Em 12 de outubro, o Gartner, uma organização de pesquisa de consultoria de informação de renome mundial, divulgou dados de pesquisa em seu site oficial, até 2026, mais de 80% das empresas usarão APIs de IA generativas ou implantarão aplicativos de IA generativa. Em 2023, esse número é inferior a 5%.
Arun Chandrasekaran, vice-presidente e analista sênior do Gartner, disse que a IA generativa se tornou uma prioridade para os principais executivos e desencadeou uma enorme onda de inovação em novas ferramentas além do modelo subjacente.
Saúde, ciências da vida, jurídico, serviços financeiros e outros setores estão vendo uma demanda crescente por IA generativa.
Na "2023 Generative AI Technology Maturity Curve" divulgada pelo Gartner, cada vez mais empresas estão começando a incorporar IA generativa em seus negócios reais para alcançar redução de custos e aumento de eficiência.
Três inovações que devem ter um enorme impacto nas organizações dentro de 10 anos incluem: aplicativos que suportam IA generativa, grandes modelos fundamentais e gerenciamento de confiança, risco e segurança de IA.
Aplicações que suportam IA generativa
Melhore a experiência do usuário (UX) e aprimoramentos de tarefas através do uso de aplicativos de IA generativa para acelerar e ajudar os usuários a concluir várias tarefas. À medida que as empresas começarem a usar IA generativa, isso permeará um amplo conjunto de habilidades na força de trabalho.
Chandrasekaran disse que, atualmente, o modo mais comum de incorporação generativa de IA é text-to-X (texto, código, imagens, vídeos, etc.), que democratiza o trabalho gerando automaticamente vários conteúdos, principalmente usando prompts de linguagem natural.
No entanto, ainda existem alguns obstáculos a estas aplicações, tais como alucinações e imprecisões, que podem limitar o seu impacto generalizado e adoção.
Modelo Base Grande
Modelos grandes básicos são um avanço importante na IA porque são pré-treinados em escala e têm ampla aplicabilidade a casos de uso.
De acordo com Chandrasekaran, o grande modelo fundamental promoverá a transformação digital dentro da empresa, melhorando a produtividade dos funcionários, automatizando e aprimorando a experiência do cliente e permitindo a criação econômica de novos produtos e serviços.
O modelo base grande está no auge da expansão esperada na curva de maturidade tecnológica. O Gartner prevê que, até 2027, o grande modelo subjacente suportará 60% dos casos de uso de processamento de linguagem natural (NLP), contra menos de 5% em 2021.
AI Gestão de Confiança, Risco e Segurança (AI TRiSM)
O AI TRiSM garante a governança, confiabilidade, justiça, confiabilidade, robustez, eficácia e proteção de dados dos modelos de IA. O AI TRiSM inclui soluções e tecnologias para interpretabilidade de modelos, deteção de anomalias de dados e conteúdo, proteção de dados de IA, operações de modelo e resistência a ataques adversários.
AI TRiSM é uma estrutura importante para alcançar IA responsável e espera-se que se torne mainstream dentro de 2-5 anos. Até 2026, as organizações que implementarem transparência, confiança e segurança de IA alcançarão 50% de melhoria em seus modelos de IA em termos de adoção, metas de negócios e aceitação do usuário.
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Relatório da pesquisa: Até 2026, mais de 80% das empresas usarão IA generativa
Fonte original: AIGC Open Community
Em 12 de outubro, o Gartner, uma organização de pesquisa de consultoria de informação de renome mundial, divulgou dados de pesquisa em seu site oficial, até 2026, mais de 80% das empresas usarão APIs de IA generativas ou implantarão aplicativos de IA generativa. Em 2023, esse número é inferior a 5%.
Arun Chandrasekaran, vice-presidente e analista sênior do Gartner, disse que a IA generativa se tornou uma prioridade para os principais executivos e desencadeou uma enorme onda de inovação em novas ferramentas além do modelo subjacente.
Saúde, ciências da vida, jurídico, serviços financeiros e outros setores estão vendo uma demanda crescente por IA generativa.
Três inovações que devem ter um enorme impacto nas organizações dentro de 10 anos incluem: aplicativos que suportam IA generativa, grandes modelos fundamentais e gerenciamento de confiança, risco e segurança de IA.
Aplicações que suportam IA generativa
Melhore a experiência do usuário (UX) e aprimoramentos de tarefas através do uso de aplicativos de IA generativa para acelerar e ajudar os usuários a concluir várias tarefas. À medida que as empresas começarem a usar IA generativa, isso permeará um amplo conjunto de habilidades na força de trabalho.
Chandrasekaran disse que, atualmente, o modo mais comum de incorporação generativa de IA é text-to-X (texto, código, imagens, vídeos, etc.), que democratiza o trabalho gerando automaticamente vários conteúdos, principalmente usando prompts de linguagem natural.
No entanto, ainda existem alguns obstáculos a estas aplicações, tais como alucinações e imprecisões, que podem limitar o seu impacto generalizado e adoção.
Modelo Base Grande
Modelos grandes básicos são um avanço importante na IA porque são pré-treinados em escala e têm ampla aplicabilidade a casos de uso.
De acordo com Chandrasekaran, o grande modelo fundamental promoverá a transformação digital dentro da empresa, melhorando a produtividade dos funcionários, automatizando e aprimorando a experiência do cliente e permitindo a criação econômica de novos produtos e serviços.
O modelo base grande está no auge da expansão esperada na curva de maturidade tecnológica. O Gartner prevê que, até 2027, o grande modelo subjacente suportará 60% dos casos de uso de processamento de linguagem natural (NLP), contra menos de 5% em 2021.
AI Gestão de Confiança, Risco e Segurança (AI TRiSM)
O AI TRiSM garante a governança, confiabilidade, justiça, confiabilidade, robustez, eficácia e proteção de dados dos modelos de IA. O AI TRiSM inclui soluções e tecnologias para interpretabilidade de modelos, deteção de anomalias de dados e conteúdo, proteção de dados de IA, operações de modelo e resistência a ataques adversários.
AI TRiSM é uma estrutura importante para alcançar IA responsável e espera-se que se torne mainstream dentro de 2-5 anos. Até 2026, as organizações que implementarem transparência, confiança e segurança de IA alcançarão 50% de melhoria em seus modelos de IA em termos de adoção, metas de negócios e aceitação do usuário.