Gartner identifica quatro tendências que estão impulsionando a inovação de Inteligência Artificial em curto prazo - Tech News Paraná
Segundo o Gartner, Inc., líder mundial em pesquisa e aconselhamento para empresas, quatro tendências estão conduzindo inovações de Inteligência Artificial (IA) em curto prazo. A análise é resultado do mais recente estudo Hype Cycle for Artificial Intelligence 2021, que indica a de Inteligência Artificial responsável, abordagens com dados pequenos e amplos (Small e Wide Data), operacionalização de plataformas de Inteligência Artificial e o uso eficiente de recursos de dados, modelos e cálculos como as grandes chaves para o futuro.
"A inovação em torno da Inteligência Artificial está ocorrendo em um ritmo acelerado, com números acima da média em relação a outras tecnologias, e deverão alcançar a adoção mainstream no prazo de dois a cinco anos", diz Shubhangi Vashisth, Analista Sênior de Pesquisa do Gartner. "Inovações incluindo Inteligência Artificial de ponta, visão computadorizada, inteligência de decisão e aprendizado de máquina, estão todos preparados para terem um impacto transformador no mercado nos próximos anos".
Inteligência Artificial responsável – "A maior confiança, transparência, justiça e capacidade de auditoria em relação às tecnologias de Inteligência Artificial continuam a ser de grande importância para um maior interesse de aplicação", diz Svetlana Sicular, Vice-Presidente de Pesquisa no Gartner. "A Inteligência Artificial responsável ajuda a alcançar justiça, ainda que os dados sejam tendenciosos; ganhar confiança, apesar de métodos de transparência e explicação estejam evoluindo; e garantir conformidade regulatória, enquanto luta com a natureza probabilística da Inteligência Artificial".
"Dados pequenos são sobre a aplicação de técnicas analíticas que requerem menos dados, mas ainda oferecem percepções úteis, enquanto dados amplos permitem a análise da sinergia de uma variedade de fontes de dados", explica Sicular. "Juntos, essas abordagens permitem análises mais robustas e auxiliam a ter um olhar mais 360 dos problemas dos negócios".
Operacionalização de plataformas de Inteligência Artificial – A urgência e a criticidade de aproveitar a Inteligência Artificial para a transformação dos negócios está levando à necessidade de operacionalização das plataformas de Inteligência Artificial . Isso significa mover os projetos de IA do conceito para a produção, de modo que as soluções de Inteligência Artificial possam ser utilizadas para resolver problemas de toda a empresa. '
"A pesquisa do Gartner conclui que apenas metade dos projetos para IA saem do papel e vão para produção e esses levam em média nove meses para fazê-lo", diz Sicular. "Inovações como plataformas de orquestração e automação de Inteligência Artificial (AIOps) e operacionalização modelo (ModelOps) estão permitindo a reutilização, escalabilidade e governança, acelerando a adoção e crescimento da Inteligência Artificial"
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