O mercado de Inteligência Artificial (IA) está florescendo. Além do “hype” e da atenção cada vez maior da mídia, as inúmeras startups e os gigantes da Internet correndo para adquiri-las, há um aumento significativo no investimento e adoção por empresas. Uma pesquisa da Narrative Science descobriu no ano passado que 38% das empresas já estão usando IA chegando a 62% até 2018. A Forrester Research previu um aumento de mais de 300% no investimento em Inteligência Artificial em 2017 em relação a 2016. O IDC estimou que o mercado da IA Passará de US $ 8 bilhões em 2016 para mais de US $ 47 bilhões em 2020.

Cunhado em 1955 para descrever uma nova sub-disciplina de Ciência da Computação, “Inteligência Artificial” hoje inclui uma variedade de tecnologias e ferramentas, algumas testadas ao longo do tempo, outras relativamente novas. Para ajudar a dar sentido ao que está quente e ao que não está, a Forrester acaba de publicar um relatório TechRadar sobre Inteligência Artificial (para profissionais de desenvolvimento de aplicativos), uma análise detalhada de empresas de tecnologias com soluções para apoiar a tomada de decisão humana.

Com base na análise da Forrester, aqui está minha lista das 10 tecnologias de IA mais quentes no momento:

1.Geração de Linguagem Natural: Produzir texto a partir de dados de computadores. Atualmente usado em atendimento ao cliente, geração de relatórios e resumindo insights de inteligência de negócios. Exemplos de Fornecedores: Attivio, Automated Insights, Cambridge Semantics, Digital Reasoning, Lucidworks, Narrative Science, SAS, Yseop.

2.Reconhecimento de Voz: transcrever e transformar a fala humana em formato útil para aplicações de computador. Atualmente usado em sistemas interativos de resposta de voz e aplicações móveis. Exemplos de Fornecedores: NICE, Nuance Communications, OpenText, Verint Systems.

3.Agentes Virtuais: “O amor atual da mídia”, diz Forrester, de chatbots simples a sistemas avançados que podem interagir com os seres humanos. Atualmente usado no atendimento e suporte ao cliente e como um “gerente” de casas inteligentes. Exemplos de Fornecedores: Amazon, Apple, Artificial Solutions, Assist AI, Creative Virtual, Google, IBM, IPsoft, Microsoft, Satisfi.

4.Plataformas de Machine Learning: Fornece algoritmos, APIs, kits de ferramentas de desenvolvimento e treinamento, dados, além de poder computacional para projetar, treinar e implantar modelos em aplicativos, processos e outras máquinas. Atualmente usado em uma ampla gama de aplicações empresariais, principalmente envolvendo previsão ou classificação. Exemplos de Fornecedores: Amazon, Fractal Analytics, Google, H2O.ai, Microsoft, SAS, Skytree.

5.Hardware Otimizado para IA: Unidades de processamento gráfico (GPUs) e aparelhos especificamente projetados e arquitetados para executar eficientemente trabalhos computacionais orientados a IA. Atualmente, vem sendo utilizado para alavancar o processamento de modelos de aprendizagem profunda (Deep Learning). Exemplos de Fornecedores: Alluviate, Cray, Google, IBM, Intel, Nvidia.

6.Gerenciamento de Decisão: Motores que inserem regras e lógica em sistemas IA e usados para configuração / treinamento inicial e manutenção e ajuste contínuos. Uma tecnologia madura, é usada em uma ampla variedade de aplicativos empresariais, auxiliando ou realizando decisões automatizadas. Exemplos de Fornecedores: Advanced Systems Concepts, Informatica, Maana, Pegasystems, UiPath.

7.Plataformas de Deep Learning: Um tipo especial de aprendizado de máquinas que consiste de redes neurais artificiais com múltiplas camadas de abstração. Atualmente usado principalmente em reconhecimento de padrões e aplicativos de classificação suportados por grandes conjuntos de dados. Exemplos de Fornecedores: Deep Instinct, Ersatz Labs, Fluid AI, MathWorks, Peltarion, Saffron Technology, Sentient Technologies.

8.Biometria: Permitir interações mais naturais entre seres humanos e máquinas, incluindo mas não limitado a imagem e reconhecimento de toque, fala e linguagem corporal. Atualmente usado principalmente em pesquisa de mercado. Exemplos de Fornecedores: 3VR, Affectiva, Agnitio, FaceFirst, Sensorial, Synqera, Tahzoo.

9.Robotic Process Automation: Usando scripts e outros métodos para automatizar a ação humana para suportar processos de negócios eficientes. Atualmente usado onde é muito caro ou ineficiente para os seres humanos executar uma tarefa ou um processo. Exemplos de Fornecedores: Advanced Systems Concepts, Automation Anywhere, Blue Prism, UiPath, WorkFusion.

10.Text Analytics e PNL: O processamento de linguagem natural (PLN) usa e suporta a análise de texto, facilitando a compreensão da estrutura da sentença e do significado, sentimento e intenção através de métodos estatísticos e de aprendizado de máquina. Atualmente usado na detecção de fraudes e segurança, uma ampla gama de assistentes automatizados e aplicações para mineração de dados não estruturados. Exemplos de Fornecedores: Basis Technology, Coveo, Expert System, Indico, Knime, Lexalytics, Linguamatics, Mindbreeze, Sinequa, Stratifyd, Synapsify.

Certamente há muitos benefícios empresariais obtidos com as tecnologias de IA atualmente, mas de acordo com uma pesquisa realizada pela Forrester no ano passado, há também obstáculos à adoção de IA como expressos por empresas sem planos de investir em AI:

  • Não há um business case definido – 42%
  • Não está claro como a IA pode ser usada – 39%
  • Não tem as habilidades necessárias – 33%
  • Necessidade primeiro em investir na modernização da plataforma de gestão de dados – 29%
  • Não tem o orçamento – 23%
  • Não sabe o que é necessário para implementar um sistema de IA – 19%
  • Os sistemas IA não são comprovados – 14%
  • Não tem os processos certos ou governança – 13%
  • IA é apenas “modinha” com pouca substância – 11%
  • Não possui nem tem acesso aos dados necessários – 8%
  • Não tem certeza do que IA significa – 3%

Percebeu como existe uma grande demanda represada? Uma vez que as empresas superem esses obstáculos, a Forrester conclui que haverá uma grade aceleração na busca por soluções (e profissionais) de IA, criando uma grande rede de empresas e clientes interconectadas por aplicações inteligentes.

via (Forbes)

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Equipe DSA