O editor do Downcodes traz uma interpretação do “Relatório do Estado da Inteligência Artificial” de 2024 divulgado pela Appen. O relatório mostra que a IA generativa está a crescer rapidamente, mas as empresas enfrentam sérios desafios na gestão de dados. O inquérito mostra que a qualidade dos dados diminuiu e o retorno do investimento em projetos de IA também diminuiu, o que destaca a importância de dados de alta qualidade em aplicações de IA. O relatório também enfatiza a importância dos modelos de aprendizagem automática de “colaboração homem-máquina” para melhorar o desempenho do modelo de IA e garantir a sua ética e relevância. Vamos dar uma olhada mais de perto nas principais conclusões do relatório.
Recentemente, o Relatório sobre o Estado da Inteligência Artificial de 2024 da Appen atraiu ampla atenção. O relatório, baseado em uma pesquisa com mais de 500 tomadores de decisão de TI dos EUA, mostra que a IA generativa cresceu 17% no ano passado. No entanto, com esta tendência crescente, as empresas enfrentam desafios consideráveis na gestão de dados.
Si Chen, chefe de estratégia da Appen, mencionou numa entrevista que à medida que a aplicação de modelos de IA penetra gradualmente em campos mais complexos e profissionais, os requisitos de dados também aumentam. Os dados por si só não são suficientes. As empresas precisam de dados que não sejam apenas precisos e diversificados, mas que também tenham rótulos claros e se ajustem a cenários específicos de uso de IA.
O âmbito das aplicações generativas de IA está a expandir-se, com empresas desde as operações de TI até à I&D a aproveitar a tecnologia para melhorar a eficiência. No entanto, apesar do boom neste domínio, o retorno do investimento proveniente de projetos de IA está a diminuir.
Desde 2021, a proporção de projetos de IA implantados com sucesso diminuiu 8,1%, enquanto o número de projetos que podem gerar retornos significativos também caiu 9,4%. Isto ocorre principalmente porque os atuais projetos de IA estão se tornando cada vez mais complexos e muitas empresas estão começando a experimentar aplicações de IA generativas mais desafiadoras, que exigem suporte de dados de maior qualidade.
Além disso, o relatório salientou que os problemas de qualidade dos dados se tornaram cada vez mais graves. Desde 2021, a precisão dos dados caiu quase 9%. Hoje, 86% das empresas precisam atualizar modelos trimestralmente, o que impõe maiores exigências à precisão e diversidade dos dados. Para resolver esses problemas, muitas empresas estão recorrendo a provedores de dados externos em busca de ajuda.
Ao mesmo tempo, a preparação de dados tornou-se o maior gargalo enfrentado pelos projetos empresariais de IA. À medida que aumenta a complexidade dos modelos generativos de IA, as empresas precisam de estratégias de longo prazo para garantir a qualidade e a consistência dos dados. Além disso, a intervenção humana tornou-se cada vez mais importante neste processo. A pesquisa mostra que 80% dos entrevistados acreditam que o aprendizado de máquina da “colaboração homem-máquina” é crucial. Este modelo não só ajuda a melhorar o desempenho dos modelos de IA, mas também garante a sua ética e relevância.
Destaque:
A IA generativa alcançará um crescimento de 17% em 2024, mas as empresas enfrentam muitas dificuldades na gestão de dados.
? A percentagem de implementações bem-sucedidas de projetos de IA está a diminuir, assim como o retorno do investimento.
Os problemas de qualidade dos dados estão a tornar-se cada vez mais graves e as empresas necessitam urgentemente de dados de maior qualidade para satisfazer as necessidades de modelos complexos de IA.
Em suma, o relatório de Appen fornece uma referência valiosa para as estratégias de dados das empresas na era da IA generativa. Ao prosseguir a aplicação da tecnologia de IA, é crucial prestar atenção à qualidade dos dados e a estratégias eficazes de gestão de dados para garantir o sucesso dos projetos de IA e obter o retorno ideal do investimento. O editor de Downcodes continuará prestando atenção às tendências no campo de IA e trazendo relatórios mais interessantes.