Previsões para 2023: IA que distorce a realidade, desenrola o parafuso dourado e o eu

Após três anos de incerteza causada pela pandemia e pela sua ressaca pós-confinamento, as empresas em 2023 — mesmo com a recessão iminente e a incerteza abundante — enfrentam os mesmos imperativos de antes: liderar, inovar e resolver problemas.

A IA está se tornando o fio condutor na consecução desses objetivos. Em média, 54% dos projetos empresariais de IA passaram do piloto à produção, de acordo com uma pesquisa recente do Gartner com quase 700 empresas nos EUA, Reino Unido e Alemanha. Espantosos 80% dos executivos entrevistados afirmaram que a automação pode ser aplicada a qualquer decisão de negócios e que estão migrando do uso tático para o uso estratégico da IA.

O mantra para 2023? Fazer mais com menos. Alguns dos especialistas em IA da NVIDIA prevêem que as empresas priorizarão o dimensionamento de seus projetos de IA em meio a demissões e escassez de trabalhadores qualificados, usando ofertas integradas de software e hardware baseadas em nuvem que podem ser adquiridas e personalizadas para qualquer empresa, aplicação ou orçamento.

O desenvolvimento de IA com boa relação custo-benefício também é um tema recorrente entre nossas previsões de especialistas para 2023. Com a lei de Moore indo contra as leis da física, a instalação de energia computacional no local está ficando mais cara e menos eficiente em termos energéticos. E a busca da Golden Screw por componentes críticos está acelerando a mudança para a nuvem para o desenvolvimento de aplicações de IA, bem como para encontrar soluções baseadas em dados para problemas da cadeia de fornecimento.

Aqui está o que nossos especialistas têm a dizer sobre o próximo ano em IA:

ANIMA ANANDKUMARDiretor de Pesquisa de ML e Professor Bren na Caltech

Os Gémeos Digitais Tornam-se Físicos: Veremos gémeos digitais em grande escala de processos físicos que são complexos e multi-escala, tais como modelos meteorológicos e climáticos, fenómenos sísmicos e propriedades de materiais. Isto irá acelerar as simulações científicas atuais em até um milhão de vezes e permitir novos insights e descobertas científicas.

Agentes de IA generalistas: os agentes de IA resolverão tarefas abertas com instruções em linguagem natural e aprendizado por reforço em larga escala, enquanto aproveitam modelos básicos – aqueles grandes modelos de IA treinados em uma vasta quantidade de dados não rotulados em escala – para permitir que agentes possam analisar qualquer tipo de solicitação e se adaptar a novos tipos de perguntas ao longo do tempo.

MANUVIR DASVice-presidente, Enterprise Computing

Avanços de software acabam com os silos de IA: As empresas há muito tempo têm que escolher entre a computação em nuvem e arquiteturas híbridas para pesquisa e desenvolvimento de IA – uma prática que pode sufocar a produtividade dos desenvolvedores e retardar a inovação. Em 2023, o software permitirá às empresas unificar pipelines de IA em todos os tipos de infraestrutura e oferecer uma experiência única e conectada para profissionais de IA. Isto permitirá às empresas equilibrar os custos em relação aos objectivos estratégicos, independentemente da dimensão ou complexidade do projecto, e proporcionará acesso a capacidade praticamente ilimitada para um desenvolvimento flexível.

A IA generativa transforma aplicativos empresariais: O entusiasmo sobre a IA generativa se tornará realidade em 2023. Isso ocorre porque as bases para a verdadeira IA generativa estão finalmente estabelecidas, com software que pode transformar grandes modelos de linguagem e sistemas de recomendação em aplicativos de produção que vão além das imagens para responder de forma inteligente. perguntas, crie conteúdo e até mesmo estimule descobertas. Esta nova era criativa impulsionará enormes avanços no atendimento personalizado ao cliente, impulsionará novos modelos de negócios e abrirá caminho para avanços na área da saúde.

KIMBERLY POWELLVice-presidente, Saúde

A biologia se torna ciência da informação: Avanços em grandes modelos de linguagem e a feliz capacidade de descrever a biologia em uma sequência de caracteres estão dando aos pesquisadores a capacidade de treinar uma nova classe de modelos de IA para química e biologia. As capacidades destes novos modelos de IA dão às equipas de descoberta de medicamentos a capacidade de gerar, representar e prever as propriedades e interações de moléculas e proteínas – tudo em silício. Isto irá acelerar a nossa capacidade de explorar o espaço essencialmente infinito de terapias potenciais.