A plataforma IBM Watsonx abrange estágios do ciclo de vida do produto de IA, incluindo preparação de dados, desenvolvimento de modelo, implantação e rastreamento de resultados, sendo que o objetivo da ferramenta é ajudar empresas integrar inteligência artificial nos processos de negócios, treinar e implantar modelos de IA, gerando código automaticamente com linguagem natural e modelos de linguagem projetados para diferentes propósitos, como criar produtos químicos ou modelar mudanças climáticas. A plataforma cria ecossistema aberto na preparação de dados, no desenvolvimento de modelos, implementação e monitoramento de resultados e, por meio de novas parcerias, colabora com o centro de desenvolvimento de software de IA de código aberto Hugging Face abrindo caminho à novas oportunidades. O lançamento do Watsonx ocorre 10 anos depois que o software Watson da IBM ganhou fama por vencer o game Jeopardy "aprendendo" processar a linguagem humana e gerar respostas relevantes, na época, era caro à maioria dos aplicativos do mundo real dificultando utilização pelas empresas decorrente restrições econômicas e falta de experiência positiva anterior no uso do aprendizado de máquina e IA em processos de negócios. O CEO da IBM em entrevista à Reuters, avalia que o sucesso do ChatGPT na adoção IA corporativa e proliferação de plataformas alternativas, levaram a IBM repensar termos de oportunidades de negócios, levando ao Watsonx, com custos de implementação dos modelos IA de linguagem relativamente baixos, comparados com o que o mundo tinha alguns anos atrás, com isso, as chances de sucesso são altas. Comentou que a IBM teria que enfrentar mudança em sua estrutura interna de trabalho no surgimento de tecnologias avançadas de IA, ao mesmo tempo, visando manter o emprego total estável em crescimento, investindo em atividades de criação de valor.
A IBM Watsonx, plataforma de nova geração em modelos fundamentais “permitirá empresas dimensionar e acelerar impacto IA mais avançada e com dados confiáveis ” no "desenvolvimento de modelos fundamentais a IA para negócios mais poderosa”, com empresas necessitando acesso a pacote de tecnologia completo que permita treinar, ajustar e implantar modelos de IA na organização, incluindo modelos fundamentais e aprendizado de máquina, dados confiáveis, governança e velocidade, tudo em um só lugar e em qualquer nuvem ambiente. O conjunto de ferramentas, tecnologia, infraestrutura e experiência em consultoria para criar, ajustar ou adaptar modelos de IA com seus próprios dados e implantá-los em escala ambiente aberto consistindo em três conjuntos de produtos para atender as necessidades: O IBM 'watsonxai' é plataforma IA corporativa de última geração para treinamento, teste, ajuste e implantação de aprendizado de máquina tradicional e recursos de IA generativos alimentados por modelos fundamentais, disponível em julho de 2023. O IBM 'watsonxdata 'é data warehouse para diferentes casos de uso, na arquitetura aberta de lakehouse, otimizado para governança de dados e cargas de trabalho IA oferecendo suporte a formatos de consulta, governança e dados abertos para acessar e compartilhar dados, devendo estar disponível em julho de 2023. O IBM 'watsonx governance' é conjunto de ferramentas de governança IA permitindo fluxos de trabalho IA confiáveis, disponíveis ainda em 2023, busca fornecer mecanismos para proteger privacidade do usuário, detectar proativamente vieses e desvios em modelos e ajudar organizações atingir padrões éticos. O Watson Code Assistant:, é solução prevista para fins de 2023 aproveitando IA generativa para permitir desenvolvedores gerarem código com comando direto em inglês, enquanro o AIOps Insights são recursos de AIOps aprimorados com modelos fundamentais estimados por código e NLP, fornecendo visibilidade do desempenho dos ambientes de TI, ajudando resolver incidentes de modo oportuno e econômico. Watson Assistant e Orchestrate, são produtos de trabalho digital combinados com modelo NLP, fundamental para melhorar produtividade e experiências do cliente, além do Conjunto de Inteligência Ambiental, “IBM EIS Builder Edition”, planejado para ser habilitado com o modelo geoespacial fundamental permitindo organizações criarem soluções que abordam e atenuam riscos ambientais com base em objetivos exclusivos, devendo estar disponível em fins de 2023.
Moral da Nota: internet é coleção de computadores que enviam mensagens e, no início dos anos 1960, computadores eram usados para fins especiais, como pesquisas científicas e, para trocar dados, se conectaria a outro via ligação telefônica. Por volta de 1990, Tim Berners-Lee criou computador que hospedaria uma coleção de “páginas”, cada uma contendo texto, imagens e links para outras páginas de modo fácil que especificariam qualquer computador, emergindo o conceito de URL, ou, Uniform Resource Locator.Chamou o sistema de World Wide Web e escreveu o código para o primeiro navegador web visualizar páginas e servidor à compartilhar texto, imagens e arquivos. Nos últimos 20 anos, computadores tornaram-se mais baratos e um chip de computador pode se conectar diretamente à internet sendo vendido por US$ 5, custo que levou milhões de dispositivos conectados à Internet como sensores, termostato inteligente monitorando casa usando sensor de temperatura. Juntos, esses dispositivos inteligentes são chamados de Internet das Coisas, IoT, sendo que a internet inclui não apenas computadores e telefones mas todos os dispositivos IoT. Nesta complexidade se insere a IA com a Meta introduzindo o ImageBind, modelo de IA que supera outras IAs em sua dinâmica de treinamento, trata-se de IA de código aberto combinando dados e gerando conteúdo multissensorial, sendo que modelo de inteligência artificial multissensorial e como ela supera toda a IA que conhecemos com o centro da questão tendo a ver com o processo de formação e aprendizagem. Com o novo Meta AI, os dados visuais, imagens e vídeos, áudio, texto, profundidade, dados térmicos e inerciais são usados para calcular movimento e posição, desta forma, este modelo consegue cruzar dados visuais e sonoros, mas dados que ajudam compreender o ambiente. Assim, IA analisa informações de várias entradas simultaneamente e vincula-as para criar cenário, por exemplo, na ilustração do trem, a IA coleta dados desses seis modos para determinar o som do ambiente, o movimento do trem, as tarefas executadas etc.