80% das empresas terão incorporado a Inteligência Artificial até 2026, de acordo com um relatório da Gartner
Até 2026, 80% das empresas terão adotado a Inteligência Artificial, segundo um relatório da Gartner
Desde o lançamento do ChatGPT há quase um ano, a inteligência artificial generativa tem ganhado destaque, com empresas consistentemente desenvolvendo ou adotando modelos de IA todos os dias. Um novo relatório da Gartner mostra que o crescimento continuará aumentando nos próximos anos.
A empresa de pesquisa prevê que 80% das empresas tenham utilizado APIs ou modelos de IA generativa, ou desenvolvido os seus próprios, até 2026.
Isso significa que, em apenas três anos, o número de empresas que adotam ou criam modelos de IA generativa terá crescido dezesseis vezes, já que, de acordo com dados da Gartner, menos de 5% das empresas fizeram isso em 2023.
“A IA generativa se tornou uma prioridade para os executivos de alto escalão e tem provocado uma tremenda inovação em novas ferramentas além dos modelos básicos”, disse Arun Chandrasekaran, analista vice-presidente distinto da Gartner.
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A empresa de pesquisa delineou algumas das inovações que têm previsão de causar um grande impacto nas organizações nos próximos dez anos, incluindo aplicativos habilitados por IA generativa, modelos básicos e gestão de confiança, risco e segurança de IA (AI TRiSM).
Aplicativos habilitados por IA generativa simplesmente se referem a aplicativos que aproveitam a IA generativa para concluir uma tarefa específica. O ChatGPT seria um exemplo de aplicativo habilitado por IA generativa, pois utiliza a IA para sintetizar suas solicitações de texto e fornecer uma resposta.
As organizações podem adotar esses aplicativos para facilitar o trabalho interno para os trabalhadores ou oferecer experiências para os clientes, melhorando seus serviços e a experiência do cliente.
“O padrão mais comum para as capacidades embutidas de IA generativa hoje é o texto-para-X, que democratiza o acesso para os trabalhadores ao que costumavam ser tarefas especializadas, por meio de engenharia de solicitação usando linguagem natural”, disse Chandrasekaran no relatório.
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Um exemplo clássico são o crescente número de empresas de consultoria que estão adotando ou desenvolvendo seus próprios modelos de IA para facilitar a busca de recursos pelos clientes nos vastos bancos de dados da empresa.
Um desafio desses aplicativos é que eles estão sujeitos a alucinações e respostas imprecisas, o que torna sua confiabilidade questionável.
Modelos básicos referem-se aos modelos de aprendizado de máquina que subjazem aos aplicativos de IA generativa, por exemplo, o que GPT é para o ChatGPT.
Tais modelos básicos são treinados com grandes volumes de dados e são utilizados para impulsionar diferentes aplicativos que podem concluir uma ampla variedade de tarefas.
A Gartner classificou modelos básicos no Pico de Expectativas Exageradas no Ciclo de Hype, prevendo que até 2027 eles servirão de base para 60% dos casos de uso de processamento de linguagem natural (NLP).
“Os líderes de tecnologia devem começar com modelos altamente precisos nos rankings de desempenho, aqueles que possuem um suporte superior do ecossistema e possuam salvaguardas empresariais adequadas em segurança e privacidade”, disse Chandrasekaran.
Por fim, AI TRiSM refere-se ao conjunto de soluções que podem lidar com os problemas que envolvem modelos de IA generativos e garantir sua implementação bem-sucedida.
Alguns riscos que afligem os modelos de IA generativos são confiabilidade, desinformação, viés, privacidade e imparcialidade.
Se não forem adequadamente tratados, esses problemas podem ser especialmente prejudiciais para as organizações, pois correm o risco de vazamento de dados sensíveis e propagação de desinformação em toda a organização.
“Organizações que não gerenciam consistentemente os riscos de IA estão propensas a experienciar resultados adversos de forma exponencial, como falhas de projeto e violações”, disse Chandrasekaran.
Por isso, AI TRiSM é crucial para as organizações minimizarem esses riscos e protegerem os membros de sua organização.
