Novo estudo do Gartner mostra adoção massiva da IA Generativa até 2026

Até 2026, mais de 80% das empresas terão usado interfaces ou modelos de programação de aplicativos (APIs) de Inteligência Artificial generativa (GenAI) e/ou implementado aplicativos habilitados para GenAI em ambientes de produção, contra menos de 5% em 2023, de acordo com Gartner. “ A IA generativa tornou-se uma prioridade máxima para o alto escalão e gerou uma tremenda inovação em novas ferramentas além dos modelos básicos”, disse Arun Chandrasekaran, Distinguished VP Analyst do Gartner. “A demanda por IA generativa está aumentando em muitos setores, como saúde, Ciências Biológicas, Serviços Jurídicos, Financeiros e setor Público”, completou.

O estudo Ciclo de Hype 2023 do Gartner para IA Generativa identificou tecnologias-chave que estão cada vez mais incorporadas em muitas aplicações empresariais. Especificamente, três inovações que deverão ter um enorme impacto nas organizações dentro de dez anos incluem aplicações habilitadas para GenAI, modelos básicos e gestão de confiança, risco e segurança de IA (AI TRiSM).

Aplicativos habilitados para GenAI

Os aplicativos habilitados para GenAI usam IA para experiência do usuário (UX) e aumento de tarefas para acelerar e auxiliar na conclusão dos resultados desejados do usuário. À medida que os aplicativos forem habilitados com GenAI, isso permeará um amplo espectro de conjuntos de habilidades na força de trabalho.

“O padrão mais comum para recursos integrados ao GenAI hoje é o text-to-X, que democratiza o acesso dos trabalhadores ao que costumavam ser tarefas especializadas, por meio de engenharia imediata usando linguagem natural”, disse Chandrasekaran. “No entanto, estas aplicações ainda apresentam obstáculos como alucinações e imprecisões que podem limitar o impacto e a adoção generalizados”, comentou.

Modelos básicos

“Os modelos básicos são um passo importante para a IA devido ao seu enorme pré-treinamento e ampla aplicabilidade em casos de uso”, disse Chandrasekaran. “Os modelos básicos promoverão a transformação digital dentro da empresa, melhorando a produtividade da força de trabalho, automatizando e aprimorando a experiência do cliente e permitindo a criação econômica de novos produtos e serviços”, completou.

Os modelos básicos estão no pico das expectativas inflacionadas no ciclo de hype. O Gartner prevê que, até 2027, os modelos básicos sustentarão 60% dos casos de uso de processamento de linguagem natural (PNL), o que representa um grande aumento em relação aos menos de 5% em 2021.

“Os líderes de tecnologia devem começar com modelos com alta precisão em tabelas de classificação de desempenho, que tenham suporte de ecossistema superior e proteções empresariais adequadas em relação à segurança e privacidade”, disse Chandrasekaran.

AI Trust, Risk and Security Management (AI TRiSM)

AI TRiSM garante governança do modelo de IA, confiabilidade, justiça, confiabilidade, robustez, eficácia e proteção de dados. AI TRiSM inclui soluções e técnicas para interpretabilidade e explicabilidade de modelos, detecção de anomalias de dados e conteúdo, proteção de dados de IA, operações de modelos e resistência a ataques adversários.

“As organizações que não gerenciam consistentemente os riscos de IA estão exponencialmente propensas a experimentar resultados adversos, como falhas e violações de projetos. Resultados de IA imprecisos, antiéticos ou não intencionais, erros de processo e interferência de atores mal-intencionados podem resultar em falhas de segurança, perdas ou responsabilidades financeiras e de reputação e danos sociais”, disse Chandrasekaran.”

AI TRiSM é uma estrutura importante para fornecer IA responsável e espera-se que alcance a adoção generalizada dentro de dois a cinco anos. Até 2026, as organizações que operacionalizarem a transparência, a confiança e a segurança da IA ​​verão os seus modelos de IA alcançarem uma melhoria de 50% em termos de adoção, objetivos de negócio e aceitação dos usuários.

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