O futuro da IA: tendências que moldam os próximos 10 anos

Desde sua criação, a IA generativa tem evoluído. Já vimos desenvolvedores como OpenAI e Meta se afastarem de grandes modelos para incluir versões menores e menos onerosas, aprimorando modelos de IA para fazer o mesmo ou mais utilizando menos recursos. A engenharia de prompts está mudando à medida que modelos como o ChatGPT ficam mais inteligentes e melhores em entender as nuances da linguagem humana. À medida que os LLMs são treinados com informações mais específicas, eles podem fornecer expertise profunda para setores especializados, tornando-se agentes sempre disponíveis para ajudar a completar tarefas.

A IA não é uma tecnologia passageira. Não é uma moda. Mais de 60 países já desenvolveram estratégias nacionais de IA para aproveitar os benefícios dessa tecnologia enquanto mitigam riscos. Isso implica investimentos substanciais em pesquisa e desenvolvimento, revisão e adaptação de padrões políticos e regulamentares relevantes, além de garantir que a tecnologia não desestabilize o mercado de trabalho justo nem prejudique a cooperação internacional.

Está se tornando mais fácil para humanos e máquinas se comunicarem, permitindo que usuários de IA realizem mais com maior proficiência. A IA deve adicionar USD 4,4 trilhões para a economia global por meio de exploração e otimização contínuas.

Até 2034, a IA se tornará um elemento essencial em muitos aspectos de nossas vidas pessoais e empresariais. Modelos de IA generativa, como o GPT-4, demonstraram grande potencial no curto período em que estão disponíveis para o público, mas suas limitações também se tornaram bem conhecidas. Como resultado, o futuro da IA está sendo definido por uma mudança em direção tanto a modelos de grande escala de código aberto para experimentação quanto ao desenvolvimento de modelos menores e mais eficientes, para facilitar o uso e reduzir custos.

Iniciativas como o Llama 3.1, um modelo de IA de código aberto com 400 bilhões de parâmetros, e o Mistral Large 2, lançado para fins de pesquisa, ilustram a tendência de fomentar a colaboração comunitária em projetos de IA, enquanto mantêm direitos comerciais. O crescente interesse em modelos menores levou à criação de modelos como o mini GPT 4o-mini, com 11 bilhões de parâmetros, rápido e econômico. Não demorará muito até que haja um modelo adequado para ser incorporado em dispositivos como smartphones, especialmente à medida que os custos continuarem a diminuir.

Esse movimento reflete uma transição de modelos exclusivamente grandes e fechados para soluções de IA mais acessíveis e versáteis. Embora modelos menores ofereçam acessibilidade e eficiência, permanece uma demanda pública por sistemas de IA mais poderosos, indicando que provavelmente haverá uma abordagem equilibrada no desenvolvimento de IA para priorizar tanto a escalabilidade quanto a acessibilidade. Esses novos modelos entregam maior precisão com menos recursos, tornando-os ideais para empresas que precisam de criação de conteúdo sob medida ou capacidades avançadas de resolução de problemas.

A IA influenciou o desenvolvimento de várias tecnologias centrais. A IA desempenha um papel crucial no avanço da visão computacional, permitindo análises mais precisas de imagens e vídeos, o que é essencial para tecnologias como veículos autônomos e diagnósticos médicos. Em processamento de linguagem natural (NLP), a IA aprimora a capacidade das máquinas de compreender e gerar linguagem humana, melhorando interfaces de comunicação e possibilitando ferramentas mais sofisticadas de tradução e análise de sentimentos.

A IA potencializa a análise preditiva e a análise de big data, processando e interpretando vastas quantidades de dados para prever tendências e informar decisões. Na robótica, o desenvolvimento de máquinas mais autônomas e adaptáveis simplifica tarefas como montagem, exploração e entrega de serviços. Além disso, inovações impulsionadas por IA no Internet das Coisas (IoT) aprimoram a conectividade e a inteligência dos dispositivos, levando a casas, cidades e sistemas industriais mais inteligentes.

Aqui estão alguns dos avanços em IA que podemos ver em dez anos:

O campo emergente da IA multimodal será amplamente testado e refinado até 2034. A IA unimodal foca em um único tipo de dado, como NLP ou visão computacional. Em contraste, a IA multimodal se assemelha mais à forma como os humanos se comunicam, compreendendo dados visuais, voz, expressões faciais e inflexões vocais. Essa tecnologia integrará texto, voz, imagens, vídeos e outros dados para criar interações mais intuitivas entre humanos e sistemas computacionais. Ela tem o potencial de alimentar assistentes virtuais e chatbots avançados que entendem consultas complexas e podem fornecer textos personalizados, recursos visuais ou tutoriais em vídeo como resposta.

A IA se tornará ainda mais integrada nas esferas pessoais e profissionais, impulsionada por plataformas amigáveis que permitem que não especialistas utilizem IA para negócios, tarefas individuais, pesquisa e projetos criativos. Essas plataformas, semelhantes aos construtores de sites atuais, permitirão que empreendedores, educadores e pequenas empresas desenvolvam soluções de IA personalizadas sem a necessidade de expertise técnica avançada.

A IA orientada por API e os microsserviços permitirão que as empresas integrem funções avançadas de IA em seus sistemas existentes de forma modular. Essa abordagem acelerará o desenvolvimento de aplicações personalizadas sem exigir um amplo conhecimento de IA.

Para empresas, a criação facilitada de modelos significa ciclos de inovação mais rápidos, com ferramentas de IA personalizadas para cada função empresarial. Plataformas no-code e de pouco código permitirão que usuários não técnicos criem modelos de IA usando componentes de arrastar e soltar, módulos plug-and-play ou fluxos de trabalho guiados. Como muitas dessas plataformas serão baseadas em LLMs, os usuários também poderão consultar um modelo de IA usando prompts.

Plataformas de Auto-ML estão melhorando rapidamente, automatizando tarefas como pré-processamento de dados, seleção de características e ajuste de hiperparâmetros. Na próxima década, o Auto-ML se tornará ainda mais acessível e fácil de usar, permitindo que pessoas criem modelos de IA de alto desempenho rapidamente, sem necessidade de especialização. Serviços de IA baseados na nuvem também fornecerão modelos de IA desenvolvidos previamente que podem ser personalizados, integrados e escalados conforme necessário.

Para os entusiastas, ferramentas de IA acessíveis impulsionarão uma nova onda de inovação individual, permitindo o desenvolvimento de aplicações de IA para projetos pessoais ou negócios paralelos.

O desenvolvimento de código aberto pode promover transparência, enquanto uma governança cuidadosa e diretrizes éticas podem ajudar a manter padrões elevados de segurança e construir confiança em processos impulsionados por IA. O auge dessa acessibilidade pode ser um assistente virtual multimodal totalmente controlado por voz, capaz de criar ativos visuais, textuais, de áudio ou vídeo sob demanda.

Embora altamente especulativo, se um sistema de inteligência geral artificial (AGI) surgir até 2034, poderemos presenciar o advento de sistemas de IA que possam gerar, organizar e refinar autonomamente seus próprios conjuntos de dados de treinamento, possibilitando autoaperfeiçoamento e adaptação sem intervenção humana.

À medida que a IA generativa se torna mais centralizada dentro das organizações, as empresas podem começar a oferecer "seguro contra alucinações de IA". Apesar de treinamentos extensivos, modelos de IA podem fornecer resultados incorretos ou enganosos. Esses erros geralmente decorrem de dados de treinamento insuficientes, suposições incorretas ou vieses nos dados de treinamento.

Esse seguro protegeria instituições financeiras, a indústria médica, a indústria jurídica e outras contra saídas inesperadas, imprecisas ou prejudiciais de IA. As seguradoras poderiam cobrir riscos financeiros e reputacionais associados a esses erros, de maneira semelhante ao que fazem com fraudes financeiras e vazamentos de dados.

A tomada de decisão e o modelo preditivo da IA avançarão a ponto de os sistemas de IA funcionarem como parceiros estratégicos de negócios, ajudando executivos a tomar decisões informadas e automatizar tarefas complexas. Esses sistemas de IA integrarão análise de dados em tempo real, consciência contextual e insights personalizados para oferecer recomendações sob medida, como planejamento financeiro e estratégias de alcance ao cliente, alinhadas aos objetivos de negócios.

O NLP aprimorado permite que a IA participe de conversas com a liderança, oferecendo conselhos com base em modelagem preditiva e planejamento de cenários. As empresas vão recorrer à IA para simular resultados potenciais, gerenciar a colaboração entre departamentos e ajustar estratégias a partir de aprendizado contínuo. Esses parceiros de IA permitirão que pequenas empresas cresçam mais rápido e funcionem com eficiências semelhantes às de grandes corporações.

A IA quântica, utilizando as propriedades únicas dos qubits, pode romper as limitações da IA clássica ao resolver problemas anteriormente insolúveis devido às restrições computacionais. Simulações complexas de materiais, vastas otimizações de cadeias de suprimentos e conjuntos de dados exponencialmente maiores podem se tornar viáveis em tempo real. Isso pode transformar campos de pesquisa científica, onde a IA expandirá os limites da descoberta em física, biologia e ciência do clima, modelando cenários que levariam milênios para computadores clássicos processarem.

Um dos principais obstáculos no avanço da IA tem sido o enorme tempo, energia e custo envolvidos no treinamento de modelos massivos, como modelos de linguagem de grande porte (LLMs) e redes neurais. Os requisitos de hardware atuais estão atingindo os limites da infraestrutura computacional convencional, razão pela qual a inovação se concentrará em aprimorar o hardware ou criar arquiteturas completamente novas. A computação quântica oferece um caminho promissor para a inovação em IA, pois pode reduzir drasticamente o tempo e os recursos necessários para treinar e executar grandes modelos de IA.

Os modelos bitnet utilizam parâmetros ternários, um sistema de base-3 com 3 dígitos para representar informações. Essa abordagem aborda o problema energético ao permitir que a IA processe informações de maneira mais eficiente, baseando-se em múltiplos estados em vez de dados binários (0 e 1). Isso pode resultar em cálculos mais rápidos com menor consumo de energia.

Startups apoiadas pela Y Combinator e outras empresas estão investindo em hardware de silício especializado voltado para modelos bitnet, o que pode acelerar significativamente os tempos de treinamento de IA e reduzir os custos operacionais. Essa tendência sugere que sistemas de IA futuros combinarão computação quântica, modelos bitnet e hardware especializado para superar os limites computacionais.

Regulamentações e padrões éticos de IA precisarão avançar significativamente para que a ubiquidade da IA se torne realidade. Impulsionado por frameworks como o EU AI Act, um desenvolvimento fundamental será a criação de sistemas rigorosos de gerenciamento de riscos, classificando a IA em níveis de risco e impondo requisitos mais rigorosos para IA de alto risco. Modelos de IA, especialmente os generativos e de grande escala, poderão precisar atender a padrões de transparência, robustez e cibersegurança. Esses frameworks provavelmente se expandirão globalmente, seguindo o exemplo do EU AI Act, que define padrões para setores como saúde, finanças e infraestrutura crítica.

As considerações éticas moldarão as regulamentações, incluindo proibições a sistemas que representem riscos inaceitáveis, como pontuação social e identificação biométrica remota em espaços públicos. Os sistemas de IA deverão incluir supervisão humana, proteger direitos fundamentais, abordar questões como viés e justiça e garantir implementações responsáveis.

A IA que antecipa necessidades de forma proativa e toma decisões de forma autônoma provavelmente se tornará parte essencial da vida pessoal e empresarial. A IA agêntica refere-se a sistemas compostos por agentes especializados que operam de forma independente, cada um lidando com tarefas específicas. Esses agentes interagem com dados, sistemas e pessoas para concluir fluxos de trabalho em várias etapas, permitindo que as empresas automatizem processos complexos, como suporte ao cliente ou diagnósticos de redes. Diferentemente de modelos de linguagem de grande porte (LLMs) monolíticos, a IA agêntica adapta-se a ambientes em tempo real, utilizando algoritmos de tomada de decisão mais simples e ciclos de feedback para aprender e melhorar.

Uma das principais vantagens da IA agêntica é a divisão do trabalho entre o LLM, que lida com tarefas gerais, e os agentes específicos do domínio, que fornecem conhecimento profundo. Essa divisão ajuda a atenuar as limitações do LLM. Por exemplo, em uma empresa de telecomunicações, um LLM pode categorizar uma consulta do cliente, enquanto agentes especializados recuperam informações da conta, diagnosticam problemas e formulam uma solução em tempo real.

Até 2034, esses sistemas de IA agêntica podem se tornar fundamentais para gerenciar tudo, desde fluxos de trabalho empresariais até casas inteligentes. Sua capacidade de antecipar necessidades, tomar decisões e aprender com o ambiente de forma autônoma pode torná-los mais eficientes e econômicos, complementando os recursos gerais dos LLMs e aumentando a acessibilidade da IA em todos os setores.

À medida que os dados gerados por humanos se tornam escassos, as empresas já estão migrando para dados sintéticos, que são conjuntos de dados artificiais que imitam padrões do mundo real sem as mesmas limitações de recursos ou preocupações éticas. Essa abordagem se tornará o padrão para o treinamento de IA, aprimorando a precisão do modelo e promovendo a diversidade de dados. Os dados de treinamento de IA incluirão imagens de satélite, dados biométricos, registros de áudio e dados de sensores de IoT.

A ascensão de modelos personalizados será uma tendência fundamental em IA, com organizações usando conjuntos de dados proprietários para treinar IA adaptada às suas necessidades específicas. Esses modelos, projetados para geração de conteúdo, interação com clientes e otimização de processos, podem superar os LLMs de uso geral ao se alinharem estreitamente aos dados e contextos exclusivos da organização. As empresas investirão na garantia da qualidade dos dados para que tanto dados reais quanto sintéticos atendam a altos padrões de confiabilidade, precisão e diversidade, mantendo o desempenho da IA e a robustez ética.

O desafio da "IA sombra" (ferramentas de IA não autorizadas usadas por funcionários) levará as organizações a implementar uma governança de dados mais rigorosa, garantindo que apenas sistemas de IA aprovados acessem dados sensíveis e proprietários.

Conforme a IA continua evoluindo, várias ideias ambiciosas estão surgindo para enfrentar as atuais limitações e expandir os limites do que a inteligência artificial pode alcançar. Um desses casos é a computação pós-Moore¹, que visa ir além da arquitetura Von Neumann tradicional como GPUs e TPUs próximos de seus limites físicos e práticos.

Com os modelos de IA se tornando cada vez mais complexos e intensivos em dados, novos paradigmas computacionais são necessários. Inovações em computação neuromórfica², que imita a estrutura neural do cérebro humano, estão na vanguarda dessa transição. Além disso, a computação óptica³, que utiliza luz em vez de sinais elétricos para processar informações, oferece caminhos promissores para melhorar a eficiência computacional e a escalabilidade.

Outro grande projeto é o desenvolvimento de uma Internet de IA⁴ distribuída, ou IA federada, que visa uma infraestrutura de IA descentralizada e distribuída. Diferente dos modelos tradicionais de IA centralizados, que dependem de grandes centros de dados, a IA federada opera em diversos dispositivos e locais, processando dados localmente para melhorar a privacidade e reduzir a latência.

Ao permitir que smartphones, dispositivos IoT e nós de computação de edge colaborem e compartilhem insights sem transmitir dados brutos, a IA federada promove um ecossistema de IA mais seguro e escalável. As pesquisas atuais se concentram no desenvolvimento de algoritmos e protocolos eficientes para colaboração sem dificuldades entre modelos distribuídos, facilitando o aprendizado em tempo real enquanto mantêm altos padrões de integridade e privacidade de dados.

Outra área crucial de experimentação aborda as limitações inerentes do mecanismo de atenção da arquitetura de transformação⁵. Os transformadores dependem de um mecanismo de atenção com uma janela de contexto para processar partes relevantes dos dados de input, como tokens anteriores em uma conversa. No entanto, à medida que a janela de contexto se expande para incorporar mais dados históricos, a complexidade computacional aumenta quadraticamente, tornando o processo ineficiente e caro.

Para superar esse desafio, pesquisadores estão investigando abordagens como a linearização do mecanismo de atenção ou a adoção de técnicas de janela mais eficientes, permitindo que transformers lidem com janelas de contexto maiores sem o aumento exponencial do uso de recursos computacionais. Esse progresso possibilitaria que os modelos de IA compreendessem melhor e incorporassem interações passadas em grande escala, levando a respostas mais coerentes e adequadas ao contexto.

Imagine começar o dia em 2034. Um assistente inteligente controlado por voz, conectado a cada aspecto da sua vida, dá as boas-vindas com o cardápio familiar da semana, adequado às preferências de todos. Ele vai informar a situação atual da sua despensa, fazendo o pedido de mantimentos quando necessário. Seu trajeto ao trabalho se torna automático, pois seu chofer virtual seleciona a rota mais eficiente, ajustando-se ao tráfego e às condições climáticas em tempo real.

No trabalho, um parceiro de IA filtra tarefas diárias e fornece insights com práticas, ajuda com tarefas rotineiras e atua como um banco de dados de conhecimento dinâmico e proativo. No nível pessoal, a tecnologia integrada de IA pode criar entretenimento personalizado, gerando histórias, música ou artes visuais personalizadas de acordo com seus gostos. Se você quiser aprender algo, a IA pode fornecer tutoriais em vídeo adaptados ao seu estilo de aprendizado, integrando texto, imagens e voz.

À medida que a adoção da IA se espalha e a tecnologia evolui, seu impacto nas operações globais será enorme. Veja a seguir algumas das principais implicações da tecnologia avançada de IA:

A IA terá um papel duplo na ação climática ao contribuir simultaneamente para o aumento da demanda energética e servir como uma ferramenta de mitigação. Os recursos computacionais necessários para treinar e implementar grandes modelos de IA aumentam significativamente o consumo de energia, exacerbando as emissões de carbono se as fontes de energia não forem sustentáveis. Por outro lado, a IA pode melhorar as iniciativas climáticas ao otimizar o uso de energia em diversos setores, aprimorar modelos e previsões climáticas e possibilitar soluções inovadoras para energia renovável, captura de carbono e monitoramento ambiental.

No setor de manufatura, robôs com tecnologia de IA podem realizar tarefas complexas de montagem com precisão, aumentando as taxas de produção e reduzindo defeitos. No setor de saúde, ferramentas diagnósticas automatizadas ajudam médicos a identificar doenças com mais precisão e rapidez. A automação de processos impulsionada por IA e o aprendizado de máquina em finanças, logística e experiência do cliente podem simplificar operações, reduzir custos e melhorar a qualidade do serviço. Ao lidar com tarefas repetitivas, a IA permite que os trabalhadores humanos se concentrem em empreendimentos estratégicos e criativos, fomentando inovação e produtividade.

A ascensão da automação impulsionada por IA inevitavelmente levará à substituição de empregos, particularmente em setores que dependem fortemente de tarefas repetitivas e manuais. Funções como entrada de dados, trabalho em linhas de montagem e atendimento ao cliente de rotina podem sofrer reduções significativas à medida que máquinas e algoritmos assumem essas funções. No entanto, isso também criará oportunidades em desenvolvimento de IA, análise de dados e cibersegurança. A demanda por habilidades de manutenção, supervisão e governança ética de IA crescerá, proporcionando caminhos para a requalificação da força de trabalho.

A IA generativa tornou mais fácil criar deepfakes (áudio, vídeo e imagens realistas, mas falsos) usados para disseminar informações falsas e manipular a opinião pública. Isso representa desafios para a integridade da informação e a confiança na mídia. Enfrentar essa questão requer ferramentas avançadas de detecção, educação pública e, possivelmente, medidas legais para responsabilizar os criadores de deepfakes maliciosos.

As pessoas antropomorfizam a IA, formando vínculos emocionais e dinâmicas sociais complexas, como visto com o Efeito ELIZA⁶ e outros companheiros de IA. Na próxima década, essas relações podem se tornar mais profundas, levantando questões psicológicas e éticas. A sociedade deve promover interações saudáveis com máquinas cada vez mais semelhantes às humanas e ajudar as pessoas a discernir as interações humanas genuínas das orientadas por IA.

À medida que o conteúdo gerado por IA domina a internet (estimado em cerca de 50% do material on-line), a disponibilidade de dados gerados por humanos diminui. Pesquisadores preveem que, até 2026, os dados públicos para treinar grandes modelos de IA poderão se esgotar. Para resolver isso, a comunidade de IA está explorando a geração de dados sintéticos e novas fontes de dados, como dispositivos IoT e simulações, para diversificar os inputs de treinamento da IA. Essas estratégias são essenciais para sustentar os avanços em IA e garantir que os modelos continuem eficazes em um cenário digital cada vez mais saturado de dados.

Com o avanço da IA e o aumento do foco em modelos mais acessíveis, capazes de oferecer soluções sob medida para pessoas e organizações, a confiança e a segurança precisam ser mantidas como prioridades.

O watsonx.ai da IBM é um portfólio de produtos de IA para desenvolver, implementar e gerenciar soluções de IA que se alinham às tendências atuais em direção a ferramentas de IA mais seguras, acessíveis e versáteis.

Watsonx.ai integra recursos avançados de IA com a flexibilidade necessária para dar suporte às empresas em vários setores, ajudando a garantir que aproveitem o poder da IA de forma efetiva, e não apenas para seguir uma tendência. Ao priorizar a facilidade de uso e a eficiência, o watsonx.ai está preparado para se tornar um ativo indispensável para quem deseja adotar IA na próxima década.