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4 Tendências que impulsionam a inovação em IA de curto prazo, segundo o Gartner

Inteligência artificial responsável e o uso de Small Data são tendências para impulsionar a IA, segundo o Gartner. Veja todas!
October 29, 2021

Hype Cycle do Gartner para IA aponta a o uso de small data e a Inteligência Artificial responsável como dois dos pontos que vão nortear a tecnologia no futuro. Veja todos!

Há alguns anos, quando se ouvia sobre Inteligência Artificial, o que vinha na cabeça eram poderosas máquinas inteligentes ou androides com sentimentos, como no filme A.I., de 2001, em que acompanhamos o primeiro garoto-robô programado para amar.

A história do filme se passa no ano de 2141, então ainda temos bastante tempo para chegar nesse nível de tecnologia. Mas a verdade é que, hoje, o uso da Inteligência Artificial já é uma realidade presente em soluções, apps e serviços digitais do nosso dia a dia. 

E o avanço é cada vez mais rápido.

Isso porque, conforme as empresas passam a adotar a transformação digital em suas operações, as iniciativas para inovação com uso das técnicas de IA tornam-se o foco de esforços para automatizar modelos e processos data-driven.

É o que aponta o estudo do Gartner: Hype Cycle para IA 2021. que elenca as quatro tendências que estão impulsionando a inovação com uso de Inteligência Artificial no curto prazo.

Inteligência artificial responsável, curadoria com small data e wide data, uso eficiente de recursos de dados e a operacionalização de plataformas de IA são considerados peças-chave para iniciativas de sucesso na área. Falaremos mais sobre elas mais a frente.

A indicação dos especialistas do Gartner é que líderes e profissionais de análise e gestão de dados aproveitem os resultados da pesquisa para identificar onde priorizar os investimentos em tecnologias e acelerar a implementação de iniciativas de IA. 

Então, vale a pena conferir com atenção os destaques!.

O Hype Cycle para IA 2021

“A inovação em IA está acontecendo em um ritmo acelerado, com um número acima da média de tecnologias no Hype Cycle alcançando a implementação no período de dois a cinco anos”. Shubhangi Vashisth, analista sênior de pesquisa do Gartner.

Com a alta porcentagem de inovações de IA aparecendo no Innovation Trigger (imagem abaixo), o Gartner indica uma tendência no mercado de usuários procurando por recursos de tecnologia específicos, que muitas vezes vão além do que já entregam as ferramentas atuais

Hype Cycle Inteligência Artificial 2021 Gartner

Source: Gartner (September 2021)

Confira as 4 tendências que estão impulsionando a inovação com uso de Inteligência Artificial a curto prazo

Inteligência Artificial responsável 

À medida que avançam as iniciativas de IA, aumentam também as preocupações com questões éticas e legais sobre os limites e riscos da tecnologia.

Segundo a vice-presidente de pesquisa do Gartner, Svetlana Sicular, fatores como confiança, transparência, justiça e capacidade de auditoria em relação às tecnologias de inteligência artificial são cada vez mais importantes para os decisores.

A Inteligência Artificial responsável permite que a tecnologia seja mais justa, ainda que os dados possam ser tendenciosos. Garante, portanto,  mais confiança e conformidade com a lei, enquanto enfrenta os desafios de probabilidades típicos da IA.

A expectativa do Gartner é que os profissionais contratados para desenvolvimento e treinamento de IA tenham que demonstrar excelência em “Inteligência Artificial responsável”  já em 2023. 

Dados pequenos e amplos (Small e Wide Data) 

Depois do crescimento de iniciativas com uso de big data, agora é a vez do Small e Wide Data. Segundo o estudo, 70% das organizações devem mudar o foco de big data para dados pequenos e amplos já em 2025.

Isso porque as abordagens com foco em dados pequenos e amplos permitem análises e inteligências artificiais mais robustas que propiciam uma visão 360º dos problemas do negócio.

Além de reduzir a dependência de organizações ao big data, a estratégia permite desenvolver uma consciência situacional mais rica e completa, fornecendo maior contexto para as análises. 

Operacionalização de plataformas de Inteligência Artificial

A necessidade de tirar os projetos de IA do conceito e colocá-los em prática é urgente e crítica para a transformação dos negócios e resolução de problemas.

Svetlana Sicular aponta outra descoberta da pesquisa. “Apenas metade dos projetos de IA passam do piloto para a produção, e aqueles que avançam, levam em média nove meses para fazer isso”, disse. 

Com isso, as empresas precisam investir na operacionalização das plataformas de inteligência artificial. 

Inovações como plataformas de orquestração e automação de IA e operacionalização de modelos (ModelOps) estão em crescimento, já que permitem acelerar a adoção das iniciativas com escalabilidade e governança.

Uso eficiente dos recursos 

Conceitos e termos como Multiexperiência, IA combinável, IA generativa e Transformadores estão ganhando cada vez mais visibilidade no mercado de inovação.

O motivo é justamente a capacidade que eles têm de proporcionar a resolução de vários problemas de negócios com máxima eficiência.

Assinantes do Gartner podem conferir o estudo completo aqui - em inglês.

Leia mais:

>> Uso de machine learning em apps: o que é possível HOJE?

>> Inteligência Artificial e Machine Learning: conheça a tecnologia

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