Tendências que Moldam o Futuro da Ciência de Dados e Machine Learning

A Ciência de Dados e Machine Learning (DSML) são áreas que estão em constante evolução e que têm um papel fundamental na transformação digital das organizações. Com o aumento da demanda por soluções baseadas em Inteligência Artificial (IA), especialmente as que envolvem a geração de dados e conteúdos, o DSML enfrenta novos desafios e oportunidades.

Para acompanhar essas mudanças, a empresa de pesquisa e consultoria realizou o evento Data & Analytics Summit em Sydney (Austrália) e apresentou as principais tendências que impactam o futuro do DSML.

Segundo Peter Krensky, diretor analista do instituto, o DSML está passando de um modelo focado apenas em previsão para um modelo mais democrático, dinâmico e centrado em dados. Além disso, ele destacou a importância da IA generativa, que usa modelos de fundação para criar dados e conteúdos sintéticos. “Embora riscos potenciais estejam surgindo, também estão surgindo muitos novos recursos e casos de uso para cientistas de dados e suas organizações”, disse ele no evento.

A fonte prevê que, até o final de 2026, mais de US$ 10 bilhões serão investidos em startups de IA que dependem de modelos de fundação, que são grandes modelos de IA treinados em grandes quantidades de dados. Esses modelos podem gerar textos, imagens, vídeos, áudios e outros tipos de dados a partir de poucos exemplos ou instruções.

De acordo com o Gartner, as principais tendências que moldam o futuro do DSML são:

Os ecossistemas de dados são conjuntos integrados de ferramentas e serviços que permitem o gerenciamento, a análise e a governança dos dados. Com a migração para a Nuvem, esses ecossistemas estão se tornando mais completos, coesos e nativos da Nuvem. Até 2024, o Gartner espera que 50% das novas implementações de sistemas na Nuvem sejam baseadas em um ecossistema de dados em Nuvem coeso, em vez de soluções pontuais integradas manualmente.

O instituto recomenda que as organizações avaliem os ecossistemas de dados com base em sua capacidade de resolver desafios de dados distribuídos, bem como acessar e integrar fontes de dados fora de seu ambiente imediato. Alguns exemplos de ecossistemas de dados em Nuvem são: AWS Data Platform, Azure Data Platform, Google Cloud Data Platform e Snowflake Data Cloud.

A demanda por Edge AI está crescendo para permitir o processamento de dados no ponto de criação na Borda, ajudando as organizações a obter insights em tempo real, detectar novos padrões e atender a rigorosos requisitos de privacidade de dados. O Edge AI também ajuda as organizações a melhorar o desenvolvimento, a orquestração, a integração e a implementação da IA.

A fonte prevê que mais de 55% de toda a análise de dados por redes neurais profundas ocorrerá no ponto de captura em um sistema de Borda até 2025, acima dos 10% em 2021. As organizações devem identificar os aplicativos, treinamento de IA e inferência necessários e se mover para ambientes de Borda perto de endpoints.

A IA responsável torna a IA uma força positiva, em vez de uma ameaça à sociedade e a si mesma. Abrange muitos aspectos de fazer as escolhas éticas e de negócios corretas ao adotar IA que as organizações geralmente abordam de forma independente, como valor comercial e social, risco, confiança, transparência e responsabilidade. A fonte prevê que a concentração de modelos de IA pré-treinados entre 1% dos fornecedores de IA até 2025 tornará a IA responsável uma preocupação social.

O instituto recomenda que as organizações adotem uma abordagem proporcional ao risco para agregar valor à IA e tomem cuidado ao aplicar soluções e modelos. Busque garantias dos fornecedores para garantir que eles estejam gerenciando seus riscos e obrigações de conformidade, protegendo as organizações contra possíveis perdas financeiras, ações legais e danos à reputação.

A IA centrada em dados representa uma mudança de uma abordagem centrada em modelo e código para ser mais focada em dados para criar sistemas de IA melhores. Soluções como gerenciamento de dados específicos de IA, dados sintéticos e tecnologias de rotulagem de dados visam resolver muitos desafios de dados, incluindo acessibilidade, volume, privacidade, segurança, complexidade e escopo.

O uso de IA generativa para criar dados sintéticos é uma área que está crescendo rapidamente, aliviando o fardo de obter dados do mundo real para que os modelos de aprendizado de máquina possam ser treinados com eficiência. Até 2024, o Gartner prevê que 60% dos dados para IA serão sintéticos para simular a realidade, cenários futuros e IA de risco, contra 1% em 2021.

O investimento em IA continuará acelerado por parte das organizações que implementam soluções, bem como pelas indústrias que buscam crescer por meio de tecnologias de IA e negócios baseados em IA. Até o final de 2026, o Gartner prevê que mais de US$ 10 bilhões serão investidos em startups de IA que dependem de modelos de fundação – grandes modelos de IA treinados em grandes quantidades de dados.

Uma pesquisa recente do Gartner com mais de 2,5 mil líderes executivos descobriu que 45% relataram que o recente hype em torno do ChatGPT os levou a aumentar os investimentos em IA; 70% disseram que sua organização está em modo de investigação e exploração com IA generativa, enquanto 19% estão em modo piloto ou de produção.

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