Estas são as tendências que irão impulsionar a adoção de IA nas empresas

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A inovação em IA está a ocorrer a um ritmo rápido que atingirá uma adoção generalizada dentro de dois a cinco anos. Assim diz Gartner, que publicou um relatório que identifica quatro tendências que impulsionam a inovação IA a curto prazo na empresa.

O relatório conclui que enquanto a indústria da IA ainda está num «estado evolutivo», tecnologias como a IA de ponta, visão computacional, inteligência de decisão e machine learning estão prestes a ter um impacto transformador nos mercados nos próximos anos.

O Gartner vê uma tendência de empresas à procura de capacidades para além do que as atuais ferramentas de IA podem alcançar. As organizações estão a concentrar-se na implementação, gestão de risco e ética à medida que procuram escalar as iniciativas de IA. Mas os gestores de dados arriscam-se a não obter valor destas iniciativas se não «priorizarem e acelerarem» os investimentos em tecnologias de IA em diferentes fases de maturidade, adverte o Gartner.

IA responsável

O aumento da confiança, transparência, equidade e auditabilidade das tecnologias de IA continua a tornar-se cada vez mais importante para uma série de intervenientes, de acordo com o Gartner. A «IA responsável» pode ajudar a alcançar uma aparência de justiça, confiança e conformidade, mesmo que os dados contenham preconceitos e os métodos de explicação sejam insuficientes. Por esta razão, Gartner espera que todos os peritos contratados para o trabalho de desenvolvimento e formação em IA terão de demonstrar competência em IA responsável até 2023.

Ao mesmo tempo, Gartner prevê que as abordagens emergentes de «pequenos e grandes dados» permitirão análises e IA mais robustas, reduzindo a dependência das organizações em relação aos grandes dados. Os grandes dados permitem aos analistas examinar e combinar uma variedade de dados pequenos e grandes, estruturados e não estruturados, enquanto os pequenos dados se concentram na aplicação de técnicas analíticas que procuram informação útil dentro de conjuntos de dados pequenos e individuais.

De acordo com Gartner, até 2025, 70% das organizações serão forçadas a mudar o seu foco de grandes dados para pequenos e grandes dados, fornecendo mais contexto para a análise – e tornando a IA menos sedenta de dados.

Operacionalização da IA


A necessidade de transformação digital das empresas durante a pandemia reforçou os investimentos em IA. As startups de IA angariaram um total de 73,4 mil milhões de dólares no 4º trimestre de 2020, mais 15 mil milhões de dólares do que no ano anterior. E, de acordo com um relatório recente da ManageEngine, 80% das empresas nos EUA aceleraram a sua adoção de IA nos últimos dois anos.

O relatório conclui que a urgência de alavancar a IA para a transformação empresarial está a impulsionar a necessidade de operacionalizar as plataformas de IA. Isto significa mover projetos de IA do conceito para a produção, para que as soluções de IA possam ser alavancadas para resolver problemas de toda a empresa, tais como a automatização do serviço ao cliente. Dada a complexidade e escala dos dados e recursos informáticos envolvidos nas implantações de IA, a inovação em IA exigirá que estes recursos sejam utilizados com a máxima eficiência, diz Gartner.

«A investigação descobriu que apenas metade dos projetos de IA passam de piloto para produção, e aqueles que levam em média nove meses para o fazer», disse Svetlana Sicular, vice-presidente de investigação da Gartner, numa declaração. «Inovações tais como plataformas de orquestração e automatização de IA e operacionalização de modelos estão a permitir a reutilização, escalabilidade e governação, acelerando a adoção e o crescimento da IA».

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