Na Conferência Gartner Data & Analytics 2020

Vamos ajudá-lo a ficar à frente das tecnologias que irão transformar seus negócios.

Explore abaixo temas como machine learning, futuro da inteligência artificial e ciência de dados por meio de uma seleção de conteúdos que separamos para você, incluindo artigos, pesquisas, webinars e previsões do Gartner. 

Explore o conteúdo do Gartner

Pesquisa Cortesia do Gartner - 5 Mitos Desvendados sobre Inteligência Artificial

“A inteligência artificial (IA) automatizará tudo e reduzirá a oferta de trabalho.” “A IA é uma tecnologia de ficção científica.” “Os robôs dominarão o mundo.” A expectativa em torno da inteligência artificial (IA) produziu muitos mitos, na mídia convencional, em reuniões do conselho executivo e entre organizações. Alguns se preocupam com uma IA “toda poderosa” que dominará o mundo, e alguns pensam que a IA não passa de uma palavra de ordem. A verdade está em algum lugar intermediário.

Leia a Pesquisa Completa

Cada vez mais organizações estão adotando inteligência artificial (IA). Quatorze por cento dos CIOs globais já implementaram IA e 48% implementarão em 2020, de acordo com a Pesquisa CIO Agenda 2019 do Gartner.

“Embora a adoção esteja aumentando, algumas organizações ainda estão questionando o impacto e os benefícios nos negócios. Hoje, testemunhamos três barreiras para a adoção da IA”, afirma Brian Manusama, analista diretor sênior do Gartner.

Veja o artigo

Tópicos abordados:

  • A função adequada da ciência de dados, machine learning e inteligência artificial (IA) em uma organização baseada em dados
  • Os primeiros passos a serem tomados para investir em ciência de dados e machine learning.
  • Como a ciência de dados e o machine learning se encaixam no seu analytics e estratégias de IA

A ciência de dados, o machine learning e a inteligência artificial (IA) têm o potencial de causar um impacto profundo em um negócio baseado em dados, mas somente se os líderes de TI controlarem suas expectativas. Neste webinar cortesia sobre IA, o especialista do Gartner Austin Kronz elimina as diferenças entre esses conceitos e fornece uma introdução de alto nível das principais tendências, casos de uso comprovados e tecnologias que podem ajudar os líderes de TI a alavancarem efetivamente esses recursos.

Assista ao webinar

Tópicos abordados:

  • Como projetos de inteligência artificial (IA) estão se expandindo nas empresas
  • O que você deve fazer agora para sua estratégia de IA
  • O que você deve incluir em suas iniciativas de governança e projetos de inteligência artificial

Os líderes de TI e de negócios devem trabalhar juntos para elaborar uma estratégia sólida de inteligência artificial (IA) que criará novas oportunidades agora e no futuro. Isso requer uma visão clara, flexibilidade e uma governança especialmente forte. Participe deste webinar com especialistas do Gartner que irão ajudá-lo a impulsionar a IA a novos patamares dentro de sua organização.

Assista ao webinar

Tópicos abordados:

  • Qual é o papel da governança e da regulamentação na era da IA
  • Quais tecnologias habilitarão suas iniciativas de ciência de dados e machine learning
  • Qual é o papel dos citizen data scientists

Muitas perguntas ainda envolvem inteligência artificial (IA), ciência de dados e machine learning. No entanto, as questões estão ficando muito menos teóricas, à medida que mais organizações procuram tirar proveito dessas tecnologias. As organizações estão perguntando mais sobre como podem aplicar essas tecnologias, quanto tempo levarão para obter os benefícios e como podem treinar funcionários, ou se precisam contratar novos funcionários. Junte-se a nós neste seminário on-line cortesia e descubra como os especialistas do Gartner Austin Kronz e Peter Krensky abordaram as perguntas mais urgentes feitas diretamente por líderes como você.

Assista ao webinar

Quer saber ainda mais?

Previsões do Gartner

  • Até 2023, os recursos computacionais usados na IA aumentarão 5x em relação a 2018, tornando a IA a principal categoria de cargas de trabalho que impulsionam as decisões sobre infraestrutura.
  • Até 2022, apenas 15% dos casos de uso que utilizam técnicas de IA (como Machine Learning e DNNs – Redes Neurais Profundas) e envolvem ambientes de edge e IoT terão sucesso.
  • Até 2022, mais de 75% das organizações usarão DNNs (Redes Neurais Profundas) para casos de uso que poderiam ser resolvidos usando técnicas clássicas de Machine Learning.
  • Até 2023, 70% das cargas de trabalho relativas à Inteligência Artificial usarão contêineres de aplicações ou serão construídas usando um modelo de programação serverless que demanda uma cultura DevOps.
  • Até 2023, 40% das equipes de I&O usarão automação aumentada pela IA nas grandes empresas, resultando em uma maior produtividade da área de TI com mais agilidade e escalabilidade.