{"id":70469,"date":"2023-08-14T10:12:00","date_gmt":"2023-08-14T13:12:00","guid":{"rendered":"https:\/\/bluestudio.estadao.com.br\/agencia-de-comunicacao\/prnewswire\/prnewsesportes\/gartner-anuncia-as-principais-tendencias-que-irao-moldar-o-futuro-de-data-science-e-machine-learning-2\/"},"modified":"2023-08-14T10:12:00","modified_gmt":"2023-08-14T13:12:00","slug":"gartner-anuncia-as-principais-tendencias-que-irao-moldar-o-futuro-de-data-science-e-machine-learning-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/bluestudio.estadao.com.br\/agencia-de-comunicacao\/prnewswire\/prnewsesportes\/gartner-anuncia-as-principais-tendencias-que-irao-moldar-o-futuro-de-data-science-e-machine-learning-2\/","title":{"rendered":"Gartner anuncia as principais tend\u00eancias que ir\u00e3o moldar o futuro de Data Science e Machine Learning"},"content":{"rendered":"

PR NEWSWIRE<\/b><\/p>\n

\n\u00c0 medida que a ado\u00e7\u00e3o do Aprendizado por M\u00e1quina cresce, o Data Science Machine Learning evolui e passa a focar em modelos preditivos para uma disciplina mais democratizada e centrada em dados<\/i><\/p>\n

SAO PAULO<\/span><\/span>, 14 de agosto de 2023<\/span> \/PRNewswire\/ — O Gartner<\/a><\/b>, l\u00edder mundial em pesquisa e aconselhamento para empresas, anuncia as principais tend\u00eancias que ir\u00e3o impactar o futuro de Data Science e Machine Learning<\/i> (Aprendizado de M\u00e1quina) \u00e0 medida que o setor cresce e evolui rapidamente para atender o aumento da import\u00e2ncia de dados com Intelig\u00eancia Artificial (IA) e, particularmente, os investimentos em Intelig\u00eancia Artificial Generativa<\/a>.<\/p>\n

Segundo Peter Krensky<\/span><\/a>, analista e diretor do Gartner, “\u00e0 medida que a ado\u00e7\u00e3o do Machine Learning continua a crescer rapidamente em todos os setores, o DSML (Data Science Machine Learning) <\/i>est\u00e1 evoluindo de apenas focar em modelos preditivos para uma disciplina mais democratizada, din\u00e2mica e centrada em dados. Isso tamb\u00e9m \u00e9 alimentado pelo fervor em torno da Intelig\u00eancia Artificial Generativa. Apesar do surgimento de riscos potenciais, est\u00e3o nascendo diversos novos recursos e casos de uso para cientistas de dados e suas organiza\u00e7\u00f5es”.<\/p>\n

De acordo com o Gartner, as principais tend\u00eancias que est\u00e3o moldando o futuro do Data Science Machine Learning <\/i>s\u00e3o:<\/p>\n

Tend\u00eancia 1: Ecossistemas de dados em Nuvem (Cloud Data Ecosystems)- <\/b>Os ecossistemas de dados<\/a>\u00a0est\u00e3o mudando de programas independentes ou implementa\u00e7\u00f5es combinadas para solu\u00e7\u00f5es nativas completas armazenadas em Nuvem<\/a>. At\u00e9 2024, o Gartner espera que 50% das novas implementa\u00e7\u00f5es de sistemas Cloud sejam baseadas em um ecossistema de dados coeso, em vez de solu\u00e7\u00f5es pontuais integradas manualmente. O Gartner recomenda que as companhias avaliem os ecossistemas de dados<\/a>\u00a0com base na capacidade de resolver desafios de dados distribu\u00eddos, bem como acessar e integrar fontes fora de seu ambiente.<\/p>\n

Tend\u00eancia 2: Edge AI – <\/b>A demanda por Edge AI<\/a>\u00a0est\u00e1 crescendo para permitir o processamento de dados no ponto de cria\u00e7\u00e3o na borda, ajudando as companhias a obterem insights<\/i> em tempo real, detectar novos padr\u00f5es e atender a rigorosos requisitos de privacidade de dados. O Edge AI tamb\u00e9m ajuda as companhias a melhorarem o desenvolvimento, a orquestra\u00e7\u00e3o, a integra\u00e7\u00e3o e a implanta\u00e7\u00e3o da Intelig\u00eancia Artificial.<\/p>\n

O Gartner prev\u00ea que at\u00e9 2025 mais de 55% de toda a an\u00e1lise de dados por redes neurais profundas ocorrer\u00e1 no ponto de captura em um sistema de borda, n\u00famero que em 2021 se encontrava acima de menos de 10%. As companhias devem identificar os aplicativos, treinamentos de Intelig\u00eancia Artificial e informa\u00e7\u00f5es necess\u00e1rios para alcan\u00e7arem ambientes de borda (Edge) perto de dispositivos de Internet das Coisas (IoT).<\/p>\n

Tend\u00eancia 3: Intelig\u00eancia Artificial respons\u00e1vel – <\/b>A Intelig\u00eancia Artificial respons\u00e1vel<\/a>\u00a0torna a tecnologia uma for\u00e7a positiva, ao inv\u00e9s de uma amea\u00e7a \u00e0 sociedade e a si mesma.\u00a0Ela abrange diversos aspectos do processo de neg\u00f3cios e de escolhas \u00e9ticas corretas na ado\u00e7\u00e3o da tecnologia que as companhias geralmente abordam de forma independente, como valor comercial e social, risco, confian\u00e7a, transpar\u00eancia e responsabilidade. O Gartner prev\u00ea que a concentra\u00e7\u00e3o de modelos pr\u00e9-treinados de Intelig\u00eancia Artificial entre 1% dos fornecedores de Intelig\u00eancia Artificial at\u00e9 2025 tornar\u00e1 a tecnologia respons\u00e1vel uma preocupa\u00e7\u00e3o social.<\/p>\n

A empresa recomenda que as companhias adotem uma abordagem proporcional aos riscos<\/a>\u00a0para agregar valor \u00e0 Intelig\u00eancia Artificial e que tomem cuidado ao aplicar solu\u00e7\u00f5es e modelos. Devem buscar garantias de fornecedores para assegurar que eles estejam gerenciando seus riscos e obriga\u00e7\u00f5es, protegendo as companhias de poss\u00edveis perdas financeiras, a\u00e7\u00f5es legais e danos \u00e0 reputa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

Tend\u00eancia 4: Intelig\u00eancia Artificial centrada em dados (Data Centric AI) – <\/b>A Intelig\u00eancia Artificial centrada em dados representa a mudan\u00e7a de uma abordagem antes focada em modelos e c\u00f3digos, criando sistemas melhores que contam com essa tecnologia. Solu\u00e7\u00f5es de Intelig\u00eancia Artificial de Data Management, Synthetic Data e Data Labelling <\/i>visam resolver muitos desafios, incluindo acessibilidade, volume, privacidade, seguran\u00e7a, complexidade e escopos.<\/p>\n

O uso de Intelig\u00eancia Artificial Generativa<\/a>\u00a0para criar Synthetic Data<\/i> \u00e9 uma \u00e1rea que est\u00e1 crescendo rapidamente, aliviando o fardo de obter dados do mundo real para que os modelos de Machine Learning<\/i> possam ser treinados com efici\u00eancia. At\u00e9 2024, o Gartner prev\u00ea que 60% dos dados para Intelig\u00eancia Artificial ser\u00e3o de Synthetic Data <\/i>para simular a realidade, cen\u00e1rios futuros e tecnologias de risco, contra 1% registados em 2021.<\/p>\n

Tend\u00eancia 5: Investimento acelerado em Intelig\u00eancia Artificial – <\/b>O investimento em Intelig\u00eancia Artificial continuar\u00e1 crescendo por meio de companhias que implementam a solu\u00e7\u00e3o<\/a>, bem como pelas ind\u00fastrias que buscam crescer por meio de tecnologias e neg\u00f3cios baseados nessa tecnologia. At\u00e9 o final de 2026, o Gartner prev\u00ea que mais de US$ 10<\/span> bilh\u00f5es ser\u00e3o investidos em startups de Intelig\u00eancia Artificial que dependem de foundation models,<\/i> que s\u00e3o grandes modelos da tecnologia treinados com alto volume de dados. Uma pesquisa recente do Gartner<\/a>\u00a0com mais de 2.500 executivos l\u00edderes descobriu que 45% desses profissionais relatam que o recente hype<\/i> em torno do ChatGPT os levou a aumentar os investimentos em Intelig\u00eancia Artificial. Cerca de 70% dizem que suas empresas est\u00e3o investigando e explorando a tecnologia generativa, enquanto 19% est\u00e3o em modo piloto ou in\u00edcio de produ\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

Sobre o Gartner\u00a0<\/b>
O Gartner<\/a>, Inc. <\/b>\u00e9 a principal empresa de pesquisa e consultoria do mundo e membro do S&P 500. Fornecemos aos l\u00edderes de neg\u00f3cios insights, conselhos e ferramentas indispens\u00e1veis para alcan\u00e7arem suas prioridades em miss\u00f5es cr\u00edticas e para desenvolverem companhias de sucesso no futuro. Nossa combina\u00e7\u00e3o incompar\u00e1vel de pesquisas lideradas por especialistas e orientadas por profissionais e baseadas em dados aconselha os clientes para a tomada de decis\u00f5es corretas sobre os assuntos que mais importam. Somos confi\u00e1veis como um recurso de apoio e parceiro cr\u00edtico para mais de 15.000 companhias, em mais de 100 pa\u00edses – por meio de todas as principais fun\u00e7\u00f5es e para todos os tipos de empresa. Para saber mais como ajudamos executivos com poder de decis\u00e3o a impulsionarem o futuro dos neg\u00f3cios, visite www.gartner.com<\/a>\u00a0ou siga not\u00edcias e atualiza\u00e7\u00f5es do Gartner para executivos de TI no Twitter<\/a> e LinkedIn<\/a> usando #GartnerIT.<\/p>\n

FONTE Gartner<\/p>\n<\/div>\n

\"\"<\/p>\n

A OESP<\/b> n\u00e3o \u00e9(s\u00e3o) respons\u00e1vel(is) por erros, incorre\u00e7\u00f5es, atrasos ou quaisquer decis\u00f5es tomadas por seus clientes com base nos Conte\u00fados ora disponibilizados, bem como tais Conte\u00fados n\u00e3o representam a opini\u00e3o da OESP<\/b> e s\u00e3o de inteira responsabilidade da PR Newswire Ltda<\/b><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"PR NEWSWIRE \u00c0 medida que a ado\u00e7\u00e3o do Aprendizado por M\u00e1quina cresce, o Data Science Machine Learning evolui e passa a focar em modelos preditivos para uma disciplina mais democratizada e 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