Ciclo de Hype da Gartner 2019: análise

Desmembramos as tecnologias de IA de 2019 e comparamos sem vergonha com a previsão de 2017.

Primeiramente, o que é o Ciclo de Hype da Gartner? É uma espécie de ciclo de maturidade tecnológica, ou mais precisamente, a transição da fase de expectativa elevada para o seu uso produtivo. Agora, será apresentada uma gráfico com tradução, para ilustrar Por ironia do destino, eu também ajudei o Google a se tornar essa diva que ignora a compatibilidade retroativa quando criei o Grok, um sistema de análise e compreensão de código-fonte que facilita a automação e o fornecimento de ferramentas baseadas no próprio código — é parecido com um IDE, mas aqui o serviço em nuvem armazena visões materializadas de todos os bilhões de linhas de código-fonte do Google em um grande repositório de dados.. E abaixo, as explicações.

Primeira fase. ̶I̶n̶d̶i̶g̶n̶a̶ç̶ã̶o̶. Lançamento. A tecnologia aparece, é primeiro discutida por nerds iluminados, e depois pela audiência fanática; a expectativa aumenta gradualmente.

Segunda fase. ̶M̶e̶r̶c̶a̶n̶t̶i̶l̶i̶z̶a̶ç̶ã̶o̶. Pico das expectativas exageradas. Em algum momento, todos já falam sobre a tecnologia, tentam implementá-la, e os mais astutos tentam vendê-la a preços exorbitantes.

Terceira fase. ̶D̶e̶p̶r̶e̶s̶s̶ã̶o̶. Queda de interesse. A tecnologia está sendo ativamente implementada e muitas vezes falha devido a falhas e limitações. "Isso é tudo bobagem!" - ouve-se aqui e ali. O entusiasmo cai drasticamente (o preço, muitas vezes, também).

Quarta fase. ̶R̶e̶j̶i̶ç̶ã̶o̶. Trabalho sobre os erros. A tecnologia é aperfeiçoada, problemas são resolvidos. Gradualmente, as empresas tentam implementar a tecnologia com cautela e, uau, tudo dá certo.

Quinta fase. ̶A̶c̶o̶m̶p̶a̶n̶h̶a̶m̶e̶n̶t̶o̶. Trabalho produtivo. A tecnologia conquista seu merecido espaço no mercado e funciona tranquilamente, se desenvolve, agrada.

O que está em alta?

Voltando ao ciclo de hype de 2019. A empresa Gartner lançou em setembro, publica um relatório sobre em que estágio estão as tecnologias de inteligência artificial e quando começarão a funcionar de forma produtiva. O gráfico está abaixo, comentários sob o gráfico.

Com grande margem e já na fase "Trabalho produtivo", estão as tecnologias "Reconhecimento de voz" e "Aceleração de processos com uso de GPU". Isso significa que elas devem ser aplicadas rapidamente, pois já oferecem vantagem competitiva aos seus proprietários.

O aprendizado automático (AutoML) e os chatbots estão atualmente no pico do hype. Ou seja, todos falam sobre eles, muitos implementam, mas para aperfeiçoar essas tecnologias levará de 2 a 5 anos em condições ideais.

As máquinas que conhecemos também estão mais do que em alta. A tecnologia "veículos autônomos" está quase no fundo. Nesse caso, isso é bom, pois estamos à beira do trabalho produtivo. No entanto, segundo estimativas da Gartner, levará pelo menos 10 anos para o desenvolvimento e adaptação.

Onde estão hoje os drones e a realidade virtual que outrora eram tão populares? Tudo permanece no lugar – a Gartner incluiu os drones na esfera da Edge AI (categorias que fazem fronteira com a IA), enquanto a realidade virtual se tornou parte da inteligência aumentada (Augmented Intelligence). Aliás, ambos os temas estão atualmente em fase de lançamento e têm uma previsão positiva: 2-5 anos até a operação produtiva no mercado.

Perspectivas

Entre as funcionalidades promissoras: Software de automação de processos robóticos (Robotic Process Automation) – soa assustador, mas na verdade trata-se de quando um robô substitui ações rotineiras. Um pesadelo noturno para o pessoal pouco qualificado; no entanto, De acordo com os resultados Harvard Business Review afirma: não haverá demissões, mas a produtividade do trabalho aumentará. Existem razões para acreditar. A tecnologia passará pelo pico de impopularidade e desprezo geral em 2 anos, e depois se espalhará por todo o lado.

Entre as tecnologias que serão amplamente divulgadas por evangelistas e gurus da informação de todos os tipos apenas no futuro, a "hardware neuromórfico" é especialmente interessante. Trata-se de dispositivos elétricos (chips) que imitam estruturas biológicas naturais do nosso sistema nervoso em termos de eficiência energética. Simplificando bastante, é sobre superdesempenho graças à divisão de trabalho (atualização assíncrona de neurônios). Gigantes como IBM e Intel já estão trabalhando na criação de chips neuromórficos. Mas o exército de John Connor tem tempo para se preparar para o dia do julgamento – a Gartner atribuiu um prazo de até 10 anos para a maturidade da tecnologia.

Sobre a ética digital (Digital Ethics), o que é curioso, fala-se muito, mas a implementação não é apressada. Esse ramo foi destacado como uma categoria separada nas esferas da IA: a ideia é que é necessário estabelecer alguns princípios éticos, normas e padrões para a coleta de dados e a incorporação da IA na vida, de modo que seja como entre as pessoas. Afinal, é sempre bom dar uma olhada em Asimov.

2017 vs 2019

Engraçado, mas em 2017 tudo era diferente, mesmo um ciclo de hype separado sobre a IA não foi considerado: as tecnologias de IA estavam no topo das tecnologias emergentes (Emerging Technologies) ao lado do blockchain e da realidade aumentada.

Aprendizado de máquina e aprendizado profundo em 2017 estavam no auge da popularidade, e em 2019 continuaram seu caminho em direção à queda, ou seja, ao trabalho produtivo.

A propósito, os drones passaram um ano passando de um pico a um vale, e em 2019 retrocederam em direção a um novo pico. Isso acontece, sim.

Em 2019, entraram no ciclo 8 novas tecnologias. Entre elas, serviços em nuvem de IA (Cloud Services), Marketplaces de IA e Computação Quântica com IA (Quantum Computing). No geral, ferramentas bem conhecidas (em círculos restritos) que começam a ser impulsionadas pela IA.

Fonte: habr.com