Com o aumento da demanda e do interesse em IA e aprendizado de máquina, muitas tendências contemporâneas estão surgindo nesse espaço.
Segurança de dados e regulamentos
Na
economia de hoje, os dados são a principal mercadoria. Para reformular, o
capital intelectual é o bem mais precioso que as empresas devem proteger. A
quantidade de dados que eles gerenciam, bem como os riscos relacionados a eles,
só aumentará após o surgimento da Inteligência Artificial (IA) e do Aprendizado de Máquina (ML). Grandes volumes de informações
privadas são copiados e arquivados por muitas empresas hoje em dia, o que
representa um perigo crescente para a privacidade. Don Evans, CEO da Fundação Crewe
Dados tem valor inestimável para as empresas, assim devem protege-los. A quantidade de dados manipulados e os riscos associados
a eles só aumentarão quando a IA e o ML forem incluídos. As empresas de hoje,
por exemplo, fazem backup e armazenam enormes volumes de dados confidenciais de
clientes, o que deve aumentar os riscos de privacidade até 2023.
Sobreposição de IA e IoT
Há uma
confusão de fronteiras entre a IA e a Internet das Coisas. Embora cada
tecnologia tenha seus próprios méritos, somente quando combinadas podem
oferecer novas possibilidades? Assistentes de voz inteligentes como Alexa e
Siri só existem porque a IA e a Internet das Coisas se uniram. Por que, então,
essas duas tecnologias se complementam tão bem?
Nesta sobreposição, a Internet das Coisas (IoT) é o sistema nervoso digital, enquanto a Inteligência
Artificial (IA) é o cérebro de tomada de decisão. A velocidade da IA na análise
de grandes quantidades de dados em busca de padrões e tendências melhora a
inteligência dos dispositivos IoT. A partir de agora, apenas 10% das
iniciativas comerciais de IoT usam IA, mas esse número deve subir para 80% até
2023. Josh Thill, Fundador da Thrive Engine
Inteligência Aumentada
O crescimento da inteligência aumentada deve ser uma tendência de alívio para indivíduos que ainda podem estar preocupados com a IA roubando seus empregos. Combina as melhores características das pessoas e da tecnologia, oferecendo às empresas a capacidade de aumentar a produtividade e a eficácia de sua equipe. 40% das equipes de infraestrutura e operações em grandes empresas empregarão automação aprimorada por IA até 2023, aumentando a eficiência.
Naturalmente, para obter melhores resultados, sua equipe deve ter conhecimento em ciência e análise de dados ou ter acesso a treinamento nas mais recentes tecnologias de IA e ML.
Passando do conceito de Inteligência Artificial para Inteligência
Aumentada, onde os modelos de decisão são combinados com inteligência
artificial e humana, onde a IA encontra, resume e reúne informações de todo o
cenário de informações – por exemplo, fontes de dados internas da empresa.
Essas informações são apresentadas ao operador humano, que pode tomar uma
decisão com base nessas informações. Essa tendência é apoiada por
avanços recentes em Processamento de Linguagem Natural (NLP) e Entendimento de
Linguagem Natural (NLU). Kuba Misiorny, CTO
of Untrite Ltd
Transparência
Apesar de ser cada vez mais comum,
existem problemas de confiança com a IA. As empresas desejarão utilizar
sistemas de IA com mais frequência e com maior segurança. Ninguém quer confiar
em um sistema que não compreende totalmente.
Como resultado, em 2023 haverá um
impulso mais forte para a implantação da IA de maneira visível e específica. As
empresas trabalharão para entender como os modelos e algoritmos de IA
funcionam, mas os provedores de software de IA/ML precisarão tornar as soluções
complexas de ML mais fáceis de entender para os consumidores.
A importância dos especialistas que trabalham nas trincheiras da programação e do desenvolvimento de algoritmos aumentará à medida que a transparência se tornar um tema importante no mundo da IA.
IA Composta
Composite
AI é uma
nova abordagem que gera insights mais profundos de qualquer conteúdo e dados ao
fundir diferentes tecnologias de IA. Os gráficos de conhecimento são muito mais
simbólicos, modelam explicitamente o conhecimento do domínio e, quando
combinados com a abordagem estatística do ML, criam uma proposta atraente. A IA
composta expande a qualidade e o escopo dos aplicativos de IA e, como
resultado, é mais precisa, rápida, transparente e compreensível, além de
oferecer melhores resultados ao usuário. Dorian Selz, CEO da Squirro
É um grande avanço na evolução da IA e casar conteúdo com contexto e intenção permite que as organizações obtenham um valor enorme do volume cada vez maior de dados corporativos. A IA composta será uma grande tendência para 2023 e além.
Foco contínuo na saúde
Existe a
preocupação de que a IA acabe substituindo os humanos na força de trabalho
desde que o conceito foi proposto pela primeira vez na década de 1950. Ao longo
de 2018, foi construído um algoritmo de aprendizado profundo que demonstrou um
diagnóstico preciso utilizando um conjunto de dados composto por mais de 50.000
imagens normais do tórax e 7.000 varreduras que revelaram tuberculose ativa. Desde
então, acredito que o negócio de saúde tem feito uso principalmente de
aplicações de inteligência artificial de Machine Learning e Deep Learning.
Marie Ysais, fundadora da Ysais Marketing Digital
Diagnóstico assistido por patologia, imagens inteligentes, robótica médica e análise de informações do paciente são apenas algumas das muitas aplicações da inteligência artificial no setor de saúde. As principais partes interessadas no setor de saúde receberam avanços e modelos de aprendizado de máquina de algumas das maiores empresas de tecnologia do mundo. O próximo ano, 2023, será um ano importante para observar os desenvolvimentos no campo da inteligência artificial.
Tomada de decisão algorítmica
Algoritmos
avançados estão assumindo as habilidades de médicos humanos e, embora a IA
possa aumentar a produtividade no mundo da medicina, nada pode substituir os
médicos reais. Mesmo na cirurgia robótica, todo o procedimento é orientado pelo
médico. A IA é um bom complemento para os cuidados de saúde liderados por
médicos. O futuro da medicina será de alta tecnologia com um toque humano.
Ferramentas No Code
A
revolução Low-code/No Code de aprendizado de máquina (ML) acelera a
criação de uma nova geração de Citizen AI. Essas ferramentas impulsionam a
adoção de ML em empresas que anteriormente foram deixadas de fora da primeira
onda de ML. Maya Mikhailov Fundadora da Savvi AI
As
plataformas de automação inteligente Low Code permitem que os usuários de
negócios criem soluções sofisticadas que automatizam tarefas, orquestram fluxos
de trabalho e automatizam decisões. Elas oferecem interfaces de arrastar e
soltar intuitivas e fáceis de usar, tudo sem a necessidade de escrever uma
linha de código. Como resultado, as plataformas de automação inteligente Low
Code são populares entre os usuários de negócios com experiência em tecnologia,
que não precisam mais depender de programadores profissionais para projetar
suas soluções de negócios.
Análise Cognitiva
Analytics
cognitiva
é outra tendência emergente que continuará crescendo em popularidade nos
próximos anos. A capacidade dos computadores de analisar dados de uma maneira
que os humanos possam entender é algo que já existe há algum tempo, mas só
recentemente se tornou disponível em aplicativos como Google Analytics - e só vai melhorar a partir daqui!
Assistentes Virtuais
Os
assistentes virtuais são outra área em que o processamento de linguagem
natural está sendo usada para permitir uma interação humano-computador
mais natural. Assistentes virtuais como Amazon Alexa e Google Assistant estão
se tornando cada vez mais comuns em residências e empresas. Em 2023, podemos
esperar que eles se tornem ainda mais difundidos à medida que evoluem e
melhoram. Idrees Shafiq-Analista de pesquisa de marketing na Astrill
Os
assistentes virtuais estão se tornando cada vez mais populares, graças à sua
conveniência e capacidade de fornecer assistência personalizada. Em 2023,
podemos esperar ver ainda mais pessoas usando assistentes virtuais, pois eles
se tornarão mais sofisticados e poderão lidar com uma gama maior de
tarefas. Além disso, podemos esperar que as empresas usem cada vez mais
assistentes virtuais para tarefas de atendimento ao cliente, vendas e
marketing.
Segurança da Informação (InfoSec)
Os
métodos e dispositivos usados pelas empresas para proteger as informações se
enquadram na categoria de segurança da informação. Eles incluem configurações
para políticas que são essencialmente projetadas para interromper o acesso
ilegal, o uso, a divulgação, a interrupção, a modificação, a inspeção, o
registro ou a destruição de dados.
Com
modelos de IA que cobrem uma ampla gama de setores, desde arquitetura de rede e
segurança até testes e auditoria, a previsão de IA é um campo em
desenvolvimento e expansão. Para proteger dados confidenciais de possíveis
ataques cibernéticos, os procedimentos de segurança da informação são
construídos com base nos três objetivos fundamentais de confidencialidade,
integridade e disponibilidade (CIA). Daniel Foley, fundador da Daniel Foley SEO
Dispositivos Vestíveis
O
crescimento contínuo do mercado de wearables. Dispositivos vestíveis,
como rastreadores de fitness e smartwatches, estão se tornando
mais populares à medida que se tornam mais acessíveis e funcionais. Esses
dispositivos coletam dados que podem ser usados por aplicativos de IA para
fornecer informações sobre o comportamento do usuário. Oberon, fundador e CEO
da Very Informed
Descoberta de Processos
Pode ser
caracterizado como uma combinação de ferramentas e métodos com forte dependência
de inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina para avaliar o
desempenho das pessoas que participam do processo de negócios. Em comparação
com as versões anteriores da mineração de processos, elas vão além ao descobrir
o que ocorre quando os indivíduos interagem de maneiras diferentes com vários
objetos para produzir eventos de processos de negócios.
As
metodologias e modelos de IA variam amplamente, desde cliques do mouse por
motivos específicos até a abertura de arquivos, papéis, páginas da Web e assim
por diante. Tudo isso requer várias técnicas de transformação de informações. O
procedimento automatizado usando modelos de IA visa aumentar a eficácia dos
procedimentos comerciais. Salim Benadel, diretor da Storm Internet
Automação Robótica de Processos, ou RPA
Uma
tendência tecnológica emergente que começará a se tornar mais popular é a
automação robótica de processos ou RPA. É como IA e aprendizado de máquina e é
usado para tipos específicos de automação de trabalho. No momento, ele é usado
principalmente para coisas como manipulação de dados, transações,
processamento/interpretação de solicitações de emprego e respostas
automatizadas por e-mail. Isso torna muitos processos de negócios muito mais
rápidos e eficientes e, com o passar do tempo, o aumento dos processos será
assumido pelo RPA. Maria Britton, CEO da Trade Show Labs
A
automação robótica de processos é uma aplicação de inteligência artificial que
configura um robô (aplicativo de software) para interpretar, comunicar e
analisar dados. Essa forma de inteligência artificial ajuda a automatizar
operações parcialmente ou totalmente manuais que são repetitivas e baseadas em
regras. Percy Grunwald, co-fundador da Hosting Data
IA Generativa
A maioria
das pessoas diz que a IA é boa para automatizar o trabalho normal e repetitivo.
Tecnologias e aplicativos de IA estão sendo desenvolvidos para replicar a
criatividade, uma das habilidades humanas mais distintas. Os algoritmos
generativos de IA aproveitam os dados existentes (vídeo, fotos, sons ou código
de computador) para criar novos materiais.
Os filmes
deepfake e o ato metafísico no America's Got Talent popularizaram a
tecnologia. Em 2023, as organizações o empregarão cada vez mais para
fabricar dados falsos. Os dados sintéticos de áudio e vídeo podem eliminar a
necessidade de gravar filme e fala em vídeo. Basta escrever o que você deseja
que o público veja e ouça, e a IA o criará. Leônidas Sfyris
Com o
aumento da personalização em videogames, o novo conteúdo tornou-se cada vez
mais importante. As empresas não conseguem contratar artistas suficientes para
criar constantemente novos temas para todos os diferentes personagens, então a
capacidade de colocar um conceito como um cowboy e, em seguida, os recursos de
arte criados para todos os seus personagens se tornam uma ferramenta poderosa.
Observabilidade na prática
Ao
mergulhar profundamente nos sistemas de rede contemporâneos, a Observabilidade
Aplicada facilita a descoberta e a resolução de problemas de forma mais rápida
e automática. Trata-se de um método para controlar a integridade de uma
estrutura sofisticada, coletando e analisando dados em tempo real para
identificar e corrigir problemas assim que eles surgirem.
Utiliza-se
a observabilidade para monitoramento e depuração de aplicativos. Os dados de
telemetria, incluindo logs, métricas, rastreamentos e dependências, são
coletados pela Observabilidade. Os dados são então correlacionados na realidade
para fornecer aos respondentes um contexto completo dos incidentes para os
quais são chamados. Automação, aprendizado de máquina e inteligência artificial
(AIOps) podem ser usados para eliminar uma necessidade de interação humana na
solução de problemas. Jason Wise, editor-chefe da Earthweb
Processamento de Linguagem Natural (NLP)
À medida
que mais e mais processos de negócios são conduzidos por meio de canais
digitais, incluindo mídia social, comércio eletrônico, atendimento ao cliente e
chatbots, NLP se tornará cada vez mais importante para entender a intenção do
usuário e produzir a resposta apropriada.
Em 2023,
podemos esperar um aumento no uso do Processamento de Linguagem Natural para
comunicação e análise de dados. O NLP já foi amplamente adotado em chatbots de
atendimento ao cliente, mas também pode ser utilizado para análise de dados, como
extrair informações de textos não estruturados ou analisar sentimentos em
grandes conjuntos de avaliações de clientes. Além disso, os algoritmos de
aprendizado profundo já se mostraram muito promissores em áreas como
reconhecimento de imagem e veículos autônomos. Nos próximos anos, podemos
esperar ver esses algoritmos aplicados a vários setores, como saúde para
análise de imagens médicas e finanças para previsão do mercado de
ações. Por fim, a integração de ferramentas de IA em vários setores continuará
a trazer oportunidades empolgantes e considerações éticas. Nicole Pav,
especialista em IA.
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aprendizado de máquina futuros.
Referência
Este artigo trata-se de uma tradução levemente adaptada do artigo original em inglês: "2023 emerging AI and Machine Learning trends" postado no blog DataScienceDojo.
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