Gastos em IA generativa ultrapassarão US$ 500 bilhões até 2027
A taxa de crescimento anual composto deve chegar a 16%, desafios já se tornam realidade, é preciso investir.
Gastos em Inteligência Artificial (IA) generativa deverão superar os US$ 500 bilhões em 2027 globalmente. A tecnologia, promovida e disseminada principalmente pelo ChatGPT, da OpenAI, no final de 2022 está sendo adotada por empresas ao redor do mundo. Como resultado, a IA generativa tem o potencial de impactar as decisões de negócios em todos os níveis de uma organização.
A conclusão é da pesquisa “FutureScape 2024”, da International Data Corporation (IDC). O levantamento aponta uma mudança para o crescimento dos investimentos em tecnologia para maior implementação de Inteligência Artificial e a adoção de produtos e serviços aperfeiçoados pela ferramenta.
Outra pesquisa da IDC aponta também para um crescimento dos gastos das organizações com o processo de transformação digital. Segundo a análise do “Worldwide Digital Transformation Spending Guide”, os gastos na área deverão superar os R$ 3,9 trilhões até 2027, com uma taxa de crescimento anual composto (compound annual growth rate, ou CAGR) de 16,1%.
Segundo o levantamento, os Estados Unidos concentrarão cerca de 35,8% dos gastos em transformação digital em 2023, enquanto a região Ásia-Pacífico representará 33,5% dos investimentos. Por fim, Europa, Oriente Médio e África deverão concentrar 26,8% dos gastos até o final do ano.
Tendências e previsões para 2024
Com a chegada da IA generativa e suas diversas aplicações nos mais diversos segmentos, novos formatos, desafios e casos de uso se tornarão realidade a partir do ano que vem. Segundo a pesquisa da IDC, focada nos desafios e desdobramentos da tecnologia em um período de 12 a 14 meses, revela algumas previsões para as tecnologias de IA, IA generativa e automação.
- Mitigar riscos da IA generativa: para reduzir riscos, fornecedores de plataformas de software e cloud irão criar pacotes de segurança e governança de IA generativa para serem implementados juntamente aos seus serviços. Trata-se de uma forma de agregar valor e diferenciar suas ofertas em relação à concorrência.
- Requisitos da regulação: nenhum lugar do mundo criará as mesmas regras para o desenvolvimento e a implementação de IA generativa. Portanto, organização deverão adotar diferentes desdobramentos e abordagens para a tecnologia, o que por sua vez impactará no tempo para que a ferramenta gere valor.
- Conversação como nova interface: o ChatGPT, da OpenAI, foi um dos principais motivadores para que a interface de conversação tem se tornado o formato padrão para usuários finais e organizações. Essa interface, por sua vez, afetará diferentes áreas – desde o engajamento do consumidor, até o marketing, as vendas, e o TI.
- Novos resultados: conforme o conhecimento sobre a automação amadurece, os líderes e patrocinadores dos projetos focarão mais nos resultados oferecidos pela tecnologia. Trata-se de uma forma de perceber o resultado dos investimentos por meio de KPIs alinhados com os resultados dos negócios e financeiros.
- Modernização dos serviços de TI: o uso de IA nos serviços de modernização de aplicativos de TI poderá otimizar a eficiência, acelerar a entrega e reforçar as margens de lucro dos serviços de TI.
- Mais conhecimentos: os últimos avanços da IA generativa motivou demandas por capacidades como a linguagem mais natural e pesquisas conversacionais para apoiar a descoberta de novos conhecimentos pelos usuários.
- Monetização da IA generativa: estudo aponta que o modelo de negócio será responsável por ajudar os negócios a monetizar a tecnologia e criar vantagem competitiva duradoura. Até 2024, 33% das organizações G2000 irão explorar modelos de negócio inovadores para dobrar sua monetização da IA generativa.
- Inteligência Artificial Geral: diversos grupos de trabalho estão trabalhando para desenvolver a IA Geral e, até 2028, organizações irão experimentar com sistemas dessa tecnologia.
- Mudança de prioridades para chips: a compra de aceleradores irá impactar a compra de processadores (CPUs), enquanto o trabalho da IA não é padronizado em algoritmos e softwares ajustados para processadores de servidor.
Artigo originalmente publicado em Blog Consumidor Moderno