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A inteligência artificial é "uma explosão em câmera lenta", disse Dan Vesset, vice-presidente do IDC Group, durante a conferência da empresa de pesquisa em Boston na semana passada. Ele disse que o mercado de componentes e soluções de IA aumentará de US $ 40, 1 bilhões em 2019 para US $ 95, 5 bilhões em 2022.
Vesset observou que todos nós estamos usando a IA em nossas vidas cotidianas, seja usando GPS, serviços de compartilhamento de carona, assistentes inteligentes como Siri ou Alexa ou apenas os programas de email populares de hoje.
Para as organizações que tentam implantar a IA, existem vários obstáculos. Ele disse que existem centenas de algoritmos de IA. Em uma pesquisa da IDC no mês passado, 50% dos cientistas de IA disseram estar usando três ou mais estruturas de IA. Mas fazer a IA funcionar é muito mais do que o algoritmo e o modelo - envolve um fluxo de trabalho completo que inclui uma função para as operações de TI no treinamento e na dedução; e também novos grupos de pessoas focados no que ele chamou de "AI Ops", para manter os dados e modelos funcionando.
A coisa mais importante a descobrir é a relação entre humano e máquina, disse Vesset. Quando isso der errado, você terá problemas como um motorista seguindo cegamente as instruções do GPS, mesmo quando estão errados ou não fazem sentido. A IDC divide a automação baseada em IA em cinco categorias básicas:
- Humano, onde a TI é muito limitada
- Liderado por humanos, suportado por máquina, o que inclui o que a maioria das organizações de IA está fazendo hoje
- Orientado por máquina, com suporte humano, como algoritmos para determinar a quem emprestar dinheiro
- conduzido por máquina, governado por humanos, como direção autônoma e
- controlado por máquina, como R2-D2 ou HAL, que ainda não vimos.
Ele observou que a maneira como você as vê é frequentemente a diferença entre fracasso ou sucesso. Por exemplo, ele disse, a Amazon tinha uma ferramenta de recrutamento de IA que acabou por ter um viés contra as mulheres. Como as pessoas pegaram, nunca foi colocado em produção.
Ele observou que muitas vezes há uma "incompatibilidade entre expectativas e capacidades", observando que chegar a níveis mais altos de automação em processos completos leva tempo. Por exemplo, ele disse, muito desejo de IA em vendas e marketing vem de cima para baixo, mas a realidade do que é possível hoje é a automação "de baixo para cima" de algumas tarefas e atividades específicas.
Geralmente, ele disse, quanto mais amplo o escopo da automação, mais ela ainda precisará de envolvimento humano. Por exemplo, na área da saúde, a IA pode ajudar na interpretação da imagem, que ele chamou de tarefa governada por humanos e liderada por máquina. Os lembretes de atividades são mais conduzidos por máquinas e com suporte humano, porque os seres humanos precisam estar mais envolvidos para entender coisas como preferências pessoais. Nesse caso, chegar à escala é mais difícil, porque os dados são muito ricos. Algo como diagnóstico e recomendação de tratamento seria liderado por humanos, suportado por máquinas e é muito raro atualmente.
Dos 702 casos de uso de transformação digital da IDC, Vesset disse que cerca de 100 dependem da IA e que cada um pode ser dividido em tarefas, atividades, processos e no sistema geral.
A IDC diz que o mercado de componentes e soluções de IA em 2019 totalizará US $ 40, 1 bilhões, incluindo US $ 4, 3 bilhões em semicondutores (chips), US $ 12, 7 bilhões em infraestrutura, US $ 3, 3 bilhões em plataformas de software de IA, US $ 10, 2 bilhões em aplicativos de IA e US $ 9, 6 bilhões em serviços de IA criados em cima desses aplicativos. Que o mercado total crescerá para US $ 95, 5 bilhões em 2022, mas a IDC sugeriu que o crescimento real ocorrerá mais tarde.
Uma questão, disse Vesset, é que atualmente não há dados suficientes que se transformam em IA. A quantidade de dados no mundo está crescendo, de 33 zettabytes para 103 zettabytes, mas apenas cerca de 27% disso seria útil se marcado, e disso menos da metade é marcada e uma porcentagem menor é analisada, e porcentagem ainda menor é inserida nos sistemas de IA - menos de 1% de todos os dados.
Os benefícios das plataformas de IA incluem aumento da produtividade dos funcionários, automação de processos, consistência aprimorada na tomada de decisões, descoberta de novas idéias e consistência aprimorada nas interações. Todas essas coisas levam tempo.
Vesset disse que não há uma maneira clara de saber quando essa "explosão" acontecerá. Com base na Lei de Moore, ele esperaria um computador de US $ 1.000 com o poder de processamento de um cérebro humano, mas que existem aceleradores e inibidores para isso, incluindo a falta de compreensão de como o cérebro funciona. Outras questões, ele disse, incluindo processos de negócios, regulamentos e normas sociais, observando que o que você pode fazer nos EUA não é o que você pode fazer na China e vice-versa. Ele espera que o caminho para mais IA não seja linear e, em vez disso, veremos as organizações "zig zag" em direção a essa evolução.
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A Vesset não acredita que estamos caminhando para outro "inverno da IA", porque estamos vendo benefícios reais dos sistemas de IA. Ele espera que, eventualmente, cheguemos a um ponto em que tenhamos uma máquina que tenha a inteligência de um ser humano, e talvez uma que tenha a inteligência de todos os seres humanos. Isso não acontecerá em breve, mas precisamos começar a pensar nas questões legais e éticas.
A IA é um tópico muito importante para ser deixado aos desenvolvedores ou programadores, disse ele, dizendo "todos nós precisamos nos engajar de alguma maneira".
