superar a concorrência. Boa parte desse investimento será feito em Inteligência Artificial. Entre 2023 e 2027, o Gartner prevê que serão investidos US$ 3 trilhões em IA. No início deste ano, a consultoria identificou 29 tendências de IA, agrupadas por seus analistas em cinco categorias:
- Tecnologias principais de IA — facilitadoras fundamentais para avanços tecnológicos em muitos setores e domínios. Entre elas estão Self-supervised learning e computação neuromórfica.
- Tecnologias centradas em GenAI — Vision Transformers (ViT), LLMs (massivos e multimodais), SLMs, sistemas generativos multiagentes (MAGS), etc.
- Tecnologias de IA centradas em dados — Data fabric, Knowledge graphs e dados sintéticos.
- Aplicativos habilitados por IA — interfaces cérebro-máquina (IMCs), Assistentes Virtuais Especializados (VAs), robôs inteligentes, condução autônoma, etc.
- Tecnologias de Trust AI — envolvendo Gestão de confiança, riscos e segurança em IA (AI TRiSM), interpretabilidade e explicabilidade dos modelos, proteção de privacidade, resistência a ataques adversários, etc.
Para cada uma delas há ações recomendadas, como a identificação dos casos de uso, a escolha dos modelos mais adequados, a construção e/ou adquisição dos conhecimentos especializados necessários, a definição do roadmap de investimento estratégico, a definição dos critérios de mensuração de ROI, incorporação dos crescentes requisitos de conformidade de IA responsável e por aí vai. Há também premissas para o planejamento estratégico, tais como:
- Até 2026, os modelos de IA de modalidade única perderão para os modelos de IA multimodais (texto, imagem, áudio e vídeo) em mais de 60% das soluções GenAI.
- Até 2026, as ferramentas e os agentes de fluxo de trabalho aumentarão a eficiência de 20% dos trabalhadores do conhecimento.
- Também até 2026, mais de 80% dos fornecedores independentes de software terão capacidades de GenAI incorporadas nas suas aplicações.
- Até 2027, os foundation models sustentarão 70% dos casos de uso de processamento de linguagem natural (PNL).
- Até 2028, os aplicativos de conversação habilitados por LLMs fornecerão consultoria para 50% dos trabalhadores do conhecimento.
O objetivo deste material do Gartner é orientar lideranças de produtos sobre como as tecnologias e tendências emergentes estão evoluindo e impactando as áreas de interesse. Embora todos concordem que a IA está preparada para ter um impacto enorme nos negócios, na sociedade e até mesmo em nossos relacionamentos pessoais, muitos executivos não estão confiantes de que sua própria empresa tenha uma estratégia bem definida sobre como usar a tecnologia para reinventar seus negócios e encontrar valor. Passou da hora de arregaçar as mangas e trabalhar.
Principais conclusões do Gartner
- A tecnologia central de IA, como IA composta e aprendizagem autosupervisionada, juntamente com os avanços na computação neuromórfica, facilitarão a próxima onda de desenvolvimentos de IA.
- A IA Generativa passará de hype a uma facilitadora crítica para a maioria dos provedores de tecnologia nos próximos dois anos, alimentada por avanços em LLMs multimodais e específicos de domínio, hubs de modelos, detectores de proveniência e gerenciamento de alucinações.
- O aumento da confiança na IA (modelo, dados e resultados) e as pressões regulamentares, bem como as preocupações de segurança, exigirão que todos os fornecedores de tecnologia naveguem no mercado em rápida evolução.
- Níveis crescentes de automação possibilitados pela IA chamarão ainda mais atenção para a importância dos dados, técnicas analíticas e inteligência de decisão.
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