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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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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