{"id":5312,"date":"2023-09-14T13:27:32","date_gmt":"2023-09-14T16:27:32","guid":{"rendered":"https:\/\/hdbsystems.com.br\/?p=5312"},"modified":"2023-09-14T13:27:32","modified_gmt":"2023-09-14T16:27:32","slug":"novidades-na-inteligencia-artificial-em-2023","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/hdbsystems.com.br\/index.php\/2023\/09\/14\/novidades-na-inteligencia-artificial-em-2023\/","title":{"rendered":"Novidades na Intelig\u00eancia Artificial em 2023"},"content":{"rendered":"\n

Veja neste artigo as novidades na Intelig\u00eancia Artificial<\/a> em 2023 identificadas pelo Gartner Hype Cycle\u2122. Dentre elas, inova\u00e7\u00f5es e t\u00e9cnicas que oferecem benef\u00edcios significativos e at\u00e9 transformacionais, ao mesmo tempo que abordam as limita\u00e7\u00f5es e riscos de sistemas fal\u00edveis. Assim, as estrat\u00e9gias de IA devem considerar quais oferecem os casos mais cred\u00edveis para investimento. <\/p>\n\n\n\n

\u201cO AI Hype Cycle tem muitas inova\u00e7\u00f5es que merecem aten\u00e7\u00e3o especial no per\u00edodo de dois a cinco anos para ado\u00e7\u00e3o generalizada. Ou seja, iIsso inclui IA generativa e intelig\u00eancia de decis\u00e3o.\u201d, diz o analista diretor do Gartner, Afraz Jaffri. \u201cA ado\u00e7\u00e3o precoce dessas inova\u00e7\u00f5es levar\u00e1 a uma vantagem competitiva significativa e aliviar\u00e1 os problemas associados \u00e0 utiliza\u00e7\u00e3o de modelos de IA nos processos de neg\u00f3cios.\u201d<\/p>\n\n\n\n

Dois tipos de inova\u00e7\u00f5es de intelig\u00eancia Artificial Generativa (GenAI) dominam<\/h3>\n\n\n\n

A IA generativa<\/a> est\u00e1 dominando as discuss\u00f5es sobre Intelig\u00eancia Artificial, aumentando a produtividade para desenvolvedores e trabalhadores do conhecimento, usando sistemas como o ChatGPT<\/a>. Dessa forma, as organiza\u00e7\u00f5es e as ind\u00fastrias repensaram os seus processos de neg\u00f3cio e o valor dos recursos humanos, empurrando a \u201cGenAI\u201d para o Pico das Expectativas Inflacionadas no Ciclo de Hype.<\/p>\n\n\n\n

O Gartner agora v\u00ea dois lados no movimento da IA \u200b\u200bgenerativa no caminho em dire\u00e7\u00e3o a sistemas de IA mais poderosos:<\/p>\n\n\n\n

    \n
  1. Inova\u00e7\u00f5es que ser\u00e3o alimentadas pela GenAI.<\/li>\n\n\n\n
  2. Inova\u00e7\u00f5es que impulsionar\u00e3o avan\u00e7os na GenAI.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n
    \"\"
    Gartner 2023<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

    Inova\u00e7\u00f5es que ser\u00e3o alimentadas pela IA generativa<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

    A IA generativa impacta os neg\u00f3cios no que se refere \u00e0 descoberta, cria\u00e7\u00e3o, autenticidade e regulamenta\u00e7\u00f5es de conte\u00fado. Al\u00e9m disso, tamb\u00e9m tem a capacidade de automatizar o trabalho humano<\/a>, bem como as experi\u00eancias de clientes e funcion\u00e1rios. <\/p>\n\n\n\n

    As tecnologias cr\u00edticas que se enquadram nesta categoria incluem o seguinte: <\/p>\n\n\n\n

    A intelig\u00eancia geral artificial<\/a><\/strong> (AGI) \u00e9 a intelig\u00eancia (atualmente hipot\u00e9tica) de uma m\u00e1quina que pode realizar qualquer tarefa intelectual que um ser humano possa realizar.<\/p>\n\n\n\n

    J\u00e1 a engenharia de IA<\/strong> \u00e9 fundamental para a entrega empresarial de solu\u00e7\u00f5es de IA em escala. Dessa forma a disciplina cria desenvolvimento empresarial coerente e sistemas operacionais baseados em IA.<\/p>\n\n\n\n

    Os sistemas aut\u00f4nomos<\/strong> s\u00e3o sistemas f\u00edsicos ou de software autogerenciados que executam tarefas limitadas por dom\u00ednio. Eles exibem tr\u00eas caracter\u00edsticas fundamentais: autonomia, aprendizagem e ag\u00eancia. <\/p>\n\n\n\n

    Os servi\u00e7os de IA em nuvem<\/strong> fornecem ferramentas de constru\u00e7\u00e3o de modelos de IA, APIs para servi\u00e7os pr\u00e9-constru\u00eddos e middleware associado. Assim, permitem a constru\u00e7\u00e3o\/treinamento, implanta\u00e7\u00e3o e consumo de modelos de aprendizado de m\u00e1quina (ML) executados em infraestrutura pr\u00e9-constru\u00edda como servi\u00e7os em nuvem.<\/p>\n\n\n\n

    A IA composta<\/strong> refere-se \u00e0 aplica\u00e7\u00e3o combinada (ou fus\u00e3o) de diferentes t\u00e9cnicas de IA para melhorar a efici\u00eancia da aprendizagem e ampliar o conhecimento. Ele resolve uma gama mais ampla de problemas de neg\u00f3cios de maneira mais eficaz.<\/p>\n\n\n\n

    A vis\u00e3o computacional<\/strong> \u00e9 um conjunto de tecnologias que envolve a captura, processamento e an\u00e1lise de imagens e v\u00eddeos do mundo real. Dessa forma, ela extrai informa\u00e7\u00f5es contextuais significativas do mundo f\u00edsico.<\/p>\n\n\n\n

    A IA centrada em dados<\/strong> \u00e9 uma abordagem que se concentra em aprimorar e enriquecer os dados de treinamento para gerar melhores resultados de IA. Assim, a IA centrada em dados tamb\u00e9m aborda a qualidade, a privacidade e a escalabilidade dos dados.<\/p>\n\n\n\n

    Edge AI<\/strong> refere-se ao uso de t\u00e9cnicas de IA incorporadas em produtos n\u00e3o relacionados a TI, endpoints de IoT, gateways e servidores de borda. Ou seja, ele abrange casos de uso para aplica\u00e7\u00f5es de consumo, comerciais e industriais, como ve\u00edculos aut\u00f4nomos, recursos aprimorados de diagn\u00f3stico m\u00e9dico e an\u00e1lise de streaming de v\u00eddeo.<\/p>\n\n\n\n

    As aplica\u00e7\u00f5es inteligentes<\/strong> utilizam a adapta\u00e7\u00e3o aprendida para responder autonomamente a pessoas e m\u00e1quinas.<\/p>\n\n\n\n

    A operacionaliza\u00e7\u00e3o de modelos<\/strong> (ModelOps) concentra-se na governan\u00e7a ponta a ponta e no gerenciamento do ciclo de vida de an\u00e1lises avan\u00e7adas, IA e modelos de decis\u00e3o. <\/p>\n\n\n\n

    Os sistemas operacionais de IA<\/strong> (OAISys) permitem orquestra\u00e7\u00e3o, automa\u00e7\u00e3o e escalonamento de IA pronta para produ\u00e7\u00e3o e de n\u00edvel empresarial. Assim, inclui ML, DNNs e IA generativa.<\/p>\n\n\n\n

    A engenharia imediata<\/strong> fornece informa\u00e7\u00f5es, na forma de texto ou imagens, para modelos generativos de IA. Dessa forma \u00e9 poss\u00edvel especificar e limitar o conjunto de respostas que o modelo pode produzir. <\/p>\n\n\n\n

    Os rob\u00f4s inteligentes<\/strong> s\u00e3o m\u00e1quinas alimentadas por IA, muitas vezes m\u00f3veis, projetadas para executar autonomamente uma ou mais tarefas f\u00edsicas.<\/p>\n\n\n\n

    Dados sint\u00e9ticos<\/strong> s\u00e3o uma classe de dados gerados artificialmente, em vez de obtidos a partir de observa\u00e7\u00f5es diretas do mundo real.<\/p>\n\n\n\n

    Conclus\u00e3o <\/h2>\n\n\n\n

    \u201cA explora\u00e7\u00e3o generativa de IA est\u00e1 se acelerando, gra\u00e7as \u00e0 popularidade da difus\u00e3o est\u00e1vel, midjourney, ChatGPT<\/a> e grandes modelos de linguagem. As organiza\u00e7\u00f5es de usu\u00e1rios finais na maioria dos setores experimentam agressivamente a IA generativa\u201d, afirma Svetlana Sicular, analista vice-presidente do Gartner. <\/p>\n\n\n\n

    \u201cOs fornecedores de tecnologia formam grupos de IA generativa para priorizar a entrega de aplicativos e ferramentas habilitados para IA generativa. Assim, numerosas startups surgiram em 2023 para inovar com IA generativa e esperamos que isso cres\u00e7a. Alguns governos est\u00e3o a avaliar os impactos da IA \u200b\u200bgenerativa e a preparar-se para introduzir regulamentos.\u201d<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Veja neste artigo as novidades na Intelig\u00eancia Artificial em 2023 identificadas pelo Gartner Hype Cycle\u2122. Dentre elas, inova\u00e7\u00f5es e t\u00e9cnicas que oferecem benef\u00edcios significativos e at\u00e9 transformacionais, ao mesmo tempo que abordam as limita\u00e7\u00f5es e riscos de sistemas fal\u00edveis. Assim, as estrat\u00e9gias de IA devem considerar quais oferecem os casos mais cred\u00edveis para investimento.  \u201cO AI Hype Cycle […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":5318,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_et_pb_use_builder":"off","_et_pb_old_content":"","_et_gb_content_width":"","footnotes":""},"categories":[674],"tags":[757,725,715,712,772,745,729,675],"class_list":["post-5312","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-rpa","tag-automacao-2","tag-hiperautomacao","tag-ia","tag-inteligenciaartificial","tag-inteligenciaartificial-3","tag-rpa-2","tag-tecnologia","tag-rpa"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/hdbsystems.com.br\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5312","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/hdbsystems.com.br\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/hdbsystems.com.br\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/hdbsystems.com.br\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/hdbsystems.com.br\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=5312"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/hdbsystems.com.br\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5312\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/hdbsystems.com.br\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media\/5318"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/hdbsystems.com.br\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=5312"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/hdbsystems.com.br\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=5312"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/hdbsystems.com.br\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=5312"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}