Tendências tecnológicas 2030: a próxima era da IA generativa

Revelando o potencial da IA

A IA proporcionou um enorme valor às indústrias nas últimas décadas. Inovações em aprendizado de máquina e redes neurais possibilitaram soluções como manutenção preditiva ou design generativo. No entanto, com o recente avanço na IA generativa, surgiram novas oportunidades que, além de todo o entusiasmo e entusiasmo, estão agregando valor real às indústrias. De copilotos industriais para lidar com mão de obra qualificada e acelerar a colaboração homem-máquina com inteligência artificial, até modelos de grande linguagem (LLMs) como “tradutores” entre APIs em aplicações industriais, o potencial da IA generativa no espaço industrial está apenas se expandindo.

Principais tendências em nosso radar

Modelos de fundação industrial

Os modelos de base industrial são pré-treinados em dados específicos do setor, permitindo uma implantação mais rápida e precisa de soluções de IA.

IA agente

A IA agente se refere ao uso de sistemas de IA que possuem um certo nível de autonomia e capacidade de tomada de decisão no contexto industrial.

LLMs multimodais

Os modelos multimodais de grandes linguagens (LLMs) combinam compreensão da linguagem com percepção visual, processando dados de texto, imagens e vídeos e dados específicos do setor, como séries temporais.

Modelos Edge

A vantagem industrial envolve a implantação de algoritmos de IA e poder de processamento na borda das redes industriais, mais perto da fonte de dados.

Hardware especializado

Hardware especializado, como unidades de processamento gráfico (GPUs) ou dispositivos de ponta habilitados para unidades de processamento de linguagem (LPUs), fornece poder de computação de alto desempenho na borda, permitindo o processamento em tempo real de algoritmos de IA.

Dominando a nova era da IA generativa: uma estratégia holística

Para garantir a prontidão para os avanços e desafios da IA industrial em 2030, é essencial que as partes interessadas adotem uma abordagem estratégica abrangente.

• Inovação: Promover uma cultura de inovação dentro da organização que adote a tecnologia de IA.
• Ambientes industriais: Garantir requisitos e padrões de ambientes industriais: segurança cibernética, redução de danos, conformidade legal e mitigação de preconceitos nos dados de treinamento.
• Cultura da IA: Possibilitando uma abordagem industrial centrada no ecossistema de IA: compartilhar dados com parceiros, clientes e especialistas da melhor maneira ajudará as organizações a terem sucesso na era emergente da IA.