Categoria: Inteligência Artificial

Técnicas de ciber segurança que mantêm dados pessoais seguros podem limitar seu uso para análises — mas cientistas de dados, proprietários de dados e profissionais de TI podem colaborar mais estreitamente para encontrar um meio-termo. Como podemos proteger a privacidade dos dados pessoais de nossos clientes enquanto utilizamos esses dados por meio de IA e análises?

Essa pergunta reflete um dilema interno crescente à medida que as empresas buscam análises avançadas e inteligência artificial.

Continuar lendo Gerenciando o risco de privacidade de dados em análises avançadas

Nos últimos 20 anos, centenas de empresas, incluindo gigantes como Google, Microsoft e IBM, têm reivindicado seu lugar na corrida para estabelecer a computação quântica. Investidores já colocaram mais de 5 bilhões de dólares até agora. Todo esse esforço tem apenas um propósito: criar a próxima grande inovação mundial.

Os computadores quânticos usam as regras contraintuitivas que governam a matéria em níveis atômicos e subatômicos para processar informações de maneiras impossíveis para os computadores convencionais, ou “clássicos”. Especialistas suspeitam que essa tecnologia terá impacto em áreas tão diversas quanto descoberta de medicamentos, criptografia, finanças e logística de cadeia de suprimentos. A promessa é certamente grande, mas também é o hype.

Continuar lendo A computação quântica está agora enfrentando seu maior obstáculo técnico.

As equipes ágeis necessárias para iniciar o amplo uso da inteligência artificial devem dar lugar a estruturas empresariais para escalar a tecnologia em toda a empresa.

Empresas de uma ampla gama de setores estão fazendo investimentos significativos em IA — e estão cada vez mais preocupadas em como escalar o uso da tecnologia para obter benefícios em suas organizações. Muitas empresas ficam estagnadas em sua jornada de IA e têm dificuldade em superar projetos piloto ou soluções pontuais. Isso não ocorre necessariamente porque a tecnologia é tão complexa. Essa pesquisa revela que as empresas falham em extrair o potencial valor comercial da IA, não por falta de expertise técnica, mas sim devido a questões estruturais e de processo.

Foi realizada uma análise aprofundada da jornada de escalabilidade de IA de 10 empresas líderes de mercado, com três a oito anos de experiência em implementação de IA em diversos setores, incluindo bens de consumo embalados, produtos farmacêuticos, bancos, seguros, serviços de segurança e automotivo. Essas empresas estavam em diferentes estágios de progresso, variando de capacidades relativamente incipientes a extremamente sofisticadas. A forma como organizavam seus esforços em cada estágio tinha implicações no que conseguiam realizar.

Continuar lendo Superando as pequenas experiências das IOE e evoluindo para a adoção total da Inteligência Artificial em toda a empresa

Mesmo quando as organizações adotam LLMs cada vez mais poderosos, elas terão dificuldade em abandonar sua dependência dos humanos.

Os modelos de linguagem grandes (LLMs, na sigla em inglês de Large Language Models) são de fato uma inovação que está mudando o paradigma da ciência de dados. Eles ampliam as capacidades dos modelos de aprendizado de máquina para gerar texto e imagens relevantes em resposta a uma ampla gama de estímulos qualitativos. Embora essas ferramentas sejam caras e difíceis de construir, uma multidão de usuários pode usá-las rapidamente e de forma econômica para realizar algumas das tarefas baseadas em linguagem que só os humanos poderiam fazer antes.  Continuar lendo Os grandes modelos de linguagem realmente mudarão a forma como o trabalho é realizado?