Inteligência Artificial e Machine Learning, em particular, são áreas crescentes de pesquisa e investimento. À medida que estas palavras-chave se tornam cada vez mais comuns, o mesmo ocorre com a adoção dessas tecnologias. O mercado está a começar a perceber o cenário tecnológico em constante mudança e está interessado em descobrir como a integração do Machine Learning pode beneficiar os negócios.
Para permanecer relevante e na vanguarda das indústrias de ritmo acelerado e em rápida mudança, a inovação é necessária. Como tal, é importante acompanhar os novos avanços da ciência e da tecnologia. Mas, quais são as tendências do Machine Learning para 2020?
Tendências do Machine Learning para 2020
- Data Lakes e SaaS para análises de negócios
À medida que fica mais barato e fácil armazenar dados, mais empresas verão os benefícios da adoção do Machine Learning. Quanto menor for o custo de adoção – não apenas do ponto de vista financeiro -, maior é a probabilidade de as empresas adotarem essa tecnologia. O armazenamento do Data Lake também está a ganhar força no mundo dos negócios e por boas razões.
A capacidade de armazenar dados não estruturados até que estejam prontos para utilização é uma abordagem benéfica para as empresas. Os Data Lakes geralmente beneficiam do armazenamento na cloud, tornando o armazenamento de dados acessível e escalável.
Além disso, quando o data lake está vinculado à plataforma ou às ferramentas de software como um serviço (Saas), o processo torna-se otimizado. Embora isso possa nivelar o campo de atuação e democratizar o Business Intelligence, também pode ser a queda de empresas ansiosas demais para entrar. É importante examinar como o Machine Learning pode beneficiar os seus negócios e criar estratégias para o processo de implementação antes da adoção.
- Os algoritmos de Machine Learning tornar-se-ão mais precisos
À medida que as tendências do Machine Learning passam de testes e casos isolados para obter uma ampla adoção, os algoritmos continuarão a melhorar. Pela própria natureza do Machine Learning, quanto mais dados os algoritmos tiverem acesso, melhor continuarão a ajustar-se. As aplicações no mundo real fornecerão um maior potencial de teste do que o que poderia ocorrer num laboratório de tecnologia ou num centro de pesquisa.
Com a experiência no setor, as aplicações de Machine Learning também aumentam e diminuem, à medida que as empresas aprendem onde podem beneficiar mais. Nem todas as empresas conseguirão implementar o Machine Learning.
O poder do Machine Learning pode trazer consequências indesejadas, como a discriminação de dados. Felizmente, a consciencialização e o reconhecimento dessas questões podem levar a soluções benéficas, mesmo virando a mesa e sendo utilizadas como força para praticar o bem.
Outro tópico importante no mundo da tecnologia é a privacidade de dados. As novas tendências do Machine Learning levaram a melhorias no marketing direcionado, mas alguns não estão convencidos de que essa personalização valha os resultados desejados, pois os utilizadores têm de sacrificar um pouco da sua privacidade. À medida que a adoção do Machine Learning continua a aumentar, também aumentam os tópicos sobre a sua implementação e utilização.
Machine learning já é tendência global de IT para 2020
- A colaboração da tecnologia
As empresas estão a aprender que há maiores benefícios do emparelhamento de tecnologias atuais. Como tal, o uso do Machine Learning também levará à adoção de outras tecnologias. A análise preditiva e o Machine Learning, quando utilizados em conjunto, levam a previsões mais poderosas.
Assim como as descobertas do Predictive Analytics podem ser utilizadas para informar decisões de negócios, os algoritmos de Machine Learning também aprendem com os dados e usam as suas descobertas para evoluir e se adaptar. A IA e o Machine Learning também podem ser usados para preparar dados para visualização de dados e análise preditiva.
O Machine Learning também ajuda a acelerar o avanço do processamento de linguagem natural, treinando novamente os modelos para que sejam mais precisos. O processamento de linguagem natural é outro ramo da IA e é considerado por alguns como parte do Machine Learning. A PNL descreve como os programas de computador entendem a linguagem humana.
- Adoção rápida impulsionará o crescimento
Existe uma preocupação crescente de que as tendências de IA e Machine Learning signifiquem a substituição de trabalhadores. No entanto, a demanda por empregos em ciência de dados aumentará. Embora as ferramentas de Business Intelligence sejam benéficas, ter desenvolvedores e cientistas de dados familiarizados com essas tecnologias e ferramentas é um recurso inestimável para as empresas.
Há também um espaço crescente para aqueles que estão interessados em desenvolver essas ferramentas e continuar a pesquisa tecnológica de amanhã. À medida que a adoção da IA e do Machine Learning continua, as empresas procurarão esses especialistas para descobrir para onde devem direcionar os seus esforços e recursos.
