O ano de 2023 está cheio de novidades e inovações no mundo da tecnologia. A pesquisa Gartner Emerging Technologies and Trends Impact Radar revela as quatro tecnologias emergentes que serão de grande impacto nos próximos três a oito anos. Nesse artigo, aprenda sobre essas tecnologias e explicar o que é necessário para os líderes inovadores estarem à frente.
Tecnologias Emergentes e Tendências para ficar no radar em 2023
Essas tendências foram mapeadas no Radar de Impacto de Tecnologias Emergentes e Tendências do Gartner de 2023, que destaca 26 tendências e tecnologias emergentes às quais os fornecedores devem responder, sejam eles um player novo ou estabelecido nesse espaço.
O estudo retrata a maturidade, o momento do mercado e a influência das tecnologias, tornando-se uma ferramenta útil para os líderes identificarem e rastrearem as tecnologias e tendências que os ajudarão a melhorar e diferenciar seus produtos, permanecer competitivos e capitalizar as oportunidades de mercado.
A maioria das tecnologias e tendências emergentes deste ano estão de três a oito anos longe de alcançar a adoção generalizada, mas representam uma inovação significativa nos próximos anos. Vejamos quatro que serão especialmente interessantes.
No. 1: Metaverso
O metaverso alimenta o mundo inteligente, fornecendo um ambiente digital imersivo. Levará mais de oito anos para passar do status de adotante inicial para a adoção majoritária. O metaverso terá um impacto muito substancial nos produtos e mercados existentes. O metaverso permite conteúdo digital persistente, descentralizado, colaborativo e interoperável que se cruza com o conteúdo indexado e organizado espacialmente em tempo real do mundo físico.
É um exemplo de tendência combinatória em que várias tendências e tecnologias individualmente importantes, discretas e em evolução independente interagem entre si para dar origem a outra tendência. As tecnologias e tendências emergentes e de suporte incluem computação espacial e a web espacial; persistência digital; ambientes multientidade; tecnologia de descentralização; rede de alta velocidade e baixa latência.
É considerado todos os exemplos atuais como precursores ou ofertas pré-metaversos porque são potencialmente capazes e compatíveis, mas ainda não atendem à definição de metaverso. Embora os benefícios e as oportunidades do metaverso não sejam imediatamente viáveis, as soluções emergentes de metaverso fornecem um indicador de possíveis casos de uso. Esperamos que a transição para o metaverso seja tão significativa quanto a do analógico para o digital.
Metaverso: o que é e quais seus impactos na nova realidade universal
No. 2: Aprendizagem auto-supervisionada
O aprendizado auto-supervisionado acelera a produtividade usando uma abordagem automatizada para anotar e rotular dados. Levará de seis a oito anos para passar do status de adotante inicial para a adoção majoritária. Os modelos auto-supervisionados aprendem como as informações se relacionam com outras informações; por exemplo, quais situações normalmente precedem ou seguem outra e quais palavras andam geralmente juntas.
A aprendizagem auto-supervisionada emergiu recentemente da academia e é atualmente praticada por um número limitado de empresas de IA. No entanto, algumas empresas focadas em visão computacional e produtos de PNL recentemente adicionaram aprendizado auto-supervisionado a seus roteiros de produtos.
O impacto potencial e os benefícios do aprendizado autossupervisionado são extensos, pois estenderá a aplicabilidade do aprendizado de máquina para organizações com acesso limitado a grandes conjuntos de dados. Sua relevância é mais proeminente em aplicativos de IA que normalmente dependem de dados rotulados, principalmente visão computacional e NLP.
No. 3: IA centrada no ser humano
A inteligência artificial centrada no ser humano (HCAI) é um princípio comum de design de IA que exige que a IA beneficie as pessoas e a sociedade, o que pode melhorar a transparência e a privacidade. Levará de três a seis anos para alcançar a adoção inicial da maioria. A HCAI terá um impacto substancial nos produtos e mercados existentes.
A HCAI assume um modelo de parceria de pessoas e IA trabalhando juntas para melhorar o desempenho cognitivo, incluindo aprendizado, tomada de decisão e novas experiências. Isso permite que os fornecedores gerenciem os riscos da IA e sejam éticos, responsáveis e mais eficientes com a automação, complementando a IA com um toque humano e bom senso.
A abordagem centrada na tecnologia de desenvolvimento de produtos de IA levou a inúmeros impactos negativos, instando os fornecedores a repensar suas estratégias de produtos de IA. O impacto potencial da HCAI é alto porque alavanca as habilidades humanas para torná-los mais produtivos e remover limitações, vieses e pontos cegos evitáveis.
Nº 4: Computação neuromórfica
Um facilitador crítico, a computação neuromórfica fornece um mecanismo para modelar com mais precisão a operação de um cérebro biológico usando técnicas de processamento digital ou analógico. Levará de três a seis anos para passar do status de adotante inicial para a adoção majoritária. A computação neuromórfica terá um impacto substancial nos produtos e mercados existentes.
Os sistemas de computação neuromórfica simplificam o desenvolvimento de produtos, permitindo que os líderes de produtos desenvolvam sistemas de inteligência artificial que podem responder melhor à imprevisibilidade do mercado. Os primeiros casos de uso incluem detecção de eventos, reconhecimento de padrões e treinamento de pequenos conjuntos de dados.
Esperamos dispositivos neuromórficos inovadores até o final de 2023, mas provavelmente levará cinco anos para que esses dispositivos atinjam a adoção inicial da maioria. O impacto provavelmente será significativo, já que se espera que a computação neuromórfica interrompa muitos dos desenvolvimentos atuais da tecnologia de IA, proporcionando economia de energia e benefícios de desempenho não alcançáveis com as gerações atuais de chips de IA.
Clique aqui para baixar completo o relatório ‘Emerging Tech Impact Radar’
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