A corrida de AI já começou!

>>> O mercado de Data Science & Machine Learning (DSML) tem um ritmo implacável de inovação. Svetlana Sicular , VP Analyst do Gartner, examinou algumas das principais tendências que influenciam o cenário DSML, incluindo Transformers, Edge AI, Engenharia de AI, MLOps, dados sintéticos e ferramentas de AI responsible.

 

Gartner - Data Science e Machine Learning 

• Defina as expectativas certas para o futuro de curto e longo prazo do DSML.
• Tenha sua visão de longo prazo: habilitar DSML com foco em resultados. No curto prazo, seja intencional: aponte para um MVP, pule a POC. Isso o aproximará dos resultados valiosos.
• Não complique demais as soluções para agregar valor. Use a melhor técnica para um trabalho para alcançar eficiência, rapidez e simplicidade. Salte para o ML de última geração com modelos pré-treinados quando isso lhe proporcionar uma diferenciação competitiva.
• Gerencie riscos, apoie a responsabilidade e aumente a adoção com ferramentas de IA responsible.
• Otimize para habilidades de gargalo: permita que cientistas de dados profissionais façam o trabalho de maior valor.
• Atraia talentos com novas oportunidades de carreira: envolva engenheiros no projeto de soluções de IA, eficiências operacionais e estratégias de implementação
• Crie uma base de dados para IA. Aborde o DSML centrado em dados como um investimento contínuo e de alta prioridade.

>>> Data &. Analytics (D&A) têm sido simultaneamente um impulsionador, facilitador e resposta às incertezas com as quais as organizações lidam há mais de dois anos. Nesta sessão, Gareth Herschel, VP Analyst na Gartner, e Debra Logan, Distinguished VP Analyst na Gartner, exploraram como as organizações podem considerar novas perspectivas em D&A e projetar melhores decisões em um mundo de mudanças perpétuas.

Gartner - até 2030, a maioria dos dados usados ​​para construir modelos serão dados sintéticos. 

• “Como profissionais de D&A, devemos sempre nos perguntar não apenas se estamos coletando, integrando e armazenando nossos dados da melhor maneira possível, mas, mais fundamentalmente, se temos os dados certos”.
• “Ter as variedades corretas de dados é mais importante do que o volume”.
• Os líderes de D&A podem garantir que têm os dados certos fazendo quatro coisas: 1) parar de coletar dados por precaução; 2) considerar substituir big data por small data; 3) trocar dados reais por dados sintéticos; 4) garantir que seus metadados ativos informem não apenas quais dados você possui, mas também o que eles significam.
• “Os dados mais valiosos serão os dados que criamos, não os dados que coletamos”.
• O Gartner estima que, até 2030, a maioria dos dados usados para construir modelos serão dados sintéticos.
• “Os dados sozinhos não são suficientes para orientar as decisões. Projete melhores decisões, melhorando o timing das decisões, acelerando as decisões e conectando as decisões”.

Democratização através de plataforma de DSML

>>> Catalisada pela transformação digital, a necessidade de democratização e a urgência das plataformas de industrialização, ciência de dados e aprendizado de máquina (DSML) continuam a evoluir rapidamente.

Gartner - O ciclo de vida típico de DSML. 

Data Sharing é fundamental

>>> O compartilhamento de dados é obrigatório para o crescimento da receita, otimização de custos, mitigação de riscos aprimorada e aceleração de negócios digitais. Nesta sessão, Lydia Clougherty Jones, Sr. Director Analyst na Gartner, explicou importância do compartilhamento de dados para ajudar os líderes da D&A modernizar e alinhar o sharing de dados com as prioridades das partes interessadas, as metas da empresa e a organização.

Gartner - o compartilhamento confiável de dados. 

“O compartilhamento confiável de dados significa o nível ideal, não perfeito, de confiança nos ecossistemas de compartilhamento. Aplique “confiança situacional”, não confiança perfeita, para alcançar o valor máximo e se beneficiar do compartilhamento de dados”.

A cultura Data Driven precisa prever riscos

>>> Uma cultura Data Driven é a chave para o sucesso das equipes de Data &. Analytics. Mas, se sua cultura não estiver ciente dos riscos, seus investimentos em dados, análises e IA estarão expostos a riscos ainda maiores. Nesta sessão, Saul Judah, VP Analyst na Gartner, explicou por que uma cultura de risco ajudará os líderes de dados e análises a fornecer melhor valor comercial e cinco ações que podem ser tomadas para melhorar sua cultura de risco de D&A.

Gartner - existem etapas importantes a serem seguidas para criar uma forte cultura de conhecimento de risco para dados e análises. 

• "A pesquisa do Diretor de Dados do Gartner (CDO) de 2022 mostrou que 21% dos diretores de dados (CDOs) disseram que são medidos por risco, mas apenas 8% disseram que estão envolvidos na implementação da cultura de riscos".
• "Boas decisões de negócios não podem ser tomadas, a menos que você entenda o risco".

>>> A ética digital tornou-se um componente-chave do papel do líder de dados e análises, à medida que as organizações passam de perguntar o que devem fazer sobre ética para avaliar seu progresso em iniciativas de ética digital. Nesta sessão, Frank Buytendijk, Distinguished VP Analyst na Gartner, destacou como as organizações podem avaliar sua maturidade em ética digital.

Gartner - várias tecnologias têm diferentes pegadas éticas que os líderes de D&A devem considerar como parte de sua estratégia de ética digital. 

• A maturidade da ética digital de uma organização pode variar de inconsciente ou puramente focada em conformidade regulatória; para passiva, onde os problemas são resolvidos à medida que surgem; para proativo, onde a organização está planejando a coisa certa a fazer com base em múltiplas perspectivas. No mais alto nível de maturidade, a ética é um elemento integrante de todas as operações.
• Aprenda a confiar no processo de desenvolvimento de uma estratégia de ética digital. Comece com princípios ou valores, depois operacionalize identificando os dilemas subjacentes. Em seguida, monitore as consequências não intencionais e assuma a responsabilidade por meio de um processo de escalonamento.
• Lembre-se de que tecnologias diferentes têm pegadas morais diferentes. Por exemplo, bancos de dados e ferramentas de desenvolvimento podem ter uma pegada moral menor, enquanto ferramentas como IA ou o metaverso exigem um novo pensamento para considerar suas implicações éticas.
• A linha inferior é que a ética digital é agora um tópico dominante. Se já não estiver na agenda da administração, coloque-o.

Principais tendências em dados e análises para 2022

>>> Gerenciar incertezas e volatilidades consequentes e persistentes será o foco principal dos líderes de Data Analytics em 2022. Nesta sessão, Carlie Idoine, VP Analyst na Gartner, e Ted Friedman, Distinguished VP Analyst na Gartner, destacaram as principais tendências de D&A que deve estar no radar dos líderes para impulsionar novo crescimento, eficiência, resiliência e inovação.

Gartner - 12 tendências que os líderes de D&A precisam desenvolver. 

Tendência nº 1 - Sistemas de IA adaptáveis: À medida que as decisões se tornam mais conectadas, mais contextuais e mais contínuas, os líderes de D&A precisam reestruturar a tomada de decisões. Use sistemas de IA adaptáveis que podem oferecer decisões mais rápidas e flexíveis, adaptando-se mais rapidamente às mudanças.

Tendência nº 2 - Data Centric AI: Sem os dados certos, construir IA é arriscado e possivelmente perigoso. A formalização da IA centrada em dados como parte de sua estratégia de gerenciamento de dados garantirá que as considerações de dados específicas da IA, como viés de dados, rotulagem e desvio, sejam abordadas.

Tendência nº 3 - Análise Enriquecida pelo Contexto: Ajuda a identificar e criar mais contexto com base em semelhanças, restrições, caminhos e comunidades. Até 2025, análises orientadas ao contexto e modelos de IA substituirão 60% dos modelos existentes baseados em dados tradicionais.

Tendência nº 4 - Déficit de Competências e Alfabetização: Até 2025, a maioria dos CDOs não terá conseguido promover a alfabetização de dados necessária na força de trabalho para atingir suas metas estratégicas de negócios orientadas por dados. As organizações devem promover uma maior alfabetização de dados e aprendizado digital, em vez de simplesmente fornecer plataformas, conjuntos de dados e ferramentas essenciais.

Tendência nº 5 - Governança Conectada: A governança conectada fornece um meio de conectar esforços de governança distintos, incluindo governança de D&A, em diferentes organizações, físicas e virtuais, bem como em regiões geográficas.

Tendência nº 6 - Expansão até o limite: Dados, análises e as tecnologias que os suportam residem cada vez mais em ambientes de computação de ponta, mais próximos dos ativos no mundo físico e fora do alcance tradicional da TI.

Database Management Systems - Acelere para a nuvem

>>> O mercado de gerenciamento de banco de dados está passando por uma rápida transição e a nuvem se tornou a plataforma preferida. Nesta sessão, Donald Feinberg, Distinguished VP Analyst na Gartner, discutiu o que está impulsionando a transformação da infraestrutura de dados para novas tecnologias e como as tecnologias de banco de dados estão mudando para dar suporte à mudança para a nuvem.

Gartner - as implantações de nuvem de DBMS vêm com vários prós e contras que as organizações devem considerar. 

• “Os negócios digitais exigem um ambiente de dados e análise totalmente configurável. Várias tecnologias estão apoiando essa mudança, incluindo soluções de nuvem híbrida, multicloud e intercloud”.
• “O mercado de sistemas de gerenciamento de banco de dados (DBMS) valeu US$ 64,8 bilhões em 2020. O crescimento da plataforma de banco de dados em nuvem como serviço (dbPaaS) impulsionou 93,5% do crescimento de US$ 9,4 bilhões do mercado de DBMS”.
• “As implantações do Cloud DBMS oferecem vários benefícios, como a criação de novos modelos financeiros, provisionamento rápido, maior elasticidade e escalabilidade e recursos de desenvolvimento mais ágeis”.
• “Há também alguns contras potenciais do SGBD em nuvem, como aumento dos requisitos regulatórios e de governança, problemas de soberania de dados, falta de controle ou medo do aprisionamento do fornecedor”.
• “Embora o SGBD em nuvem seja considerado um mercado, existem sete casos de uso principais para essa tecnologia: transações tradicionais, transações aumentadas, processamento de fluxo/evento, inteligência operacional, data warehouse, data warehouse lógico e data lake”.
• “Gartner prevê que até 2023, 25% das organizações adotarão uma solução de dados e análise de um único provedor de nuvem para reduzir os custos gerais”.
• “Os ecossistemas de dados serão a próxima onda de refinamento da nuvem”.

IA e o futuro do trabalho

>>> A IA já está transformando tarefas e mudando a composição das funções e responsabilidades do trabalho. Nesta apresentação, Graham Waller , Distinguished VP Analyst do Gartner, discutiu o impacto da IA nos empregos e explorou as etapas práticas que as organizações devem tomar à medida que a maturidade da IA aumenta para garantir que a empresa tenha as habilidades necessárias no futuro.

Gartner - diferentes cenários de trabalho podem surgir até 2035 com base na evolução da automação e nas atitudes das pessoas em relação à IA. 

• “Desbloqueie o potencial da IA para transformar o trabalho, mudando a mentalidade de empregos e ocupações para habilidades e tarefas. Em seguida, crie mercados para combinar o trabalho com as habilidades e ajudar as pessoas a crescer”.
• “Ative sua orientação de negócio centrada no ser humano para colocar as pessoas em primeiro lugar, enquanto aproveita a IA para transformar o trabalho. Liberte os funcionários do trabalho penoso e eduque continuamente com o aprendizado aprimorado da IA”.

A triggo.ai está conectada com todo o ecossistema de Data & Analytics, acompanhando de perto todas as tendências do mercado. Fale com nossos especialistas!