Até 2026, mais de 80% das empresas terão incorporado interfaces ou modelos de programação de aplicativos (APIs) de inteligência artificial generativa em suas operações de produção. É o que afirma um estudo da empresa de TI Gartner.
A pesquisa estima que o salto será significativo em relação ao chamado “ano da popularização da inteligência artificial (2023)”, no qual apenas 5% das empresas afirmam usar esse tipo de tecnologia.
O que é a IA generativa?
A inteligência artificial generativa nada mais é do que um tipo de tecnologia capaz de executar tarefas criativas, como criação de textos ou de imagens. O recurso aprende padrões se baseando em dados já existentes, através do “machine learning” (aprendizado de máquina, em tradução livre).
Vantagens para o mercado de trabalho
Como a IA generativa possui capacidade de criação, a tecnologia automatiza e acelera diversos processos que antes eram executados pelos funcionários. Além disso, os aplicativos potencializados pelo recurso conseguem otimizar a experiência do usuário, deixando o resultado “à medida” do que ele pede.
Ainda conforme o estudo, o avanço se refletirá em uma ampla gama de competências dentro da força de trabalho. Até 2027, esses modelos sustentarão 60% dos casos de uso de processamento de linguagem natural (PNL), representando um aumento significativo em relação aos menos de 5% em 2021.
Gerenciamento de confiança, risco e segurança de IA
O gerenciamento de confiança, risco e segurança de IA (‘AI TRiSM’, na sigla em inglês) garantiria a governança de modelos de IA, assegurando sua confiabilidade, justiça, robustez, eficácia e a proteção de dados. O recurso abrange soluções e técnicas para tornar os modelos de IA interpretáveis e explicáveis, detecção de anomalias em dados e conteúdo, proteção dos dados utilizados na IA, operações dos modelos e resiliência contra ataques maliciosos.
Até 2026, as organizações que incorporarem esses três elementos em suas estratégias de IA, visando uma tecnologia segura, podem esperar uma melhoria de 50% na adoção, no alcance dos objetivos de negócios e na aceitação por parte dos usuários de seus modelos de IA.
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