Pesquisa do Gartner revelou que 55% das organizações que já implantaram IA consideram IA à cada novo caso de uso que estão avaliando e mais da metade das organizações, 52%, relatam que fatores de risco são consideração crítica ao avaliar casos de uso IA. A pesquisa foi realizada de outubro a dezembro de 2022 entre 622 entrevistados de organizações nos EUA, França, Reino Unido e Alemanha que implantaram IA, com o Gartner definindo organização “IA madura” como aquela que implantou mais de 5 casos de uso IA em unidades e processos de negócios, em produção por mais de 3 anos. Os entrevistados em todas as organizações implantaram uma média de 41 casos de uso IA, permanecendo em produção por 3,5 anos, tanto o número de casos de uso quanto o tempo em produção aumentaram com o tamanho da empresa e com empresas globais relatando média de 51 casos de uso em produção por 4,3 anos. O diferenciador mais significativo identificado entre as organizações maduras em IA foi o envolvimento da assessoria jurídica na fase de concepção dos casos de uso IA, sendo que organizações maduras em IA tinham 3,8 vezes mais chances de envolver especialistas jurídicos na fase de concepção do ciclo de vida de um projeto IA. Ao avaliar o retorno do investimento IA, 52% das organizações maduras IA se concentram na combinação de métricas técnicas e negócios para avaliar e, em organizações menos maduras, as métricas técnicas são usadas com mais frequência para medir o valor dos casos de uso de IA. Organizações mais maduras IA, 41% em comparação com 24% de todas as outras, usam métricas de negócios relacionadas ao sucesso do cliente, além disso, 47% das organizações maduras IA citam atendimento ao cliente como uma das 3 funções de negócios que se beneficiam IA, em comparação com 34% das outras. As Organizações amadurecidas IA são mais propensas definir métricas no início do ciclo de vida IA enquanto 67% das organizações maduras IA definem métricas na fase de concepção de cada caso de uso em comparação com 44% das organizações menos maduras.
Neste conceito, emergem as principais tendências que moldam o futuro da ciência de dados e aprendizado de máquina destacadas pelo Gartner com impacto no futuro da ciência de dados e aprendizado de máquina, DSML, à medida que o setor cresce e evolui para atender à importância dos dados IA principalmente com foco à investimentos em IA generativa. As tendências que moldam o futuro do DSML, segundo o Gartner são ecossistemas de dados em nuvem mudando de software independente ou implantações combinadas à soluções nativas completas em nuvem e, até 2024, o Gartner espera que 50% das novas implantações de sistemas na nuvem sejam baseadas nos ecossistema de dados em nuvem coeso, em vez de soluções pontuais integradas manualmente, recomendando que as organizações avaliem ecossistemas com base na capacidade de resolver desafios de dados distribuídos, bem como acessar e integrar fontes de dados fora de seu ambiente imediato. Outra tendência é o Edge IA para permitir processamento de dados no ponto de criação na borda, ajudando organizações obter informações em tempo real, detectando novos padrões e atendendo requisitos de privacidade de dados, ajuda ainda, organizações melhorar desenvolvimento, orquestração, integração e implantação IA, sendo que o Gartner prevê que mais de 55% da análise de dados por redes neurais profundas ocorrerá no ponto de captura em sistema de borda até 2025, acima dos 10% em 2021 com organizações identificando aplicativos, treinamento IA e inferência necessários para ambientes de borda perto de endpoints IoT. A IA responsável torna IA força positiva, em vez de ameaça à sociedade e a si mesma abrangendo aspectos de fazer escolhas éticas e de negócios corretos ao adotar IA que as organizações geralmente abordam de modo independente, como valor comercial e social, risco, confiança, transparência e responsabilidade, com o Gartner prevendo que a concentração de modelos IA pré-treinados entre 1% dos fornecedores IA até 2025 tornará IA responsável uma preocupação social, recomendando que as organizações adotem abordagem proporcional ao risco para agregar valor à IA com cuidado ao aplicar soluções e modelos, buscando garantias dos fornecedores para garantir que estejam gerenciando riscos e obrigações de conformidade, protegendo organizações contra possíveis perdas financeiras, ações legais e danos à reputação. A IA centrada em dados representa mudança de abordagem centrada em modelo e código para ser focada em dados para criar sistemas IA melhores, com soluções como gerenciamento de dados específicos IA, dados sintéticos e tecnologias de rotulagem de dados visando resolver desafios, incluindo acessibilidade, volume, privacidade, segurança, complexidade e escopo, além do uso de IA generativa à criar dados sintéticos, área em crescimento, aliviando fardo de obter dados do mundo real para que os modelos de ML possam ser treinados com eficiência e, até 2024, o Gartner prevê que 60% dos dados IA serão sintéticos para simular a realidade, cenários futuros e IA de risco, contra 1% em 2021. Por fim o investimento IA continuará acelerar pelas organizações que implementam soluções, bem como indústrias que buscam crescer via tecnologias IA e negócios em IA e, até fins de 2026, o Gartner prevê que mais de US$ 10 bilhões serão investidos em startups IA que dependem de modelos de fundação, grandes modelos IA treinados em grandes quantidades de dados. Pesquisa do Gartner com 2.500 líderes executivos descobriu que 45% relataram que o recente hype em torno do ChatGPT levou aumentar investimentos em IA enquanto 75% disseram que sua organização está em modo investigação e exploração com IA generativa, enquanto 19% estão em modo piloto ou de produção.
Moral da Nota: a IA revolucionou o setor de alimentos e bebidas com a integração de técnicas avançadas IA e aprendizado de máquina, ML, neste domínio trouxe melhorias na gestão de resíduos alimentares, entregas e segurança alimentar, enquanto análise big data e modelos ML permitem que IA extraia informações sobre preferências e demandas do consumidor, impulsionando inovação de produtos e satisfação do cliente. O mercado global IA no mercado de alimentos e bebidas projeta crescimento, com taxa composta de crescimento anual, CAGR, de 46,6% esperando-se que o tamanho do mercado aumente de US$ 4,46 bilhões em 2022 para US$ 6,53 bilhões em 2023, estando pronto à um crescimento com tamanho projetado de US$ 27,99 bilhões em 2027. IA no mercado de alimentos e bebidas passa por crescimento, impulsionado pelo número crescente de startups no setor, na vanguarda da inovação, introduzindo soluções de processamento de alimentos, aprimorando sistemas de entrega e lidando com problemas de desperdício, enquanto IA desempenha papel no suporte as startups, analisando demandas e desejos dos clientes, fornecendo informações valiosas que auxiliam no desenvolvimento e refinamento do produto. Os avanços tecnológicos são tendência neste mercado, com empresas adotando tecnologias para manter vantagem competitiva com integração IA e tecnologias relacionadas aumentando eficiência operacional geral, permitindo que empresas atendam às demandas do mercado em constante mudança.