Segundo o Gartner, nos próximos quatro anos, a evolução das tecnologias de IA generativa será notável. Impulsionada por investimentos substanciais de gigantes da tecnologia e centros de pesquisa, essa área tem avançado em um ritmo sem precedentes. Para o Gartner, a GenAI parece resistir à desaceleração nos aportes de capital de risco, com startups bem financiadas surgindo e amadurecendo continuamente.
Até 2027, espera-se que mais de 50% dos modelos de IA generativa adotados por empresas sejam específicos para setores ou funções empresariais, em contraste com aproximadamente 1% em 2023. Ainda que modelos generalistas sejam eficazes em várias aplicações, o crescente interesse pela GenAI é evidente. Isto é impulsionado pela disponibilidade de grandes modelos de linguagem (LLMs) de alto desempenho e código aberto, atraindo demanda por modelos especializados.
Esses modelos são geralmente menores, menos exigentes em termos de computação e apresentam riscos reduzidos de erros comuns a modelos generalistas. Ao invés de desenvolver seus próprios modelos, busque opções específicas de domínio que possam ser customizadas para as necessidades de seu negócio.
Até 2026, 75% das corporações utilizarão IA generativa para criar dados sintéticos de clientes, em comparação a menos de 5% hoje. Os dados sintéticos, gerados artificialmente, são valiosos para sistemas que lidam com dados reais custosos, escassos, desbalanceados ou restritos por questões de privacidade.
Incorporar dados sintéticos em modelos permite que empresas simulem ambientes e descubram novas oportunidades em desenvolvimento de produtos, especialmente em setores fortemente regulamentados, além de facilitar prototipação rápida de softwares e experiências digitais aprimoradas.
Direcione o uso de dados sintéticos para áreas que impulsionam o crescimento do negócio, como o desenvolvimento de segmentos de mercado, jornadas dos clientes e treinamento de modelos de aprendizado de máquina.
Até 2028, 30% das implementações de GenAI serão otimizadas para eficiência energética, dentro de iniciativas de sustentabilidade. A rápida adoção da IA generativa traz preocupações ambientais urgentes para líderes empresariais, devido ao impacto negativo dessa tecnologia no meio ambiente.
Assim, a redução do consumo de energia e recursos para treinamento de modelos é crucial. Energia renovável e infraestrutura adequadas, tanto em ambientes locais quanto na nuvem, serão otimizadas pela IA. Controle os custos computacionais através da otimização energética, diversificando fornecedores, adotando arquiteturas flexíveis e operações distribuídas, e utilizando energia renovável premium durante treinamentos, mitigando impactos nas metas de sustentabilidade.
O Gartner destaca três caminhos que a inteligência artificial percorrerá nos próximos anos:
1. Modelos de Especialização em Domínio
Conforme projeções da Gartner, até 2027, dos atuais modelos de IA generativa mais de 50% serão adaptados para setores ou funções específicas, um salto significativo em relação aos atuais 1%. A maioria é, hoje, de natureza generalista, atuando como um curinga para várias aplicações.
Embora isso funcione bem em algumas áreas, para tarefas específicas, a especialização é insubstituível. Modelos especializados exigem menos dados para treinamento e funcionam de maneira mais eficiente, o que resulta em custos e tempo dedicados.
2. Dados Sintéticos
Até 2026, 75% das empresas adotarão IA generativa para criar dados sintéticos de clientes. Os Dados Sintéticos são informações geradas artificialmente que replicam dados reais, ideais quando os dados verdadeiros são difíceis de obter, onerosos ou restritos por questões de privacidade.
A expectativa é que os dados sintéticos podem acelerar o desenvolvimento de IA em até 50%. A vantagens dos dados sintéticos é que permitem que empresas testem produtos e serviços em ambientes simulados antes do lançamento, algo vital em segmentos como saúde e finanças, onde os erros podem ser absurdamente altos.
3. Sustentabilidade Energética
O Gartner acredita que até 2028, 30% das implementações de IA generativa estarão voltadas para métodos mais eficientes voltados à energia. O treinamento de grandes modelos de IA consome enormes quantidades de energia.
Em 2023, os investimentos em energia renovável para data centers aumentaram 24%. Tecnologias como computação quântica e chips especializados para IA estão sendo criados para otimizar a eficiência energética.
