Adote A maioria das organizações deve seguir esta tendência

• 1. IA como serviço (IAaaS)

  Soluções de IA prontas para usar, oferecidas como um serviço em plataformas na nuvem. Muitas vezes não exigem habilidades especializadas em IA ou ML para serem utilizadas.
• 2. IA/AM na borda

  Processamento de algoritmos de IA e aprendizado de máquina em dispositivos na borda da rede, com restrições de computação e memória.
• 3. Automação da conformidade

  Uso de tecnologia para facilitar o acesso a todos os dados necessários para atender a relatórios, verificações e controles de conformidade. Em muitos casos, a automação simplifica os relatórios por meio da análise de dados; no entanto, a IA está começando a substituir a tomada de decisões manual.
• 4. Código de ética para software

  Um conjunto de diretrizes que as organizações podem utilizar para gerenciar riscos e mitigar as potenciais consequências negativas de determinadas tecnologias (como vieses em Inteligência Artificial).
• 5. Ecossistemas de colaboração

  Quando indivíduos ou organizações compartilham objetivos comuns, buscam a colaboração para alcançá-los. Por isso, precisam de um conjunto de ferramentas e recursos que lhes permitam gerar valor de forma eficaz. Um bom exemplo é o ambiente remoto para equipes de desenvolvimento, que possibilita a solução de problemas de forma colaborativa.
• 6. Data mesh

  Plataforma de dados estruturada por áreas de negócio, onde os dados são vistos como produtos e cada um possui um time responsável. Visando otimizar a velocidade e promover a padronização, as equipes de infraestrutura oferecem ferramentas para que os times de produtos de dados sejam autônomos.
• 7. Ecossistemas digitais

  Sistemas abertos e descentralizados compostos por diversos atores – participantes, sistemas, organizações – que interagem de forma cooperativa, colaborativa e, inclusive, competitiva para co-criar um ecossistema dinâmico onde o valor gerado supera a soma das contribuições individuais. Exemplos incluem a indústria do turismo, marketplaces online e os novos "super aplicativos" como Gojek e WeChat.
• 8. Gêmeo digital

  Uma representação digital imersiva de um processo, produto ou serviço que facilita a simulação e a análise de dados. A visualização 3D integrada a dados dinâmicos fornece insights sobre o funcionamento de equipamentos de difícil acesso físico.
• 9. Computação de borda

  Aproximando o armazenamento e processamento de dados aos dispositivos onde eles são gerados, em vez de depender de uma localização central que pode estar a milhares de quilômetros de distância. Os benefícios incluem menor latência para sistemas em tempo real e maior privacidade de dados.
• 10. Frameworks éticos

  Metodologias para tomada de decisão que visam aumentar a transparência e clareza no processo de tomada de decisão, especialmente no contexto do uso de IA e do potencial viés presente nos dados.
• 11. IA Explicável

  Conjunto de ferramentas e abordagens para compreender o raciocínio utilizado por um modelo de modelos de aprendizado de máquina para chegar a uma conclusão. Essas ferramentas geralmente se aplicam a modelos que, de outra forma, seriam opacos em seu raciocínio.
• 12. FinOps

  A prática de trazer responsabilidade financeira ao modelo de gastos variáveis da computação em nuvem. Envolve uma abordagem colaborativa entre equipes como finanças, operações e desenvolvimento para gerenciar e otimizar os custos de nuvem de forma eficaz.
• 13. Nuvem verde

  Centros de processamento alimentados por energia renovável, executando softwares e sistemas projetados e otimizados para processamento eficiente e minimização do consumo de energia.
• 14. Plataformas integradas de dados e IA

  Plataformas dedicadas a machine learning abrangendo gerenciamento de dados, construção de features, treinamento, avaliação, governança, interpretação, AutoML, controle de versões, promoção entre ambientes, disponibilização, implantação e monitoramento de modelos.
• 15. Gráficos de conhecimento

  Uma forma de representar conhecimento e relações semânticas entre entidades por meio de uma estrutura de dados em grafo.
• 16. MLOps

  Um movimento para levar as práticas DevOps ao campo do aprendizado de máquina. O MLOps incentiva uma cultura colaborativa onde todos, independentemente de cargo ou formação, trabalham juntos para imaginar, desenvolver, implantar, operar, monitorar e melhorar sistemas de aprendizado de máquina de forma contínua. O Continuous Delivery for Machine Learning (CD4ML) é a abordagem da Thoughtworks para implementar o MLOps de ponta a ponta.
• 17. Aprendizado de máquina online

  Uma técnica onde algoritmos aprendem de forma contínua com base na chegada sequencial de dados e podem explorar um espaço de problemas em tempo real. Contrasta com o aprendizado de máquina tradicional, onde o treinamento do modelo usa apenas dados históricos e não pode responder a situações dinâmicas ou nunca vistas anteriormente.
• 18. Plataformas como produtos

  Uma abordagem que prioriza a criação e o suporte de plataformas com foco em fornecer valor contínuo para as clientes (pessoas usuárias), em vez de tratar a construção da plataforma como um projeto com data de conclusão definida.
• 19. Privacidade como prioridade

  Uma mudança importante na forma de conduzir negócios, organizações e estratégias de produtos, onde a privacidade se torna o valor central e parte fundamental da oferta. Essa mudança abandona o antigo modelo "usuários são o produto" e entra em um novo território, onde construir confiança e transparência vem em primeiro lugar.
• 20. Tecnologias de Preservação da Privacidade

  Um conjunto de tecnologias e técnicas para preservar a privacidade do usuário, incluindo anonimização, computação criptografada e privacidade diferencial.
• 21. Geração Aumentada de Recuperação (RAG)

  Um método em Inteligência Artificial onde o sistema aprimora a geração de respostas buscando informações relevantes em uma grande base de dados ou fonte de conhecimento. Esta abordagem combina os aspectos criativos dos modelos de IA generativa com a precisão da recuperação de dados, possibilitando respostas mais precisas e contextualmente relevantes em diversas aplicações empresariais.
• 22. Entrega segura de software

  Segurança aplicada a todo o processo de criação de software, o que em arquiteturas modernas inclui o pipeline de entrega utilizado para construir, testar e implantar aplicações e infraestrutura.
• 23. Casas inteligentes

  Equipadas com centrais inteligentes, as casas evoluem para ambientes onde moradores passam a controlar diversos sistemas domésticos.onde moradores passam a controlar diversos sistemas domésticos. As análises podem até mesmo orientar ou gerenciar o fornecimento de calor e energia, aprendendo com os hábitos individuais ou da vizinhança.
• 24. Sistemas e ecossistemas inteligentes

  As redes de redes que utilizam inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML) para aprimorar um sistema e torná-lo mais do que a soma de suas partes. Por exemplo, em uma cidade inteligente, redes de carros e sensores de beira de estrada ajudam a acelerar o fluxo e a segurança do tráfego.
• 25. Bancos de dados vetoriais

  Sistemas de armazenamento especializados para processamento e indexação eficiente de vetores de dados de alta dimensão, comumente utilizados em aplicações de aprendizado de máquina e inteligência artificial.

Analise Decidir o valor a partir das suas circunstâncias e adotar quando for apropriado

• 26. Soluções combinadas de IA, IdC e XR

  Uma nova geração de soluções onde múltiplas tecnologias se combinam e atuam juntas. Drones, robótica e veículos autônomos são exemplos de dispositivos que exigem aprendizado de máquina, processamento de fluxos de dados e camadas de inteligência para resolver problemas.
• 27. AutoML

  Uma abordagem para automatizar parcialmente o trabalho de cientistas de dados e engenheiros de aprendizado de máquina através da seleção e treinamento automático de modelos de aprendizado de máquina para tarefas específicas.
• 28. Robôs autônomos

  Menor e mais baratos que seus semelhantes industriais, os robôs que adotam inteligência artificial conseguem sentir o ambiente, navegar, aprender a realizar tarefas e até mesmo consertar a si mesmos e outras coisas.
• 29. Veículos autônomos

  Carros, caminhões e transporte público autônomos. Embora o foco principal esteja nos carros autônomos, os veículos autônomos também possuem alto potencial para aplicações industriais e comerciais especializadas, como mineração e e linha de produção.
• 30. Data clean room

  Ambientes seguros para que as organizações posssam compartilhar e combinar dados sem a necessidade de sem exposição dos dados originais.
• 31. Marketplaces de dados

  Sistema que permite a descoberta, aquisição, compartilhamento e venda de dados dentro e fora de uma organização
• 32. Plataforma de dados descentralizados

  Utilização de múltiplos repositórios de dados em substituição a um único repositório central monolítico. Um bom exemplo é a o data mesh (veja acima).
• 33. Privacidade diferencial

  Técnica de privacidade que adiciona ruído controlado a um conjunto de dados, garantindo a privacidade individual ao mesmo tempo em que permite extração de insights e construção de modelos de aprendizado de máquina a partir dos dados.
• 34. Computação Criptografada

  A capacidade de realizar cálculos em dados criptografados, sem a necessidade de decifrá-los previamente. Isso permite a preservação da privacidade dos dados enquanto possibilita o armazenamento e manipulação de dados em locais externos. Exemplos dessa tecnologia incluem a computação segura multipartidária e a criptografia homomórfica.
• 35. Aprendizado Federado

  Técnica de aprendizado de máquina distribuída na qual modelos de IA são baixados em dispositivos locais e treinados com dados locais, compartilhando apenas os ajustes do modelo, sem revelar os dados originais, permitindo a colaboração segura na criação de modelos entre organizações.
• 36. Aumento da regulamentação

  O aumento contínuo da regulamentação, especialmente nas áreas de dados, privacidade, segurança e emissões de gases de efeito estufa.
• 37. Economia da privacidade de dados

  Um modelo de negócios que busca extrair valor a partir de grandes volumes de informações pessoais.Exemplos vão do uso básico de cookies até a criação de perfis detalhados com base no comportamento online. Historicamente, empresas e serviços intermediários dominavam esse cenário, lutando por atenção e anúncios. Mas, com a chegada da LGPD e outras leis de privacidade, está emergindo uma nova era onde as pessoas têm o poder de decidir quais dados elas querem compartilhar em troca de serviços.
• 38. Comunicação com foco em privacidade

  Software de comunicação que anuncia abertamente seus compromissos e ferramentas de segurança, como criptografia ponta-a-ponta.
• 39. Computação com Respeito à Privacidade

  Novas técnicas que possibilitam garantias mais robustas de privacidade, mesmo quando dados pessoais são utilizados em computações. Fazem parte da ampla categoria de tecnologias de preservação da privacidade (PETs).
• 40. Cidades inteligentes

  Uma uma área urbana que coleta dados por meio de diversos sensores IoT, os quais são integrados e analisados por plataformas dedicadas. Insights extraídos desses dados orientam a ação de sistemas digitais, otimizando a gestão de ativos, recursos e serviços. Esses dados, por sua vez, retroalimentam o sistema, aprimorando continuamente as operações urbanas.
• 41. Provas de conhecimento zero

  Um método que permite que uma pessoa (o provador) demonstre a outra pessoa (o verificador) que possui um determinado conhecimento ou informação, sem revelar o próprio conhecimento ou informação.

Antecipe Monitore essa tendência e considere como e quando reagir à sua evolução