IA de nível de consumidor: trazendo aprendizado de máquina para as massas

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  Previsão Quantumrun
• 27 de janeiro de 2023

Ofertas de código baixo e sem código mais acessíveis da Amazon Web Services (AWS), Azure e Google Cloud permitirão que pessoas comuns criem seus próprios aplicativos de IA com a mesma rapidez com que podem implantar um site. Os aplicativos de IA altamente técnicos dos cientistas podem dar lugar a aplicativos de consumo leves que são muito mais fáceis de usar.

Contexto de IA de nível de consumidor

A “consumerização da TI” tem sido um tema recorrente nos círculos tecnológicos ao longo da década de 2010, mas a partir de 2022, a maioria das ofertas de software corporativo continua desajeitada, inflexível e altamente técnica. Esse paradigma se deve em parte ao excesso de tecnologia e sistemas legados que ainda operam na maioria das agências governamentais e empresas da Fortune 1000. Criar uma IA amigável não é uma tarefa fácil e muitas vezes é deixada de lado em favor de outras prioridades, como custo e prazo de entrega. 

Além disso, muitas empresas menores carecem de equipes internas de ciência de dados que possam personalizar soluções de IA; portanto, elas geralmente dependem de fornecedores que oferecem aplicativos com mecanismos de IA integrados. No entanto, essas soluções de fornecedores podem não ser tão precisas ou personalizadas quanto os modelos criados por especialistas internos. A solução são plataformas automatizadas de aprendizado de máquina (ML) que permitem que funcionários com pouca experiência criem e implantem modelos preditivos. Por exemplo, a empresa norte-americana DimensionalMechanics permite que os clientes criem modelos detalhados de IA de maneira simples e eficiente desde 2020. A IA integrada, conhecida como “o Oracle”, fornece suporte aos usuários durante todo o processo de construção de modelos. A empresa espera que as pessoas usem vários aplicativos de IA como parte de suas rotinas diárias de trabalho, semelhantes ao Microsoft Office ou Google Docs.

Impacto disruptivo

Os provedores de serviços em nuvem implementaram cada vez mais complementos que tornariam mais fácil para as pessoas criar aplicativos de IA. Em 2022, a AWS anunciou o CodeWhisperer, um serviço baseado em ML que ajuda a melhorar a produtividade do desenvolvedor fornecendo recomendações de código. Os desenvolvedores podem escrever um comentário que descreve uma tarefa específica em inglês simples, como “fazer upload de um arquivo para S3”, e o CodeWhisperer determina automaticamente quais serviços de nuvem e bibliotecas públicas são mais adequados para a tarefa especificada. O complemento também cria o código específico em tempo real e recomenda trechos de código gerados.

Enquanto isso, em 2022, o Azure da Microsoft ofereceu um conjunto de serviços automatizados de AI/ML sem ou com pouco código. Um exemplo é o programa de AI do cidadão, projetado para ajudar qualquer pessoa a criar e validar aplicativos de AI em um ambiente do mundo real. Azure Machine Learning é uma interface gráfica do usuário (GUI) com ML automatizado e implantação em lote ou pontos de extremidade em tempo real. O Microsoft Power Platform fornece os kits de ferramentas para criar rapidamente um aplicativo personalizado e um fluxo de trabalho que implementa algoritmos de ML. Os usuários de negócios finais agora podem criar aplicativos de ML de nível de produção para transformar processos de negócios legados.

Essas iniciativas continuarão a ter como alvo indivíduos com pouca ou nenhuma experiência em codificação que desejam testar aplicativos de IA ou explorar novas tecnologias e soluções de processo. As empresas podem economizar dinheiro contratando cientistas e engenheiros de dados em tempo integral e, em vez disso, podem aprimorar seus funcionários de TI. Os provedores de serviços em nuvem também se beneficiam ao ganhar mais novos assinantes, tornando suas interfaces mais fáceis de usar. 

Implicações da IA ​​de nível de consumidor

Implicações mais amplas da IA ​​de nível de consumidor podem incluir: 

• Um mercado crescente para empresas que se concentram no desenvolvimento de plataformas de IA sem ou com pouco código, que permitem que os clientes criem e testem seus próprios aplicativos.
• Um aumento macro na taxa de digitalização de operações públicas e privadas. 
• A codificação pode se tornar uma habilidade menos técnica e pode ser cada vez mais automatizada, permitindo que uma gama mais ampla de trabalhadores participe da criação de aplicativos de software.
• Provedores de serviços em nuvem criando mais complementos que automatizarão o desenvolvimento de software, incluindo a capacidade de verificar problemas de segurança cibernética.
• Mais pessoas optando por aprender a codificar por conta própria usando plataformas de IA automatizadas.
• Programas de educação de codificação sendo cada vez mais adotados (ou reintroduzidos) nos currículos do ensino fundamental e médio, temendo esses aplicativos sem código e com pouco código.

Perguntas para comentar

• Se você usou aplicativos de IA de nível de consumidor, eles foram fáceis de usar?
• Como você acha que os aplicativos de IA de nível de consumidor acelerarão a pesquisa e o desenvolvimento?