Nuvem e muita inteligência artificial são tendências da ciência de dados

Até 2024, o Gartner prevê que 60% dos dados para IA serão sintéticos para simular a realidade, cenários futuros e IA de risco, contra 1% em 2021.

Convergência Digital 4 de agosto de 2023

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Novas tendências impactam o futuro da ciência de dados e do aprendizado de máquina, à medida que esse setor cresce e evolui rapidamente para atender à crescente importância dos dados em inteligência artificial (IA), especialmente à medida que o foco muda para a IA generativa investimentos.

Segundo o Gartner, à medida que a adoção do aprendizado de máquina continua a crescer rapidamente em todos os setores, ciência de dados e aprendizado de máquina evolu do foco em modelos preditivos para um modelo mais democratizado, dinâmico e com disciplina centrada em dados. Esse movimento agora também é alimentado pelo fervor em torno da IA generativa.

De acordo ainda com a consultoria, as principais tendências que moldam o futuro da ciência de dados e do aprendizado de máquina incluem:

Tendência 1: ecossistemas de dados em nuvem

Os ecossistemas de dados estão mudando de software independente ou implantações combinadas para soluções nativas completas em nuvem. Até 2024, o Gartner espera que 50% das novas implantações de sistemas na nuvem sejam baseadas em um ecossistema de dados em nuvem coeso, em vez de soluções pontuais integradas manualmente.

Tendência 2: Edge AI

A demanda por Edge AI está crescendo para permitir o processamento de dados no ponto de criação na borda, ajudando as organizações a obter insights em tempo real, detectar novos padrões e atender a rigorosos requisitos de privacidade de dados. O Edge AI também ajuda as organizações a melhorar o desenvolvimento, a orquestração, a integração e a implantação da IA. O Gartner prevê que mais de 55% de toda a análise de dados por redes neurais profundas ocorrerá no ponto de captura em um sistema de borda até 2025, acima dos 10% em 2021.

Tendência 3: IA responsável

A IA responsável torna a IA uma força positiva, em vez de uma ameaça à sociedade e a si mesma. Abrange muitos aspectos de fazer as escolhas éticas e de negócios corretas ao adotar IA que as organizações geralmente abordam de forma independente, como valor comercial e social, risco, confiança, transparência e responsabilidade. O Gartner prevê que a concentração de modelos de IA pré-treinados entre 1% dos fornecedores de IA até 2025 tornará a IA responsável uma preocupação social.

Tendência 4: IA centrada em dados

A IA centrada em dados representa uma mudança de uma abordagem centrada em modelo e código para ser mais focada em dados para criar sistemas de IA melhores. Soluções como gerenciamento de dados específicos de IA, dados sintéticos e tecnologias de rotulagem de dados visam resolver muitos desafios de dados, incluindo acessibilidade, volume, privacidade, segurança, complexidade e escopo. Até 2024, o Gartner prevê que 60% dos dados para IA serão sintéticos para simular a realidade, cenários futuros e IA de risco, contra 1% em 2021.

Tendência 5: investimento acelerado em IA

O investimento em IA continuará a acelerar pelas organizações que implementam soluções, bem como pelas indústrias que buscam crescer por meio de tecnologias de IA e negócios baseados em IA. Até o final de 2026, o Gartner prevê que mais de US$ 10 bilhões serão investidos em startups de IA que dependem de modelos de fundação – grandes modelos de IA treinados em grandes quantidades de dados.

Uma pesquisa recente do Gartner com mais de 2.500 líderes executivos descobriu que 45% relataram que o recente hype em torno do ChatGPT os levou a aumentar os investimentos em IA. Setenta por cento disseram que sua organização está em modo de investigação e exploração com IA generativa, enquanto 19% estão em modo piloto ou de produção.

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