Esses avanços incentivaram muitos pesquisadores a concentrar seu trabalho na IA. O número total de publicações de IA cresceu de 162.444 em 2010 para 334.497 em 2021, de acordo com o Relatório de Índice de IA de 2022. Em 2021, uma busca no PubMed de artigos com a palavra-chave “deep learning” retornou 14.685 citações, contra 107 artigos em 2010.
Uma recente revisão abrangente de “IA em Saúde e Medicina” concluiu que “embora os sistemas de IA tenham repetidamente demonstrado sucesso em uma ampla variedade de estudos médicos retrospectivos, relativamente poucas ferramentas de IA foram traduzidas para a prática médica… fase inicial de validação e implementação.”
Esta conclusão também se aplica a outras atividades realizadas por empresas em todos os setores econômicos, onde a grande promessa demonstrada na pesquisa não se concretizou na prática. O vasto esforço de pesquisa de hoje é em grande parte focado no desenvolvimento e aperfeiçoamento de métodos de pesquisa, não em abordar os desafios de implementação e adoção pelas empresas.
Uma recente revisão abrangente de “IA em Saúde e Medicina” concluiu que “embora os sistemas de IA tenham repetidamente demonstrado sucesso em uma ampla variedade de estudos médicos retrospectivos, relativamente poucas ferramentas de IA foram traduzidas para a prática médica… fase inicial de validação e implementação.”
Esta conclusão também se aplica a outras atividades realizadas por empresas em todos os setores econômicos, onde a grande promessa demonstrada na pesquisa não se concretizou na prática. O vasto esforço de pesquisa de hoje é em grande parte focado no desenvolvimento e aperfeiçoamento de métodos de pesquisa, não em abordar os desafios de implementação e adoção pelas empresas.
Outra categoria inclui as empresas que vinculam o digital ao físico, sejam elas pré-Internet (pré-Web seria um termo mais preciso) ou empresas nascidas na internet.
A Levi Strauss & Co., fundada em 1853, está usando visão computacional e IA para permitir que os clientes identifiquem um “olhar” por meio de imagens que permitem à empresa moldar e criar novos produtos. “Hoje, a Levi’s analisa mais dados do que nunca para transformar o processo de design do produto”, relata Randy Bean.
A Shutterfly, fundada em 1999, vem coletando muitos dados sobre como seus clientes projetam seus álbuns de fotos – gastando horas classificando fotos, cortando-as, posicionando-as etc. Hilary Schneider, CEO e presidente da Shutterfly, diz ao Calcalist:
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Isso é IA prática. Melhoria mensurável diretamente relacionada à aplicação do aprendizado a partir de dados.
Depois, há empresas cujas competências essenciais foram construídas em tecnologias analógicas. A Bose Corporation foi fundada em 1964 quando o som era analógico como sempre foi na natureza, ondas acústicas movendo-se pelo ar ou outros meios. Mas nas décadas de 1970 e 1980, a tecnologia de áudio digital, usando sinais de áudio codificados em formato digital (numérico), substituiu gradualmente o áudio analógico.
Os dados ajudam os engenheiros de som a ter uma noção melhor dos diferentes ambientes em que as pessoas usam os produtos da Bose, acionando o cancelamento de ruído quando o usuário passa de um ambiente silencioso para um barulhento e suaviza picos ou quedas de volume. Os dados também ajudam os engenheiros da Bose a desenvolver tecnologia que amplifica certos sons enquanto ajusta dinamicamente o cancelamento de ruído e cria ambientes de áudio imersivos. “Podemos renderizar e recriar a música em um ambiente [específico] para que você sinta que está sentado lá… mas não podemos fazer isso sem IA e sem dados”, disse Snyder.
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