IA e GenAI vão impulsionar demanda por APIs em mais de 30%, diz Gartner

De acordo com uma nova estimativa do Gartner, mais de 30% do aumento na demanda por interfaces de programação de aplicativos (APIs) virá de IA e ferramentas usando grandes modelos de linguagem (LLMs) até 2026. “Com os provedores de serviços de tecnologia (TSPs) liderando a adoção da GenAI, as consequências serão generalizadas”, disse Adrian Lee, analista vice-presidente do Gartner. “Isso inclui o aumento da demanda por APIs para soluções habilitadas para LLM e GenAI devido aos TSPs que ajudam os clientes corporativos a avançar em sua jornada. Isso significa que os TSPs terão que se mover mais rápido do que nunca para atender à demanda”, observou.

Uma pesquisa do Gartner com 459 TSPs realizada de outubro a dezembro de 2023 descobriu que 83% dos entrevistados relataram que já implantaram ou estão atualmente testando IA generativa (GenAI) em suas organizações.

“Os clientes corporativos devem determinar as maneiras ideais de adicionar a GenAI às ofertas, como usando APIs de terceiros ou opções de modelo de código aberto. Com os TSPs liderando a carga, eles fornecem uma conexão natural entre esses clientes corporativos e suas necessidades de soluções habilitadas para GenAI”, comentou Lee.

A pesquisa descobriu que metade dos TSPs fará mudanças estratégicas para estender suas principais ofertas de produtos/serviços para realizar um produto inteiro ou uma solução de serviços de ponta a ponta.

Com isso em mente, o Gartner prevê que, até 2026, mais de 80% dos fornecedores independentes de software terão recursos de GenAI incorporados em seus aplicativos corporativos, contra menos de 5% atualmente.

“Os clientes corporativos estão em diferentes níveis de prontidão e maturidade em sua adoção do GenAI, e os TSPs têm uma oportunidade transformacional de fornecer os recursos de software e infraestrutura, bem como o talento e a experiência, para acelerar a jornada”, disse Lee.

Durante todo o ciclo de vida do produto, os TSPs precisam entender as limitações, os riscos e a sobrecarga antes de incorporar os recursos do GenAI em produtos e serviços. Para isso, devem:

– Documente o caso de uso e defina claramente o valor que os usuários experimentarão ao ter o GenAI como parte do produto.

– Determine as maneiras ideais pelas quais o GenAI pode ser adicionado às ofertas (como usando APIs de terceiros ou opções de modelo de código aberto) e considere como os custos de novos recursos podem afetar as decisões de preços.

– Resolva a experiência de solicitação dos usuários criando otimizações para evitar o atrito do usuário com curvas de aprendizado íngremes.

– Analise os diferentes riscos específicos do caso de uso, como resultados imprecisos, privacidade de dados, conversas seguras e violação de IP, adicionando grades de proteção específicas para cada risco ao produto.