Tendências de IA a serem observadas em 2024

As inovações na inteligência artificial fizeram com que ela se tornasse parte integrante da sociedade e encontrasse aplicações em diversos campos. Neste artigo, analisamos as tendências esperadas na inteligência artificial que dominarão em 2024. Descubra o cenário futuro da inteligência artificial e considere o profundo impacto que estes avanços poderão ter na nossa vida quotidiana, nas indústrias e no ecossistema tecnológico global.

1. IA generativa

IA Generativa refere-se a uma categoria de técnicas e modelos de inteligência artificial projetados para gerar novas amostras de dados, muitas vezes realistas. Em vez de serem explicitamente programados para executar uma tarefa específica, os modelos generativos de IA são treinados em grandes conjuntos de dados e aprendem a gerar novos conteúdos capturando padrões e estruturas presentes nos dados de treinamento.

A IA generativa tem aplicações em vários domínios, incluindo geração de imagens, geração de texto, aumento de dados, artes criativas, etc.

Em 2024, espera-se que os modelos generativos produzam conteúdos com ainda maior realismo e fidelidade. Isso poderia levar a avanços na geração de imagens de alta resolução, simulações realistas e experiências imersivas em ambientes virtuais.

Talvez os melhores resultados tenham sido alcançados por IAs generativas que trabalham com textos. Um deles é ChatGPT. É um modelo de linguagem de inteligência artificial desenvolvido pela OpenAI. Ele usa técnicas de aprendizagem profunda para gerar texto semelhante ao humano a partir dos dados fornecidos. Ele pode ser usado para uma variedade de tarefas de processamento de linguagem natural, como conclusão de texto, conversação e tradução de idiomas.

O ChatGPT se tornou tão popular que muitas soluções o integram para fornecer uma melhor experiência ao usuário em vários programas de geração, análise, tradução e outras tarefas de processamento de linguagem. Por exemplo, é usado no plugin auxiliar de IA em ONLYOFFICE Docs.

A combinação de suíte de escritório com IA generativa ajuda a criar e editar textos realizando tarefas como escrever e resumir, gerar ilustrações, traduzir e analisar palavras, encontrar palavras-chave e fornecer definições de palavras.

2. Chatbots de IA

Espera-se que o uso de chatbots de IA evolua significativamente no futuro, com avanços no processamento de linguagem natural, aprendizado de máquina e tecnologias de IA conversacional.

Em 2024, os chatbots habilitados para IA provavelmente oferecerão suporte ao cliente mais sofisticado, fornecendo respostas instantâneas a dúvidas, resolvendo problemas complexos e lidando com uma gama mais ampla de solicitações. A integração com bases de conhecimento e análise de dados ampliará sua capacidade de fornecer assistência personalizada.

3. Uso de Análise Preditiva

Espera-se que a análise gerada pela IA revolucione vários setores. Com os avanços na tecnologia e a abundância de dados, as empresas serão capazes de tomar decisões mais informadas e otimizar suas operações. A análise preditiva permitirá que as empresas prevejam tendências futuras, identifiquem riscos potenciais e personalizem suas ofertas para atender às necessidades específicas dos clientes. Isso levará a maior eficiência, economia de custos e, em última análise, uma vantagem competitiva no mercado.

Nas finanças, a análise preditiva pode ser usada para prever preços de ações, identificar oportunidades de investimento e gerenciar riscos financeiros. Ajuda na tomada de decisões baseadas em dados relacionadas a estratégias de investimento e gestão de portfólio.

4. Inteligência Artificial Multifuncional

IA multifuncional refere-se a sistemas ou modelos de IA projetados para executar diferentes tarefas e funções em diferentes domínios. O desenvolvimento de IA multifuncional envolve frequentemente a integração de diferentes métodos e modelos de IA para criar uma solução abrangente e adaptável. Eles podem utilizar texto, fala, imagens, vídeo, áudio.

As empresas podem usar IA multimodal para criar sistemas inteligentes que analisam diferentes fluxos de dados, melhorando a compreensão da linguagem natural, a percepção visual e o reconhecimento de voz para melhorar a experiência do usuário.

5. Cibersegurança de IA

À medida que as ameaças cibernéticas evoluem, a IA desempenhará um papel fundamental para tornar as medidas de segurança cibernética mais eficazes. Os algoritmos de IA ajudarão a detectar e responder a ameaças cibernéticas em tempo real, proporcionando melhor proteção para sistemas e redes digitais.

Além disso, a IA pode analisar grandes quantidades de dados e identificar padrões que os humanos podem não notar, permitindo que potenciais ataques sejam evitados. Ao aprender constantemente novas ameaças e adaptar os seus algoritmos, a IA pode ficar um passo à frente dos cibercriminosos e prevenir hacks antes que estes ocorram. Além disso, os sistemas alimentados por IA podem automatizar tarefas rotineiras de segurança, liberando especialistas para se concentrarem em questões mais complexas e no planejamento estratégico.

6. Modelos de código gerados por IA prontos para uso

Modelos de código gerados por IA referem-se a modelos e algoritmos de aprendizado de máquina projetados para gerar ou auxiliar automaticamente na geração de código de computador.

Alguns modelos de IA são treinados para compreender descrições em linguagem natural de tarefas de programação e gerar o código correspondente. Isto é particularmente útil para usuários que podem não ter muita experiência em programação, mas conseguem articular seus requisitos em linguagem simples.

Além disso, os modelos gerados por IA podem auxiliar na refatoração do código, sugerindo melhorias na legibilidade do código, otimização do desempenho ou adesão aos padrões de codificação.

Esta tendência de IA permite que as empresas programem ferramentas de IA personalizadas para seu domínio, analisem dados e moldem processos atuais e futuros. Isto também reduzirá significativamente os custos de desenvolvimento do projeto.

7. IA ética e desenvolvimento responsável de IA

A IA ética e o desenvolvimento responsável da IA referem-se aos princípios, práticas e diretrizes que visam garantir o desenvolvimento e a implantação de sistemas de inteligência artificial de uma forma que se alinhe com considerações morais, sociais e legais. À medida que as tecnologias de IA continuam a avançar, há um reconhecimento crescente da necessidade de abordar questões éticas e de garantir que os sistemas de IA sejam desenvolvidos e utilizados de forma responsável.

Em 2024, espera-se que os sistemas de IA sejam mais transparentes e explicáveis. Isto envolve fornecer explicações claras sobre como os modelos de IA tomam decisões, especialmente em áreas críticas como saúde, finanças e justiça criminal. Compreender o processo de tomada de decisão ajuda a construir confiança e permite aos usuários contestar ou recorrer das decisões.

8. Integração de IA e Internet das Coisas (IoT)

A combinação de dispositivos de IA e IoT permitirá que residências e cidades se tornem mais eficientes e autônomas. Com sistemas alimentados por IA, os dispositivos IoT serão capazes de comunicar e colaborar, tomando decisões e ações para otimizar o uso de energia, gerir recursos e melhorar a qualidade de vida geral. As casas inteligentes serão capazes de antecipar e responder às necessidades dos residentes, enquanto as cidades inteligentes serão capazes de gerir eficazmente o tráfego, reduzir a poluição e melhorar a segurança pública. Esta integração transformará os nossos espaços habitacionais e ambientes urbanos, criando um futuro mais sustentável e interligado.

9. Robôs movidos a IA

Os robôs alimentados por IA podem automatizar tarefas repetitivas e mundanas, libertando os trabalhadores humanos para se concentrarem em aspectos mais complexos e criativos dos seus trabalhos. Isto poderia levar a ciclos de produção mais rápidos, a uma melhor prestação de serviços, ao crescimento económico global e ao aumento da eficiência em vários setores, desde a produção até ao serviço ao cliente.

Na área da saúde, os robôs alimentados por IA podem realizar tarefas como cirurgia, diagnóstico e atendimento ao paciente. Os robôs cirúrgicos, por exemplo, podem fornecer mais precisão nas operações, levando a tempos de recuperação mais rápidos e riscos reduzidos.

Na educação, os robôs alimentados por IA podem fornecer experiências de aprendizagem e tutoria personalizadas e ajudar no desenvolvimento de habilidades. Eles podem se adaptar a estilos de aprendizagem individuais, ajudando os alunos a compreender os conceitos de forma mais eficaz.

Nos transportes, os veículos autónomos e os drones, alimentados por IA, têm o potencial de transformar o transporte. Isto poderia levar a deslocamentos mais seguros e eficientes, redução do congestionamento do tráfego e até mesmo mudanças no planejamento urbano.

Na agricultura, os robôs alimentados por IA podem otimizar as práticas agrícolas através da monitorização das culturas, da gestão da irrigação e da execução de outras tarefas de forma autónoma. Isto pode levar a um aumento dos rendimentos, à redução da utilização de recursos e a uma agricultura mais sustentável.

Apesar dos benefícios potenciais, a adoção generalizada de robôs com inteligência artificial também levanta preocupações éticas e sociais. As questões relacionadas com a deslocação do emprego, a privacidade dos dados, a segurança e as considerações éticas na tomada de decisões requerem uma consideração cuidadosa à medida que estas tecnologias se tornam cada vez mais integradas nas nossas vidas quotidianas. À medida que a tecnologia evolui, será importante encontrar um equilíbrio entre tirar partido dos benefícios dos robôs com inteligência artificial e resolver os potenciais problemas que estes podem trazer.

Como tirar o melhor proveito da IA em 2024

Para tirar o máximo partido da IA em 2024, as organizações precisam de investir numa infraestrutura de dados robusta e numa recolha de dados de qualidade. Isto garantirá que os algoritmos de IA tenham acesso a dados precisos e diversificados para treinamento e tomada de decisões. Além disso, as empresas devem dar prioridade a considerações éticas, tais como garantir a transparência e a justiça dos sistemas de IA, para construir a confiança entre os utilizadores e as partes interessadas. Finalmente, é crucial promover a colaboração entre humanos e IA, uma vez que os humanos podem fornecer informações e contexto valiosos para capacitar os sistemas de IA.