O futuro da IA ​​e do desenvolvimento do aprendizado de máquina: tendências e previsões

A inteligência artificial conquistou o mundo graças ao surgimento do ChatGPT. É um novo modelo de linguagem de IA que revolucionou a forma como pesquisamos. Pode potencialmente desviar a importância dos motores de busca modernos nos próximos anos.

Da mesma forma, estamos vendo o uso de Alexa e Netflix fazendo recomendações valiosas de conteúdo, o que é possível com a ajuda de ML. Isso facilita os esforços necessários para falar com um agente.

Aqui está uma lista de nossas tendências e previsões para o futuro do desenvolvimento de IA e ML.

Aprendizagem multimodal

A IA alcançou muito quando se trata de múltiplas modalidades com um único modelo de aprendizado de máquina. Isso inclui dados de texto, voz, visão e sensores IoT.

O Google DeepMind recentemente ganhou as manchetes com Gato, uma abordagem multimodal de IA que pode realizar atividades visuais, de linguagem e de movimento robótico.

Os desenvolvedores estão procurando maneiras inovadoras de integrar modalidades para melhorar as tarefas diárias, como a compreensão de documentos.

Um excelente exemplo disso são os dados de pacientes acumulados e processados ​​em sistemas de saúde que podem abranger relatórios de sequenciamento genético, formulários de ensaios clínicos e laboratório visual. Consultoria de Dados e Inteligência Artificial Microsoft resultados e outros documentos digitalizados.

Quando o design e o estilo de apresentação desses dados são feitos de forma adequada, podem ajudar os médicos a entender melhor o que procuram.

Algoritmos de IA Aqueles que foram treinados com a ajuda de técnicas multimodais, como reconhecimento óptico de caracteres e visão computacional, podem aproveitar ao máximo os resultados e, assim, melhorar o diagnóstico médico.

Para maximizar o potencial das técnicas multimodais, você precisará trabalhar duro quando se trata de contratar ou mesmo treinar cientistas de dados com habilidades em vários domínios. Isso inclui processamento de linguagem natural (PNL) e metodologias de visão computacional.

Cibersegurança baseada em IA

As novas metodologias de IA e ML desempenharão um papel vital na detecção e resposta às ameaças à segurança cibernética. Cada vez mais empresas usarão a IA de forma defensiva e proativa para determinar comportamentos anômalos e novos padrões de ataque.

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As organizações que não incluem IA correm o risco de ficar para trás em termos de segurança, o que pode ter um efeito negativo.

Modelagem de linguagem aprimorada

ChatGPT mudou a forma como pensamos sobre a interação interativa com IA. Esta é uma boa referência para uma ampla gama de casos de uso em áreas como marketing, atendimento automatizado ao cliente e experiências do usuário.

A partir de 2024, podemos esperar uma procura crescente por aspectos de garantia de qualidade destes modelos de linguagem de IA melhorados. Muito já foi dito sobre a imprecisão dos resultados da codificação. Nos próximos anos, as empresas enfrentarão uma reação negativa contra descrições imperfeitas de produtos e conselhos perigosos.

Isto ajudará as empresas a tentar encontrar formas de explicar como e quando estas ferramentas geram erros.

Robótica e IA

Tem havido uma parceria emergente entre IA e robótica, que levou a uma revolução no desenvolvimento de robôs inteligentes e não identificados que podem realizar tarefas complexas.

Maior ênfase na segurança de dados e regulamentações

Nesta era digital, os dados são o novo dinheiro. Simplificando, é o recurso mais precioso que as organizações devem proteger a todo custo. Com a ajuda da IA ​​e do ML, a quantidade de dados que eles manipulam e os riscos associados a eles só irão melhorar.

Um ótimo exemplo disso é que vemos muitos backups e arquivos de grandes quantidades de informações pessoais, o que se prevê ser um risco crescente à privacidade com o passar do tempo.

Com a introdução de regulamentações como o GDPR, tornou-se bastante caro cometer violações de privacidade.

Com o tempo, à medida que aumenta a pressão para cumprir essas regulamentações, as empresas precisarão recorrer aos serviços de cientistas e analistas de dados para cumprir e permanecer um passo à frente das tendências de IA e ML.

A sobreposição entre IA e IoT

A linha tênue entre IA e IoT está se confundindo com o tempo. Embora ambas as tecnologias tenham qualidades independentes, quando combinadas criam oportunidades mais únicas. Graças à parceria entre IA e IoT, temos assistentes de voz inteligentes como Siri e Alexa.

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Qual é a principal razão pela qual estas duas tecnologias de ponta funcionam tão bem juntas? Se você olhar de perto, a IoT é o sistema nervoso digital, enquanto a IA é o cérebro que toma todas as decisões.

A capacidade da IA ​​de coletar rapidamente insights de dados torna os sistemas IoT mais inteligentes. Já estamos vendo a maioria das empresas nos EUA usando projetos de IoT que incorporam IA de alguma forma.

Com a ajuda dessa tendência de IA e ML, os desenvolvedores de software e engenheiros integrados obtêm mais um motivo para integrar recursos de IA/ML em seus currículos.

A crescente importância da inteligência aumentada

Se você ainda está se perguntando se a IA assumirá seu cargo, a ascensão da inteligência aumentada é uma tendência refrescante.

Cria oportunidades maravilhosas para combinar humanos e tecnologia. Isto, em particular, proporciona às organizações a capacidade de melhorar a eficácia e o desempenho da sua força de trabalho. Por exemplo, com o Plug-in ChatGPT para WordPress Você pode adicionar suporte 24 horas por dia, 7 dias por semana ao seu site.

Segundo o Gartner, quando terminar o ano de 2024, veremos 40% das equipes de infraestrutura e operações. em grandes organizações que usam automação aumentada por IA. Isso levará a uma maior produtividade.

É natural que seus funcionários tenham habilidades em ciência e análise de dados ou tenham a oportunidade de aprimorar suas habilidades em IA de ponta e tecnologias de aprendizado de máquina para obter os resultados certos.

Hiperautomação

A hiperautomação é uma forma eficaz de melhorar o atendimento ao cliente e agilizar diversos processos. Várias tecnologias avançadas podem ajudar a impulsionar a hiperautomação. Isso abrange IA, ML, automação de processos cognitivos, etc.

Além de melhorar a experiência de atendimento ao cliente, a hiperautomação também pode ajudar a realizar atividades vitais em um ritmo mais rápido, como integração e orquestração de sistemas. Também pode melhorar a produtividade do trabalhador.

Em resumo, a integração de chatbots de atendimento ao cliente no âmbito da hiperautomação mostra uma abordagem holística para melhorar a eficiência operacional, a satisfação do cliente e o desempenho geral do negócio.

Eliminando preconceitos no ML

À medida que a adoção da IA ​​nas empresas se torna comum, terá impacto diário na vida dos utilizadores. O desafio ao preconceito e à justiça da IA ​​tornar-se-á cada vez mais uma preocupação genuína.

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O objetivo é garantir que a IA faça previsões objetivas para que as pessoas não sejam discriminadas quando solicitam empréstimos. Candidatar-se a empregoscomprar produtos online ou receber tratamento médico.

Neste ano, veremos os CIOs enfrentarem o desafio de governar as suas práticas de ciência de dados e modelos de aprendizagem automática. A razão é a natureza complexa desses sistemas.

Executar práticas responsáveis ​​de IA e equipar a sua organização com as ferramentas certas contribuirá muito para tornar a situação mais urgente.

Haverá um interesse crescente em ferramentas para monitorar e mitigar preconceitos na produção de IA para ajudar a detectar e explicar os pontos de dados e características precisos que resultaram na previsão tendenciosa.

Gêmeos digitais impulsionam o metaverso industrial

Nos últimos anos, vimos os principais fornecedores de design industrial e inteligência artificial conectarem os pontos entre os gêmeos digitais. Estes são os modelos virtuais que simulam a realidade e o metaverso. Nvidia e Siemens colaboraram para desenvolver um metaverso industrial.

Por outro lado, a gigante da construção Bentley implementou o termo metaverso de infraestrutura. Esses avanços podem criar um ponto de inflexão para que os gêmeos digitais passem de uma tecnologia ambígua para se tornarem o principal pilar da estratégia de TI.

Embora os gémeos digitais tenham sido implementados em todos os setores da indústria nos últimos anos, haverá uma aceleração na taxa de adoção em 2024.

Estamos vendo a complexidade dos gêmeos digitais crescer com o passar do tempo. Desde gêmeos digitais relativamente simples, sintéticos ou reais, baseados em dados, até gêmeos digitais baseados em ativos e baseados em IoT e gêmeos digitais baseados em clientes e ecossistemas.

Também estamos vendo gêmeos digitais sendo usados ​​para modelar e simular comportamentos humanos e julgar cenários não convencionais do futuro. Isto abriu caminho para o surgimento de gêmeos digitais com replicação industrial tradicional e replicação baseada em agente baseada em IA.

Na próxima fase, veremos o surgimento da computação científica, da inteligência artificial e da imitação industrial para curar a inteligência de simulação, cujos elementos iniciais de simulação são desenvolvidos em sistemas operacionais.

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As possibilidades dos gêmeos digitais são enormes. Ele fornece às empresas maneiras completamente novas de aproveitar e prever dados. Com gêmeos digitais mais complexos e versáteis, as empresas podem usar inteligência de simulação para prever cenários do mundo real.

Estes incluem o comportamento do cliente, o impacto económico da pandemia e a progressão da doença. Os gêmeos digitais se tornarão uma tecnologia crucial para organizações que trabalham ou se expandem em design de medicamentos, cidades inteligentes, modelos ESG e outras aplicações.

À medida que lemos este blog, os projetos-piloto de gêmeos digitais estão sendo expandidos e colocados em operação. Os CIOs devem considerar como incluí-los como parte da arquitetura geral de negócios e de análise de nuvem/TI.

As empresas devem fornecer um ambiente de desenvolvimento e um ambiente de produção para executar replicações. As cargas de trabalho de replicação também exigem muita computação e exigem computação sob demanda no local ou na nuvem.

Os CIOs podem até usar essa tecnologia para aprimorar as habilidades dos funcionários. Além disso, as empresas devem ter um processo bem definido para criar, implementar, definir o escopo e monitorar gêmeos digitais.

Portanto, a tecnologia de desenvolvimento de produtos gêmeos digitais pode ajudar os CIOs a transformar seus negócios. Porém, a única condição é que a empresa e seus colaboradores estejam preparados para isso.

Pensamentos finais

A IA é um mercado de aproximadamente US$ 100 bilhões e deverá crescer vinte vezes até 2030. Tendências como aprendizagem profunda e PNL estão melhorando as experiências dos clientes e permitindo o crescimento dos negócios. Espera-se que a maioria das empresas adote essas tendências com conhecimento e execução adequados.

Quando se trata de desenvolvimento de IA e ML, é essencial que as empresas façam parceria com fornecedores experientes que possam oferecer soluções personalizadas e executar projetos de forma eficaz. Encontrar o conhecimento certo é fundamental para aproveitar o potencial dessas tecnologias para melhorar as experiências dos clientes e o crescimento dos negócios. Se você tiver dúvidas específicas ou precisar de mais informações sobre qualquer uma dessas tendências ou serviços de desenvolvimento de IA e ML, não hesite em perguntar!

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