A inteligência artificial (IA) generativa está rapidamente transformando o panorama dos negócios. Com investimentos massivos de grandes empresas e a contínua inovação tecnológica, a Gartner delineou três previsões que prometem moldar o futuro dessa tecnologia nos próximos anos. Essas previsões abordam a evolução dos modelos específicos de domínio, o uso crescente de dados sintéticos e a otimização da IA generativa para a sustentabilidade.
1. Modelos Específicos de Domínio: Uma Nova Era de Especialização
Modelos específicos de domínio são sistemas de IA treinados para realizar tarefas específicas dentro de um determinado setor ou função de negócio. Ao contrário dos modelos de uso geral, que são projetados para uma ampla gama de aplicações, esses modelos são altamente especializados e focados nas necessidades e desafios únicos de uma indústria específica.
Até 2027, mais de 50% dos modelos de IA generativa usados nas empresas serão específicos para indústrias ou funções de negócios. Isso representa um salto significativo em relação aos 1% observados em 2023. A razão por trás dessa tendência é a demanda crescente por soluções mais precisas e eficientes. Enquanto modelos de uso geral continuam a ter um bom desempenho em uma ampla gama de aplicações, eles frequentemente não atendem às necessidades específicas de determinados setores.
São modelos menores, menos intensivos em termos computacionais e apresentam menores riscos de “alucinação” (respostas incorretas geradas pela IA). Empresas que adotam esses modelos podem esperar uma maior precisão e eficiência em suas operações, além de uma redução nos custos operacionais.
Para implementar esses modelos, as empresas devem considerar a possibilidade de utilizar modelos prontos, específicos de domínio, que possam ser treinados ou ajustados conforme necessário. Isso permite uma rápida adaptação às necessidades empresariais sem a necessidade de construir modelos do zero.
2. Dados Sintéticos: A Chave para a Inovação
Dados sintéticos são dados gerados artificialmente por algoritmos de IA, em vez de serem coletados do mundo real. Esses dados podem imitar as características dos dados reais, mantendo a privacidade e superando limitações de disponibilidade de dados.
Até 2026, 75% das empresas utilizarão IA generativa para criar dados sintéticos de clientes, um aumento significativo em comparação aos menos de 5% em 2023. Esses dados são essenciais para superar desafios relacionados à disponibilidade e à privacidade dos dados reais.
A prática permite que as empresas simulem ambientes e testem novas ideias de maneira segura e eficiente. Em indústrias altamente regulamentadas, onde o acesso a dados reais pode ser limitado, os dados sintéticos oferecem uma solução valiosa. Eles permitem o desenvolvimento de novos produtos, a criação rápida de protótipos de software e a personalização de experiências digitais e híbridas.
Empresas devem focar no uso de dados sintéticos para áreas que impulsionam diretamente o crescimento dos negócios, como o desenvolvimento de segmentos de clientes e o treinamento de modelos de aprendizado de máquina. Isso pode resultar em insights mais profundos e estratégias de mercado mais eficazes.
3. Sustentabilidade e Eficiência Energética: A Nova Fronteira
Até 2028, 30% das implementações de IA generativa serão otimizadas com métodos computacionais de conservação de energia, impulsionados por iniciativas de sustentabilidade. A rápida adoção da IA generativa tem levantado preocupações sobre o impacto ambiental devido ao alto consumo de energia necessário para treinar e operar esses modelos.
Para enfrentar esse desafio, as empresas estão se voltando para soluções que minimizem o uso de energia e recursos. Isso inclui a utilização de energia renovável e a otimização da infraestrutura tanto local quanto em nuvem. Além disso, a diversificação de fornecedores de energia e a implementação de arquiteturas combináveis podem ajudar a reduzir a pegada de carbono.
Empresas que adotam práticas sustentáveis não apenas atendem às crescentes expectativas dos consumidores e reguladores, mas também podem reduzir custos a longo prazo. A eficiência energética se torna uma vantagem competitiva, especialmente em um cenário onde a sustentabilidade é cada vez mais valorizada.
As previsões da Gartner sobre o futuro da IA generativa nos negócios indicam uma transformação significativa em como as empresas operam e inovam. Modelos específicos de domínio trarão precisão e eficiência, dados sintéticos abrirão novas possibilidades de inovação e a sustentabilidade se tornará um imperativo estratégico. Empresas que adotarem essas tendências estarão bem posicionadas para prosperar em um mercado competitivo e em constante evolução.
