O Gartner, líder mundial em pesquisa e aconselhamento para empresas, prevê que até 2026, mais de 80% das empresas utilizarão modelos ou interfaces de programação de aplicações de Inteligência Artificial Generativa (IA GenAI), e/ou irão implementar aplicações habilitadas para essa tecnologia em seus ambientes de produção. Os números mostram um aumento significativo em relação à porcentagem de apenas 5%, estimada para 2023.

"A Inteligência Artificial Generativa tornou-se uma prioridade máxima para a alta administração e tem gerado inovação no uso de ferramentas e de modelos fundamentais", diz Arun Chandrasekaran, Vice-Presidente e Analista do Gartner. "A demanda pela tecnologia está aumentando em diversas áreas, como saúde, ciências da vida, jurídica, serviços financeiros e setor público."

            O Hype Cycle de 2023 para Inteligência Artificial Generativa do Gartner identificou tecnologias-chave que estão cada vez mais incorporadas em aplicações empresariais. Entre as inovações cotadas para impactar empresas nos próximos dez anos, três incluem aplicações habilitadas para Inteligência Artificial Generativa, modelos fundamentais e gestão de confiança, risco e segurança de Inteligência Artificial (AI TRiSM). São elas:

 

1)   Aplicações Habilitadas para Inteligência Artificial Generativa: As aplicações habilitadas para Inteligência Artificial Generativa utilizam essa tecnologia para aprimorar a experiência dos usuários (UX) e aperfeiçoar a obtenção de resultados desejados. À medida que as aplicações são habilitadas com a Inteligência Artificial Generativa teremos  uma ampla gama de conjuntos de habilidades dentro da força de trabalho. "O padrão mais comum para as capacidades incorporadas da tecnologia hoje em dia é o texto-para-X, o que democratiza o acesso para tarefas que costumavam ser especializadas, como técnicas de engenharia e prompts com linguagem natural", explica Chandrasekaran. "No entanto, essas aplicações ainda apresentam obstáculos, como imprecisões e erros que podem limitar por enquanto o impacto e a adoção generalizada."

 

2)   Modelos Fundamentais: "Os modelos fundamentais representam um passo importante para a Inteligência Artificial devido ao seu treinamento maciço e à ampla aplicabilidade em diversos casos de uso", diz Chandrasekaran. "Os modelos fundamentais impulsionarão a transformação digital dentro das empresas, melhorando a produtividade da força de trabalho, automatizando e aprimorando a experiência dos clientes e possibilitando a criação econômica de novos produtos e serviços." Os modelos fundamentais estão no Peak of Inflated Expectations do Hype Cycle. O Gartner prevê que, até 2027, os modelos fundamentais sustentarão 60% dos casos de uso de processamento de linguagem natural (PLN), o que representa um aumento significativo em relação à 2021. "Os líderes de tecnologia devem começar com modelos de alta precisão nos quadros de líderes de desempenho, aqueles que têm suporte ecossistêmico superior e possuem diretrizes empresariais adequadas em termos de segurança e privacidade", afirma Chandrasekaran.

 

3)   Gestão de Confiança, Risco e Segurança de Inteligência Artificial (AI TRiSM): O AI TRiSM assegura a governança de modelos de Inteligência Artificial, confiabilidade, equidade, robustez, eficácia e proteção de dados. O AI TRiSM inclui soluções e técnicas para interpretação e expliação de modelos, detecção de anomalias em dados e conteúdos, proteção de dados de Inteligência Artificial, operações de modelo e resistência a ataques. "As empresas que não gerenciam consistentemente os riscos da Inteligência Artificial têm uma inclinação exponencial para experienciar resultados adversos, como falhas de projeto e violações. Resultados imprecisos, antiéticos ou não intencionais da Inteligência Artificial, erros de processo e interferências de atores maliciosos podem resultar em falhas de segurança, perda financeira e de reputação ou responsabilidade e dano social", diz Chandrasekaran. O AI TRiSM é um framework importante para fornecer Inteligência Artificial responsável e espera-se que alcance a adoção generalizada em dois a cinco anos. O Gartner prevê que, até 2026, as empresas que operacionalizarem a transparência, a confiança e a segurança da Inteligência Artificial verão seus modelos da tecnologia alcançarem um aumento de 50% em termos de adoção, metas empresariais e aceitação dos usuários.