Recentemente, o relatório “Estado da Inteligência Artificial em 2024” da Appen chamou a atenção. Baseado em uma pesquisa com mais de 500 tomadores de decisão de TI nos EUA, o relatório mostra um crescimento de 17% da IA generativa no último ano. No entanto, junto com esse crescimento, as empresas enfrentam desafios significativos na gestão de dados.
Si Chen, responsável estratégica da Appen, mencionou em entrevista que, à medida que os modelos de IA são aplicados em áreas mais complexas e especializadas, as exigências de dados aumentam. Dados por si só não são suficientes; as empresas precisam de dados precisos, diversos, claramente rotulados e adequados a cenários específicos de uso da IA.
A gama de aplicações da IA generativa está em constante expansão, desde operações de TI até pesquisa e desenvolvimento, com empresas utilizando essa tecnologia para aumentar a eficiência. No entanto, apesar do forte crescimento nesse setor, o retorno sobre o investimento (ROI) em projetos de IA está diminuindo.
Desde 2021, a porcentagem de projetos de IA implantados com sucesso diminuiu 8,1%, enquanto o número de projetos que geram um retorno significativo caiu 9,4%. Isso se deve principalmente à crescente complexidade dos projetos de IA, com muitas empresas se aventurando em aplicações de IA generativa mais desafiadoras, que exigem dados de maior qualidade.
Além disso, o relatório destaca a crescente preocupação com a qualidade dos dados. Desde 2021, a precisão dos dados caiu quase 9%. Atualmente, 86% das empresas precisam atualizar seus modelos a cada trimestre, o que aumenta as exigências de precisão e diversidade dos dados. Para resolver esses problemas, muitas empresas estão recorrendo a fornecedores externos de dados.
Ao mesmo tempo, a preparação de dados tornou-se o maior gargalo para os projetos de IA das empresas. Com o aumento da complexidade dos modelos de IA generativa, as empresas precisam de estratégias de longo prazo para garantir a qualidade e a consistência dos dados. Além disso, a intervenção humana torna-se cada vez mais importante; a pesquisa mostra que 80% dos entrevistados consideram a aprendizagem de máquina "humano-máquina" crucial. Esse modelo não apenas ajuda a melhorar o desempenho dos modelos de IA, mas também garante sua ética e relevância.
Destaques:
🌟 A IA generativa cresceu 17% em 2024, mas as empresas enfrentam dificuldades na gestão de dados.
📉 A proporção de implantação bem-sucedida de projetos de IA está diminuindo, assim como o retorno sobre o investimento.
🔍 Os problemas de qualidade de dados estão se agravando, e as empresas precisam de dados de maior qualidade para atender às necessidades de modelos de IA complexos.
