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IBM, Google, AWS e Microsoft avançam para a IA 2.0, aponta Forrester

Cinco avanços importantes redefinem os casos de uso de IA e quebram as cadeias que atrapalhavam a adoção da tecnologia nas corporações

Da Redação

12/02/2021 às 13h06

Foto: Adobe Stock

Embora a maioria das empresas ainda esteja em estágios iniciais de implantação da inteligência artificial, novo estudo da Forrester indica que algumas já têm acesso à maioria das ferramentas e serviços necessários para começar a construir soluções de IA 2.0, a partir de hiperscaladores como Amazon Web Services, Google, IBM e Microsoft.

O novo relatório da Forrester, "AI 2.0: Upgrade Your Enterprise With Five Next-Generation AI Advances", diz que as empresas voltadas para o futuro precisam começar a se preparar se quiserem colher suas vantagens competitivas. “Os profissionais de desenvolvimento de aplicações e outros líderes de tecnologia devem usar o relatório para compreender esta próxima geração de recursos de IA e como iniciar sua jornada de IA 2.0”. Esses novos recursos incluem: redes transformadoras, dados sintéticos, aprendizagem por reforço, aprendizagem federada, Inferência causal.

Esses avanços, segundo os autores do estudo, impactam a IA em termos de viabilidade técnica e aplicativos de negócios. Essas mudanças abordam algumas das limitações do IA 1.0, como dados, precisão, velocidade e limitações de segurança que dificultam o desenvolvimento de casos de uso robustos para as empresas.

De acordo com publicação do TechRepublic, Kjell Carlsson, Brandon Purcell e Mike Gualtieri, autores do estudo, descrevem a IA 1.0 como focada em modelos específicos de tarefas de reconhecimento de padrões e treinamento e implantação centralizados, enquanto a IA 2.0 é caracterizada por linguagem, visão e outros modelos gerais de geração de dados e está incorporado em todos os lugares.

Segundo o relatório, esta é uma mudança descontínua para a IA, o que significa que esses novos recursos são uma ruptura significativa com a história da IA ​​até o momento.

Além de a IA 2.0 ser capaz de gerar conteúdo e código de software automaticamente, resumir artigos e gerar perguntas, esses recursos podem ser implantados em qualquer lugar, diz o site. Os autores afirmam que os modelos de IA podem ser colocados e treinados na ponta, o que significa que os novos aplicativos precisam ser mais baratos, rápidos e seguros.

De acordo com os autores, as empresas já têm acesso à maioria das ferramentas e serviços necessários para começar a construir soluções de IA 2.0 a partir de hiperscaladores como AWS, Google, IBM e Microsoft.

Novos recursos

Redes transformadoras: Essas redes podem lidar com tarefas com um elemento de tempo ou contexto, como processamento e geração de linguagem natural. Esse avanço torna possível treinar modelos gigantes para realizar várias tarefas ao mesmo tempo com maior precisão e menos dados do que modelos individuais operando separadamente.

De acordo com o relatório, a Microsoft usa essas redes transformadoras em aplicativos de negócios, como pesquisa de linguagem natural, legenda automática de imagens, moderação de linguagem de jogador inadequada e suporte automatizado ao cliente. O Photon da Salesforce Research usa essas redes para transformar perguntas de usuários de negócios em consultas SQL geradas automaticamente.

Dados sintéticos: IA é executada em dados e não é fácil ou barato obter o volume de dados necessário para treinar modelos e construir casos de uso corporativos. Dados sintéticos resolvem esse problema e melhoram a precisão, robustez e generalização dos modelos, de acordo com o relatório.

Aprendizagem por reforço: Essa nova funcionalidade torna mais fácil para as empresas reagirem rapidamente às mudanças nos dados. O aprendizado por reforço aprende interagindo com um ambiente real ou simulado por meio de tentativa e erro, em vez de depender de dados históricos. Uma empresa de exploração de petróleo e gás está usando o Projeto Bonsai da Microsoft para encontrar os caminhos mais promissores para a perfuração horizontal subterrânea, disseram os autores do relatório.

Aprendizagem federada: Uma barreira para uma distribuição mais ampla de aprendizados da IA ​​é a necessidade de transferir dados de fontes múltiplas. Transferir esses dados pode ser "caro, difícil e frequentemente arriscado do ponto de vista de segurança, privacidade ou competitividade". O aprendizado federado permite que modelos de IA separados compartilhem modelos em vez dos dados subjacentes. Isso significa que a inteligência pode ser compartilhada "de forma rápida, econômica e segura" em uma única organização e em várias organizações. Os autores do relatório afirmam que o Android 11 do Google usa aprendizagem federada para gerar respostas inteligentes e sugerir emojis.

Inferência causal: Essa técnica pode identificar relações de causa e efeito entre variáveis, o que pode sugerir relações apoiadas por dados. Isso não pode provar a causalidade, mas pode tornar mais fácil evitar decisões de negócios incorretas com base em modelos de baixo desempenho. Essa capacidade está em um estágio inicial de desenvolvimento em comparação com os outros quatro fatores.

A Forrester recomenda que as empresas sigam estas etapas para incorporar esses novos recursos ao esforço de IA existente:

  • Continue a jornada do IA 1.0 enquanto estabelece as bases para a funcionalidade 2.0;
  • Invista no treinamento da equipe existente, porque ainda não existem pessoas com experiência em IA 2.0;
  • Procure casos de uso que obtenham uma pontuação elevada em valor de negócios e viabilidade técnica;
  • Procure ofertas de IIA 2.0 da Amazon Web Services, Google, IBM e Microsoft;
  • Fique atento a um caso de uso matador ou avanço tecnológico.