7 tendências tecnológicas para 2024: preparação, adoção e integração de IA

A tecnologia continua a evoluir a um ritmo sem precedentes e as previsões sobre as tendências futuras são sempre um tema de debate – o que é real, o que é exagero.

Embora sempre haja uma onda de entusiasmo em torno do próximo grande acontecimento, acho que o ano passado foi diferente. Os avanços na inteligência artificial (IA), especialmente na inteligência artificial generativa (GenAI), estão levando a uma mudança que ocorre raramente. Isto está abrindo novas e vastas oportunidades e transformando indústrias, modos de operação e planos de carreira.

Não é de surpreender que este ano eu tenha falado muito sobre IA com previsões repletas de “inspiração automatizada”.

O Cisco AI Readiness Index (Índice de Prontidão para IA da Cisco) revelou que 95% dos entrevistados têm uma estratégia de IA em vigor ou em desenvolvimento, mas apenas 14% estão totalmente prontos para integrar a IA nos seus negócios. O que será necessário para que as organizações adotem e integrem a IA? Como os inovadores podem aproveitar a mudança para permanecerem competitivos? Onde e como a inovação e a confiança se cruzarão?

Esses insights e perguntas inspiraram minhas previsões para as próximas tendências tecnológicas em 2024.

1. A GenAI se expandirá rapidamente no mundo dos negócios com NLIs baseados em GenAI, LLMs personalizados, aplicativos B2B personalizados e contexto de negócios.

Novos produtos deverão ter interfaces de linguagem natural (NLIs, na sigla em inglês) alimentadas por GenAI e mais da metade terá isso como padrão até o final de 2024. A GenAI também será aproveitada em interações B2B com usuários que exigem soluções mais contextualizadas, personalizadas e integradas. A GenAI oferecerá APIs, interfaces e serviços para acessar, analisar e visualizar dados e insights, estando presente em áreas como gerenciamento de projetos, qualidade e testes de software, avaliações de conformidade e ações de recrutamento. Como resultado, a observabilidade da IA aumentará.

Também veremos o surgimento de modelos de IA especializados e específicos para domínios e uma mudança para LLMs menores e especializados com níveis mais elevados de exatidão, relevância, precisão e compreensão de domínios de nicho. Por exemplo, os modelos LLaMA-7B – frequentemente usados para conclusão de código e few-shot learning – terão uma adoção crescente. Além disso, a combinação multimodal de vários tipos de dados, como imagens, texto, fala e algoritmos numéricos de processamento de inteligência, ampliará os casos de uso B2B. Isso resultará em resultados melhores em áreas como planejamento de negócios, medicina e serviços financeiros.

2. Um movimento para a utilização responsável e ética da IA começará com estruturas claras de governança da IA que respeitem os direitos e valores humanos.

A adoção da IA é uma mudança tecnológica que não ocorre com frequência e está apoiada na confluência entre inovação e confiança. No entanto, 76% das organizações não possuem políticas abrangentes de IA em vigor. Há um consenso geral de que precisamos de regulamentações/políticas e de autopoliciamento e governança da indústria para mitigar os riscos da GenAI. No entanto, precisamos ser mais detalhados, por exemplo, em áreas como a violação de propriedade intelectual, onde pedaços de obras de arte originais existentes são usados para gerar nova arte digital. Esta área precisa de regulamentação.

Devemos também garantir que os consumidores tenham acesso e controle sobre os seus dados, no espírito da recente Lei de Dados da UE. Com a importância crescente dos sistemas de IA, os dados públicos disponíveis atingirão em breve um limite e os dados de linguagem de alta qualidade provavelmente terão sido extintos antes de 2026. As organizações precisam mudar para dados privados e/ou sintéticos, o que abre a possibilidade de acesso e utilização não intencionais.

Há muito que as organizações podem fazer por conta própria. Os líderes devem comprometer-se com a transparência e a confiabilidade no desenvolvimento, na utilização e nos resultados dos sistemas de IA. Por exemplo, no que diz respeito à confiabilidade, a abordagem de conteúdos falsos e resultados imprevistos deve ser conduzida por organizações com avaliações RAI, formação robusta de LLMs para reduzir a possibilidade de ‘alucinações’, análise de sentimentos e modelação de resultados. Em 2024, veremos empresas de todos os tamanhos e setores delinearem formalmente como a governança responsável da IA orienta o desenvolvimento interno, a aplicação e o uso da IA. Até que as empresas de tecnologia consigam mostrar de forma plausível que são confiáveis, os governos deverão criar mais políticas

3. Os consumidores e as empresas enfrentarão mais riscos decorrentes da desinformação, golpes e fraudes geradas pela IA, o que levará as empresas tecnológicas e os governos a trabalharem em conjunto para encontrar soluções.

Em 2024, a desinformação, os golpes e as fraudes viabilizadas pela IA continuarão a crescer como uma ameaça às empresas, às pessoas e até aos candidatos e às eleições. Em resposta, veremos mais investimentos em detecção e mitigação de riscos. Novas soluções inclusivas de IA protegerão contra vozes clonadas, deepfakes, bots de mídia social e campanhas de influência. Os modelos de IA serão treinados em grandes conjuntos de dados para melhor precisão e eficácia. Novos mecanismos de autenticação e proveniência promoverão a transparência e a responsabilização.

De acordo com os Princípios Norteadores G7 sobre IA em relação às ameaças aos valores democráticos, o Ato Executivo sobre IA segura da administração Biden e a Lei de IA da UE, também veremos mais colaboração entre o setor privado e os governos para aumentar a conscientização sobre ameaças e implementar verificação e medidas de segurança. Veremos cooperação para sancionar agentes desonestos e garantir o cumprimento regulatório. As empresas devem priorizar a detecção avançada de ameaças e a proteção de dados, avaliações regulares de vulnerabilidades, atualização de sistemas de segurança e auditorias completas de infraestruturas de rede. Para os consumidores, a vigilância será fundamental para proteger identidades, poupanças e crédito.

4. Progresso quântico, mas não saltos quânticos, à medida que o futuro da criptografia e das redes continuará a tomar forma.

Veremos a adoção da criptografia pós-quântica (PQC, na sigla em inglês) – mesmo antes de ser padronizada – como uma abordagem baseada em software que funciona com sistemas convencionais para proteger os dados de futuros ataques quânticos. A PQC será adotada por navegadores, sistemas operacionais e bibliotecas, e os inovadores farão experiências integrando-a a protocolos como SSL/TLS 1.3, que rege a criptografia clássica. A PQC também começará a chegar às empresas, uma vez que elas pretendem garantir a segurança dos dados no mundo pós-quântico.

Outra tendência será a importância crescente das redes quânticas que em 4 ou 5 anos – talvez mais – permitirão que os computadores quânticos se comuniquem e colaborem em soluções quânticas mais escaláveis. As redes quânticas aproveitarão fenômenos quânticos como emaranhamento e superposição para transmitir informações. O QKD, como alternativa ou complemento à PQC, dependendo do nível de segurança e desempenho exigido, também aproveitará a rede quântica. As redes quânticas verão novas pesquisas e investimentos significativos por parte do governo e dos serviços financeiros que têm altas demandas por segurança e processamento de dados.

5. Para explorar o futuro da personalização orientada por IA, as empresas adotarão o poder e o potencial da abstração de API.

No próximo ano, as empresas procurarão formas inovadoras de aproveitar o imenso poder e benefícios da IA sem a complexidade e o custo de desenvolver as suas próprias plataformas. As interfaces de programação de aplicativos (APIs, na sigla em inglês) desempenharão um papel fundamental. As APIs atuarão cada vez mais como uma “camada de abstração” – pontes contínuas que integram uma infinidade de ferramentas, serviços e sistemas de IA pré-construídos com pouco desenvolvimento ou configuração de infraestrutura. Com acesso a uma vasta variedade de recursos de IA por meio de APIs, as equipes automatizarão tarefas repetitivas, obterão insights mais profundos dos dados e aprimorarão a tomada de decisões.

Este ano também marcará o início de uma corrida para a personalização orientada por APIs, onde as organizações poderão escolher e combinar APIs de vários fornecedores, adaptando facilmente soluções de IA para atender a requisitos ímpares e novos. A flexibilidade e a escalabilidade promoverão a colaboração fácil com especialistas, startups e instituições de pesquisa em IA externos, alimentando um intercâmbio de ideias e avanços inovadores. Na verdade, estes ecossistemas selecionados de “model garden” já estão sendo formados e em 2024 eles ficarão mais populares.

6. Você não pode fazer greenwashing em IA – os avanços impulsionarão ainda mais o uso de energia, ao mesmo tempo em que promoverão novas redes de energia e paradigmas de eficiência.

A energia sustentável desempenha um papel vital no combate às alterações climáticas. Ao selecionar modelos de IA menores, com menos camadas e filtros específicos para casos de uso, as empresas começarão a reduzir os custos de consumo de energia em comparação com sistemas gerais. Esses sistemas exclusivos são treinados para conjuntos de dados menores e altamente precisos, e realizam tarefas específicas com eficiência. Em contraste, os modelos de aprendizagem profunda utilizam grandes quantidades de dados.

A nova categoria de redes de energia, que combina as capacidades das redes definidas por software e um sistema de energia elétrica composto por microrredes de corrente contínua, também contribuirá para a eficiência energética. Ao aplicar redes à energia e conectá-las aos dados, as redes de energia oferecem visibilidade abrangente e benchmarking das emissões existentes e um ponto de acesso para otimizar o uso, a distribuição, a transmissão e o armazenamento de energia. As redes de energia também ajudarão as organizações a medir o uso e as emissões de energia com mais precisão, a automatizar muitas funções em TI, edifícios inteligentes e sensores de IoT, e a explorar a energia ineficiente e não utilizada. Com capacidades integradas de gestão de energia, a rede será painel de controle para medir, monitorar e gerenciar o consumo.

7. O ‘shift left’ resultará em colaboração, plataformas convergentes modernas e com uma pequena ajuda da IA, vai expor uma nova experiência de programação e software melhor.

À medida que as organizações continuam a fazer o teste “shift left”, o desenvolvimento de software mudará com novas ferramentas, abordagens e tecnologias. Os programadores aproveitarão plataformas e colaboração – e terão até mesmo uma pequena ajuda da IA – para centralizar kits de ferramentas e explorar novas eficiências para que possam se concentrar em fornecer experiências digitais excepcionais. Por exemplo, eles usarão CNAPP, gerenciamento de postura de segurança em nuvem (CSPM, na sigla em inglês) e plataformas de proteção de carga de trabalho em nuvem (CWPP, na sigla em inglês) para combater a dispersão de ferramentas, agilizar fluxos de trabalho e eliminar o ônus do gerenciamento de ferramentas separadas.

Algumas continuarão a ter dificuldade com soluções pontuais díspares, deixando lacunas de segurança e problemas na cadeia de fornecimento de software. Os inovadores usarão a IA para acelerar a entrega e lidar com tarefas tediosas, como testes de defeitos e erros. Com o tempo, as ferramentas de colaboração e os assistentes de IA serão companheiros confiáveis à medida que as equipes enfrentam as complexidades de segurança, observabilidade e infraestrutura. Elas também usarão insights derivados de IA para enfrentar as complexidades de componentes, protocolos e ferramentas. O seres humanos terão que usar o equilíbrio de poderes para garantir que as decisões baseadas em IA sejam justas, imparciais e alinhadas com valores éticos e morais. Acreditamos que a IA deve aumentar a tomada de decisão humana, e não a substituir totalmente.

A inteligência artificial surgiu como um catalisador e uma oportunidade para o futuro. Ela já está presente em nossas casas, nossos carros, nossos escritórios – e nossos bolsos. Ao nos maravilharmos com o progresso que fizemos num curto espaço de tempo, devemos também equilibrar os benefícios e os riscos.

A confiança entre as pessoas e os sistemas e ferramentas de IA que utilizam é fundamental e inegociável. Isso significa fornecer clareza sobre o que a IA pode ou não fazer com as novas estruturas de transparência e responsabilidade de dados, novos esforços para instruir as pessoas e as empresas sobre como a disrupção pode acontecer, ensinar as competências que serão necessárias para novos empregos que possibilitam e são possibilitados pela IA, e novas maneiras de colaborar levando em consideração o que é melhor para as pessoas.

É um momento emocionante. Olho para o próximo ano com um sentimento de otimismo e respeito, baseado na minha crença profundamente arraigada de que a confiança é o ingrediente necessário para que cada nova onda tecnológica se estabeleça. O que é bom para o mundo é bom para os negócios. Juntos, vamos promover a promessa da IA com confiança.

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