Estudo revela que a ‘revolução’ da IA avança lentamente nas empresas
Uma nova pesquisa da cnvrg.io, uma empresa da Intel, revela que a adoção empresarial de soluções de inteligência artificial (IA) permanece baixa, mesmo com a IA generativa ganhando as manchetes. Apesar da agitação, o caminho para a produção continua repleto de obstáculos, desde infraestruturas a lacunas de competências.
A pesquisa ML Insider de 2023, agora em seu terceiro ano, extrai insights de um painel global de cientistas de dados e profissionais de IA, ressaltando uma abordagem cautelosa para a adoção da GenAI. A pesquisa indica que apenas 10% das organizações lançaram com sucesso soluções GenAI para produção, um número que contrasta fortemente com as grandes esperanças e expectativas para a tecnologia.
Num estudo recente, observou-se que certas indústrias demonstraram vários graus de entusiasmo na adoção de tecnologias de inteligência artificial. Entre estes setores verticais, os Serviços Financeiros, Bancários, Defesa e Seguros estão na vanguarda, aproveitando os benefícios potenciais oferecidos pela IA, tais como maior eficiência operacional e experiências superiores de atendimento ao cliente. Por outro lado, sectores como a Educação, o Automóvel e as Telecomunicações têm sido comparativamente menos agressivos na implementação de soluções de IA, tendo sido feitas apenas tentativas iniciais neste sentido.
De acordo com Markus Flierl, vice-presidente corporativo de nuvem para desenvolvedores da Intel, as organizações podem estar relutantes em adotar o GenAI devido aos desafios associados à integração de grandes modelos de linguagem (LLMs) em seus sistemas. No entanto, com a maior disponibilidade de infraestrutura e recursos acessíveis, como os oferecidos pelo cnvrg.io e pela Intel Developer Cloud, prevê-se que mais entidades começarão a utilizar essas tecnologias no próximo ano. Espera-se que isso ocorra como resultado de capacidades aprimoradas para refinar, personalizar e implantar LLMs preexistentes, tudo sem a necessidade de amplo conhecimento em gerenciamento de inteligência artificial.
As descobertas adicionais da pesquisa incluem:
O principal obstáculo à implementação de modelos de linguagem avançados que impulsionam aplicações generativas de inteligência artificial, de acordo com 46% dos participantes no inquérito, foi a falta de infra-estruturas adequadas. Esses modelos computacionalmente intensivos impõem demandas significativas aos recursos de tecnologia da informação. Em linha com estas conclusões, 84% dos entrevistados reconheceram a necessidade de melhorar o seu conjunto de competências, a fim de acompanhar a crescente procura por tais tecnologias. No entanto, pouco menos de um quinto (19%) relatou sentir-se confiante na sua compreensão de como estes modelos produzem resultados. Os usos mais prevalentes da inteligência artificial identificados pelos participantes da pesquisa foram agentes de conversação e tradutores, o que pode refletir avanços recentes na IA generativa durante 2023. No entanto, apenas 25% das organizações
Apesar do entusiasmo predominante em torno da inteligência artificial como resultado de inovações como o ChatGPT, a integração empresarial real permanece limitada. Muitas organizações estão atualmente no processo de explorar a IA generativa, em vez de integrá-la totalmente na sua estrutura operacional. Vários factores críticos, incluindo deficiências no conjunto de competências, restrições regulamentares, desempenho inconsistente e infra-estruturas tecnológicas insuficientes, impedem a rápida expansão das aplicações de IA em vários sectores.
De acordo com os resultados da Pesquisa ML Insider 2023, citada por Tony Mongkolsmai, arquiteto de software e evangelista técnico da Intel, um número substancial de desenvolvedores de inteligência artificial relataram que a escassez de proficiência técnica em suas organizações está dificultando a implementação do aprendizado de máquina. tecnologias e grandes modelos de linguagem, levando, em última análise, a maiores pressões competitivas no campo em rápida evolução das capacidades GenAI. Para resolver esta questão, é imperativo que a indústria se esforce para agilizar os processos e reduzir a complexidade, de modo a facilitar um ambiente de desenvolvimento mais acessível para os profissionais de IA.
Para ver insights adicionais, confira o relatório completo do ML Insider 2023 no site da empresa.
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