Gartner prevê que gastos defensivos para minimizar perda de propriedade intelectual e a violação de direitos autorais desacelerarão a adoção de GenAI e diminuirão os retornos.
Até 2026, os gastos defensivos para minimizar a perda de propriedade intelectual (PI) e a ocorrência de violação de direitos autorais desacelerarão a adoção do aprendizado de Inteligência Artificial Generativa (GenAI) e diminuirão os retornos. A previsão é do Gartner, que enxerga que os reguladores correm para acompanhar os avanços de GenAI, trazendo mais riscos às empresas.
O risco de propriedade intelectual não é um problema novo, como lembra a consultoria. No entanto, o risco de violação de direitos autorais, que antes era um risco limitado, agora afeta potencialmente todos da organização, e ele deve ser incorporado ao processo de seleção e governança dos fornecedores, enquanto os trabalhadores devem ser treinados em ferramentas de avaliação.
Os analistas do Gartner apresentam outras oito previsões de Data & Analytics (D&A):
Até 2026, 75% dos CDAOs (Chiefs Data Analytics Officers) que não conseguiram tornar a influência em toda a organização como a sua principal prioridade serão absorvidos de volta para as funções de tecnologia. Os líderes de D&A precisam se tornar indispensáveis e destacar os resultados comerciais que os stakeholders se importam, como o impacto na qualidade dos dados e a precisão dos modelos de personalização que impulsionam maior receita e retenção.
Até 2027, 40% dos CDAOs terão renomeado a governança como uma habilitação de negócios estratégica desde o início. Atualmente, a governança é fundamental para a geração de valor e os líderes de Data & Analytics (CDAOs) devem rastrear os investimentos em governança em relação ao valor gerado para os negócios. As organizações que o fizerem alcançarão tanto seu objetivo de governança de dados quanto a habilitação de negócios.
Até 2027, 60% das organizações não alcançarão o valor esperado de seus casos de uso de IA devido a estruturas de governança ética incoerentes. Embora a governança seja frequentemente subinvestida e subvalorizada, ela é um fator necessário para o sucesso. No entanto, muitos líderes deixarão de considerar a ética ao avançar com a Inteligência Artificial.
Até 2028, mais de 50% das empresas que construíram do zero seus próprios grandes modelos de linguagem (LLMs) abandonarão seus esforços devido a custos, complexidade e débitos técnicos. Os CDAOs devem equilibrar a ambição de IA com a tolerância ao risco e visualizar o custo da dívida tecnológica como um “preço das opções” para acelerar o aprendizado e o impacto no mercado. Com isso em mente, o Gartner prevê que até 2027, as ferramentas GenAI serão usadas para aplicativos de negócios legados e criar substituições apropriadas, reduzindo os custos de modernização em 70%.
Até 2027, 75% do novo conteúdo analítico será contextualizado para aplicação inteligente por meio de GenAI, permitindo uma conexão entre insights e ações. A linguagem natural se tornou o novo compositor de aplicativos e, como tal, a adoção de modelos industriais de GenAI crescerá. Os CDAOs devem explorar agentes autônomos para tomar ações à medida que amadurecem. Até 2027, mais da metade dos modelos de GenAI usados pelas empresas serão específicos do domínio, contra 1% atualmente.
Até 2027, a otimização de custos aprimorada por GenAI automatizará 40% dos gastos com Data & Analytics em ecossistemas de dados baseados em Nuvem. O custo e a incerteza de custo são riscos significativos para o sucesso. A otimização de custos aprimorada por GenAI oferecerá aos CDAOs uma vantagem competitiva. A tecnologia de GenAI é tanto o problema quanto uma solução quando se trata de otimização de custos, que é uma disciplina complexa com resultados altamente interconectados.
Até 2025, o uso da linguagem natural como uma interface de programação de aplicativos (API) de gerenciamento de dados será a interface dominante levando a um consumo de dados 100 vezes maior em todo o ecossistema. Um dos maiores desafios para os líderes de gerenciamento de dados é mostrar valor, dimensionando seus esforços de engenharia para uso comercial e adoção de dados. A incorporação de GenAI em plataformas de dados torna mais fácil usar a linguagem natural por meio de prompts como uma API comum para criar consultas e, também, realizar mapeamentos.
Até 2025, 90% dos consumidores atuais de conteúdo analítico se tornarão criadores de conteúdo habilitados pela IA.
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