Principais tendências de tecnologia de IA para 2021 e próximos anos

As tendências da tecnologia de IA são o hype dos últimos tempos. É fascinante como a IA está influenciando tantos setores de diferentes indústrias.

Desde o advento da Inteligência Artificial, os fundamentos das Indústrias começaram a mudar para melhor. Agora, todas as outras empresas de desenvolvimento de IA , independentemente do tipo de setor, querem participar desse milagre da tecnologia.

A extensão da popularidade da IA ​​é que, de acordo com o SemRush, prevê-se que o mercado de IA globalmente aumente nos próximos anos, atingindo um valor de mercado de US$ 190,61 bilhões em 2025 .

Outra estatística de previsão de IA 2021 mostrada pelo Gartner afirma que até 2021, até 15% das interações de atendimento ao cliente em todo o mundo serão totalmente alimentadas por IA.

De acordo com estatísticas de crescimento da inteligência artificial, o PIB global crescerá US$ 15,7 trilhões até 2030.

É por isso que as empresas estão integrando tecnologias de IA para atingir suas metas de negócios.

Para testemunhar o crescimento exponencial e os mais recentes desenvolvimentos de IA em setores como Médico e Saúde, Banco e Finanças, Transporte, Varejo e Comércio, Mídia Social, Manufatura e Negócios, dissecamos as últimas tendências de IA em setores específicos.

Por que a inteligência artificial é uma tecnologia disruptiva?

O escopo da inteligência artificial é vasto e é por isso que é um agente de capacitação chave para a inovação disruptiva que leva produtos e serviços revolucionários prontos para atender compradores de baixo custo ou não atendidos e realocar para o mercado convencional.

À medida que a automação gradualmente se transforma em sofisticação, não há dúvida de que a IA está atualmente no processo de interromper a indústria e os mercados.

Essa tecnologia disruptiva de IA é o principal impulso por trás da inovação disruptiva que estamos testemunhando atualmente.

Por exemplo, a IA capacitou a economia compartilhada como um novo modelo de negócios em que as pessoas podem compartilhar seus próprios recursos com outras administrações para utilizar esses recursos e criar benefícios. Esse modelo é aplicado efetivamente em vários domínios, por exemplo, compartilhamento de viagens, prototipagem inteligente, redes inteligentes e assim por diante.

Quais são as tecnologias emergentes em IA?

IA generativa

As últimas inovações em inteligência artificial permitiram que inúmeras organizações criassem algoritmos e instrumentos para gerar imagens 3D e 2D automaticamente. Esses cálculos basicamente estruturam a IA generativa, que capacita as máquinas a utilizar coisas como conteúdo, som e imagens para criar conteúdo.

IA generativa, as últimas inovações em inteligência artificial também podem ajudar na assistência médica, renderizando membros protéticos, moléculas orgânicas e outras coisas do zero quando ativadas por meio de impressão 3D, CRISPR e vários outros avanços potenciais. Da mesma forma, pode capacitar a comprovação precoce de uma possível malignidade para planos de tratamento mais eficazes.

Por exemplo, por conta da retinopatia diabética, a IA generativa oferece uma teoria baseada em padrões, além de construir a varredura e criar conteúdo, que pode ajudar a informar os próximos passos do médico.

Aprendizado Federado

Conforme indicado pelo trabalho de pesquisa do Google chamado Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data , o aprendizado federado é caracterizado como um método de aprendizado que permite aos usuários obter os benefícios de modelos compartilhados preparados a partir de informações ricas, sem a necessidade de armazená-las centralmente. Em discurso mais técnico, ele dissemina o processo de ML até a borda.

As associações médicas, em sua maioria, não podem compartilhar informações devido a restrições de privacidade. O aprendizado federado pode ajudar a lidar com essa preocupação por meio da descentralização, eliminando a necessidade de reunir informações em uma única área e preparando em vários ciclos em vários locais.

Compressão de rede neural

Geralmente, uma rede neural contém muito mais pesos, representados com maior precisão do que os necessários para a tarefa específica, para a qual são treinados. Se quisermos trazer inteligência em tempo real ou impulsionar aplicativos de ponta, os modelos de redes neurais devem ser menores. Para compactar os modelos, os pesquisadores contam com os seguintes métodos: poda e compartilhamento de parâmetros, quantização, fatoração de baixa classificação, filtros convolucionais transferidos ou compactos e destilação de conhecimento.

Com o aumento do tamanho da rede neural profunda para transportar computação complexa, as necessidades de armazenamento também estão aumentando. Para resolver esses problemas, os pesquisadores vieram com uma ideia e técnica futura de inteligência artificial chamada compressão de rede neural.

Uma organização neural contém inegavelmente mais cargas, endereçadas com maior precisão do que as necessárias para a atribuição específica, para a qual são treinados. Se quisermos trazer inteligência em tempo real ou impulsionar aplicativos de ponta, os modelos de organização neural devem ser menores. Para comprimir os modelos, os pesquisadores dependem das estratégias de acompanhamento: poda e compartilhamento de limites, fatoração de baixo nível e refinamento de conhecimento, entre outros.

Então, aqui estão algumas incríveis tendências de tecnologia de IA que testemunham as oportunidades que ela traz para esses setores e também o impacto da IA em 2021.

Tecnologias usadas com IA

1. Internet das Coisas

A IA na IoT é benéfica para processamento em tempo real e pós-evento. No primeiro, a IA ajuda a identificar padrões em conjuntos de dados e executar análises preditivas. Enquanto em processamento em tempo real, auxilia a dar respostas rápidas às condições e coletar conhecimento de decisões sobre esses eventos, por exemplo, câmera de vídeo remota capturando imagens de placas para pagamentos de estacionamento.

Existe um mundo inteiro onde a integração da IA ​​na IoT conecta todos os dispositivos entre si para permitir que eles executem funções adicionais.

2. Blockchain

Blockchain é outra tecnologia sensacionalista que criou impulso em todos os setores. Agora AI com Blockchain é simplesmente o melhor dos dois mundos. É assim, para você obter benefícios como melhores transações, dados de alta qualidade, inteligência descentralizada, menores barreiras de entrada no mercado, maior transparência, confiança artificial aprimorada fornecida pelo desenvolvimento de aplicativos blockchain .

O impacto da IA ​​no Blockchain é tal que esperamos apenas que essa parceria nos forneça tecnologias e recursos mais notáveis.

3. Realidade Aumentada

Graças às redes neurais profundas da Inteligência Artificial, agora é possível detectar planos verticais e horizontais, estimar e analisar imagens de profundidade e segmento para oclusão realista, além disso, até mesmo inferir posições 3D de coisas em tempo real. É devido a esses recursos e funções que os modelos de IA estão substituindo alguns métodos tradicionais de visão computacional, impedindo experiências incríveis de RA.

Medicina e saúde com IA

4. Diagnóstico por imagem médica

Uma das vantagens da Inteligência Artificial na área da saúde é a imagiologia médica; o processo em que as imagens dos aspectos internos de um corpo são reveladas por meio de um processo de imagem não invasivo. Isso ajuda no diagnóstico e tratamento da doença. A penetração de smartphones, juntamente com o reconhecimento de imagem evoluído, está tornando os telefones celulares uma ferramenta completa para diagnósticos domésticos. Também estamos ansiosos para que a FDA aprove a IA na área da saúde como um dispositivo médico.

5. Inscrição em Ensaios Clínicos

Inscrever o conjunto certo de pessoas é importante para o sucesso de qualquer ensaio clínico e não é, de forma alguma, um processo fácil. No entanto, com alguma ajuda da Tecnologia de IA, seria possível acessar e extrair informações dos prontuários médicos e depois compará-los com os estudos em andamento. Dessa forma, os estudos sugeridos a médicos e pacientes seriam mais relevantes e confiáveis.

6. Biometria de saúde aprimorada

Com as redes neurais da IA, os cientistas estão analisando os fatores de risco típicos que eram muito complicados de quantificar. A IA na área da saúde exerce o poder de desenvolver o setor de várias maneiras, como habilitar exames de retina, examinar e registrar alterações na cor da pele e outros enfeites. A proficiência da tecnologia de IA em encontrar padrões tornará possível o desbloqueio de novos métodos de diagnóstico e antecipar fatores de risco desconhecidos.

7. Descoberta Eficiente de Medicamentos

Para encerrar o ciclo de descoberta de medicamentos tedioso e longo, as organizações farmacêuticas tradicionais estão agora depositando suas esperanças e fé em novas startups de biotecnologia de IA. Embora muitas startups estejam em um estágio de financiamento rudimentar, elas ainda estão inundadas por uma infinidade de clientes. Podemos ver a tendência de investimento em biotecnologia de IA por empresas farmacêuticas continuando em 2020.

Varejo/comércio eletrônico e IA

8. Tecnologia de pesquisa

Um dos maiores benefícios da IA ​​– a tecnologia de pesquisa, é uma benção para qualquer negócio, talvez seja por isso que muitos operadores do setor começaram a investir nela. Agora que a compreensão contextual dos termos de pesquisa não está mais em fase experimental, sua adoção global ainda está longe. No entanto, várias agências de SaaS estão surgindo para fornecer tecnologias de pesquisa a varejistas terceirizados, e o investimento nessa pilha de tecnologia específica a torna as últimas tendências de IA de 2021 .

9. Varejo ― Sem Pagamento

Empresas como Standard Cognition e AmazonGo são os primeiros jogadores do sistema de IA gratuito Check-out. Ou seja, os clientes podem comprar sem verificar ou digitalizar os produtos. Espera-se que isso mantenha o controle sobre roubos e outros problemas. A adoção deste sistema baseado em IA dependerá de sua implantação e outros custos de perda de estoque devido a falhas técnicas. Em meados de 2019, existem 11 lojas AmazonGo em operação, sem caixas.

10. Logística para Armazém

A logística é considerada o ramo em desenvolvimento e as tendências recentes em inteligência artificial . Nos armazéns do futuro, a logística terá um papel eminente, pois os armazéns serão desenvolvidos para acomodar não humanos, mas robôs altamente proficientes que poderão trabalhar 24 horas por dia, 7 dias por semana, sem a necessidade de instalações básicas, como iluminação.

{Bônus de leitura: Quanto custa o desenvolvimento de aplicativos de logística sob demanda?}

11. Redes ponto a ponto

O AI Machine Learning requer enormes quantidades de dados para permitir que as máquinas tomem decisões informadas. As redes peer-to-peer, como as implantadas por criptomoedas, oferecem às organizações de todos os tamanhos a vantagem de executar programas de IA canalizando o poder dos computadores pessoais em rede. Essa rede amalgamada com IA promoverá transparência nos mecanismos de busca.

O tamanho do mercado global de IA, ou seja, Prevê-se que o tamanho do mercado Inteligência Artificial no varejo e comércio eletrônico aumente em um CAGR de 42,8% durante o período de previsão 2019-2025 e adquira uma receita de US $ 19,37 bilhões até o ano 2025.

Governo/setor público e IA

12. Reconhecimento Facial

O reconhecimento facial é uma forma dominante de autenticação biométrica. Devido à extensa pesquisa nessa área, a legibilidade e a taxa de precisão deste aplicativo de IA estão melhorando rapidamente. Uma das vantagens do recurso de reconhecimento facial da Inteligência Artificial é que ele ajudará as agências de segurança a identificar e remover elementos desonestos da sociedade. Não apenas isso, mas as empresas estão integrando rapidamente esse recurso de IA em seus aplicativos e outras soluções usadas em processos, de acordo com seu modelo de negócios.

13. Caça às ameaças cibernéticas

A caça às ameaças cibernéticas é uma abordagem proativa combinada com funções de alta segurança, para detectar invasores furtivos e interromper as atividades maliciosas iniciadas por esses hackers. Um dos benefícios da IA integrada a essa tecnologia é que, ao usar o aprendizado de máquina, detectar esses elementos estranhos e violações de segurança se tornaria muito fácil.

14. Vigilância por Visão Computacional

A Visão Computacional é uma área de pesquisa de IA baseada em algoritmos. Um caso de uso proeminente da instalação pode ser visto no algoritmo de aprendizado de máquina japonês , AI Guardman, que detecta comportamentos suspeitos de compradores e também alerta o dono da loja no celular. Da mesma forma, essa visão computacional adicionada aos drones ajudará na vigilância de locais lotados. Espera-se que a IA no setor governamental aumente no futuro próximo, à medida que novas maneiras estão prestes a ser exploradas.

Transporte e IA

15. Veículos autônomos

A tecnologia de direção autônoma aumentará o tamanho do mercado de IA de US$ 54 bilhões em 2019 para um mercado de US$ 556 bilhões até 2026, crescendo a um CAGR de 39%, de acordo com um relatório da Allied Market Research . Além disso, até o ano de 2025, estima-se que a IA no transporte forneça US$ 173 bilhões em economia de custos em toda a cadeia de suprimentos de OEM automotivo.

16. Gerenciamento de Tráfego

As tendências de tecnologia de IA de 2021 também consistem no gerenciamento de tráfego com a ajuda de aplicativos que previram e detectaram prováveis ​​​​percalços de tráfego. Isso foi feito transformando sensores de tráfego em agentes “inteligentes” usando câmeras. Um caso de uso bem-sucedido para isso é o Rapid Flow Technologies.

17. Faixas Inteligentes

Smart Tracks é uma iniciativa iniciada pela China, denominada ART- Autonomous Rail Rapid transit. Isso não requer nenhum trilho, pois o trem segue o trilho virtual feito por linhas tracejadas pintadas. Prevê-se que essas surpreendentes tendências de inteligência artificial se espalhem nos próximos anos, globalmente.

18. Matrículas Digitais para Veículos

As tendências recentes em inteligência artificial permitiriam, de forma interessante, o facelift da tecnologia inteligente para transportar placas de matrícula. As placas digitais, criadas com tecnologia de IA, ajudarão as autoridades de transporte em muitos níveis, desde alertar as autoridades em caso de acidentes ou usar o GPS para detecção de localização.

Manufatura e IA

19. Manutenção Preditiva e Algoritmos

Usando os algoritmos de IA, os fabricantes poderiam prever melhor as falhas imprevistas da máquina. Isso economizará milhões de dólares para os titulares. Os algoritmos de manutenção preditiva implementam a coleta constante de dados para prever falhas de equipamentos antes que elas aconteçam. Devido à queda nos custos do sensor, a computação de borda, os avanços da IA ​​e a manutenção preditiva agora estão mais amplamente disponíveis para uso.

20. Visão Computacional para Detecção de Defeitos

Já discutimos como a visão computacional ajudará na vigilância. Da mesma forma, será um santo graal para as indústrias manufatureiras supervisionar seu processo de produção e apontar até mesmo as menores discrepâncias nos produtos sem a inclusão do fator humano. A câmera em visão computacional é extremamente precisa na captura de defeitos que têm metade da largura de um fio de cabelo.

21. Colaboração de Humanos e Robôs

Embora pareça muito futurista, não é tanto. Haverá mais de 1,7 milhão de robôs implantados em fábricas em todo o mundo até 2020, conforme alguns relatórios . Eles logo trabalhariam ao lado de trabalhadores humanos e aumentariam o nível de produtividade. Os robôs movidos a IA serão projetados para assumir tarefas de fabricação e os trabalhadores humanos serão treinados para cargos mais altos em design, programação e manutenção.

22. O advento da Qualidade 4.0

A Qualidade 4.0 é um produto da integração da IA ​​na indústria de manufatura. Isso envolve algoritmos de IA para notificar as equipes de fabricação sobre falhas de produção detectadas, para que uma ação apropriada possa ser tomada para interromper a produção de produtos defeituosos e economizar muito capital. Essas falhas podem ser um desvio da receita predefinida, mudanças no comportamento da máquina, mudança nas matérias-primas e muito mais.

Jogos e IA

23. Tecnologia de Visualização Aprimorada

As tendências recentes em inteligência artificial são o setor de jogos. Com a ajuda do aprendizado profundo e dos dados em constante crescimento à disposição, a IA pode melhorar a qualidade visual dos videogames. O ambiente do jogo e os personagens se tornariam mais realistas e naturais como nunca antes. A IA tem a qualidade de melhorar muito a forma como os personagens se movem e se expressam para tornar toda a experiência de jogo ainda mais realista.

24. Experiência do mundo real com assistentes de voz

Assistentes de voz , sendo um ramo significativo da IA, agora são adicionados aos jogos como Destiny 2, onde ajuda os jogadores a acessar determinados recursos do jogo sem acessar o menu do jogo todas as vezes. Não apenas isso, mas também oferece uma ampla gama de jogos interativos onde o jogador não será mais passivo.

25. Jogo personalizado para cada jogador

Depois de adquirir os dados de jogadores individuais, os algoritmos de IA permitirão que os desenvolvedores criem mundos de jogo mais individualizados e reativos a jogadores individuais no jogo. Com a futura tecnologia de IA , poderíamos acessar MMORPGs que guiam os jogadores na direção de missões e outros jogadores que complementam seu estilo. Muito é possível nessa área, e estamos animados para ver o que compreenderá as tendências de tecnologia de IA de 2021 .

Negócios e IA

26. Elevando a experiência do cliente

À medida que os clientes exigem serviços mais facilitados e desenvolvidos, as empresas procuram melhorar o seu jogo, pois certamente não querem perder clientes. Agora, a IA é considerada uma tecnologia eficaz que está ajudando várias empresas a manter a cabeça fora da água.

O futuro da inteligência artificial na experiência do cliente está sendo aprimorado usando Chatbots , suporte 24 horas por dia, 7 dias por semana, assistência virtual e sistemas de RV de autoajuda, à medida que o processamento de linguagem natural improvisa e aprende mais com o conjunto de dados em expansão da experiência passada.

27. Processo Avançado de Contratação

Soluções de tecnologia de IA, como X.ai e ClearFit, podem ajudar os recrutadores a agendar entrevistas e encontrar o candidato mais ideal para o trabalho. Agora, o processo de recrutamento não é mecânico e é por isso que a IA está sendo desenvolvida adicionando fatores humanos, como empatia, personalidade e outros traços humanos que ajudarão o algoritmo de IA a analisar e selecionar um candidato, assim como nós humanos. O impacto da IA ​​nos negócios é certamente evidente e só deve aumentar até 2020.

28. Transformação de Modelos de Negócios

O futuro da inteligência artificial nos negócios está mudando os fundamentos das funções de negócios. A transformação neste setor equivale à integração de recursos de IA, como Análise de Dados, previsão de desempenho, visão computacional e outros enfeites. Com recursos tão incríveis à disposição, não demorará muito para que as organizações empresariais encontrem maneiras novas e inovadoras de desenvolver essa tecnologia em algo novo e definir tendências futuras de tecnologia de IA incomparáveis.

Finanças e IA

29. Avaliação de Risco de Crédito

No setor financeiro, manter registros de dados de clientes é uma espécie de segunda natureza. Agora, não seria incrível se pudéssemos usar todos esses dados para examinar o histórico de um cliente e a capacidade de pagar empréstimos e cartões de crédito que ele já possui. A IA em Finanças fará exatamente isso e muito mais. Machine Learning e IA estão tomando o lugar de um analista humano para determinar os riscos envolvidos no setor financeiro e também fornecer soluções de desenvolvimento financeiro para eles.

30. Detecção de Fraude Fácil

Elementos fraudulentos são uma das maiores preocupações do setor bancário e financeiro. Para eliminar esses riscos, a IA em Finanças usa seu aprendizado de máquina e algoritmos para reconhecer um padrão e, se algo estranho acontecer, pode detectar a discrepância com muita facilidade . Por exemplo, digamos que um cartão de crédito foi usado em outro país, logo após ter sido usado em outro lugar, isso alarmará a instituição para que tome medidas. Além disso, pode ser desenvolvido de forma a reconhecer o que pode ser considerado fraude e o que não pode.

31. Negociação Segura com Previsões

Como todas as outras áreas, a negociação também será facilitada com aprendizado de máquina e algoritmos da IA ​​combinados com seus outros ramos. Ao analisar o tamanho e as condições do mercado de IA a partir de dados anteriores na nuvem, organizações e indivíduos poderão superar riscos imprevistos, seja comprando ou vendendo ações e ações.

32. Processamento de Reivindicações Automáticas

Muitas vezes , as empresas financeiras se deparam com uma situação difícil em que precisam pagar ao cliente pelo seguro. Para combater o problema da fraude e garantir a genuidade da situação, seguradoras e startups estão usando IA para calcular a “pontuação de risco” de um proprietário de veículo, examinar imagens de acidentes e também acompanhar o comportamento do motorista.

Mídias sociais e IA

33. Melhorando a Rede Social

A IA desempenha um papel fundamental em tornar as plataformas de mídia social o que elas são. A IA nas mídias sociais moldou todo o setor desde que o Facebook adotou a IA em 2013. Agora, seja encontrando um amigo por meio de redes neurais aprendendo a marcar o reconhecimento de imagens ou identificando notícias incorretas, a IA faz tudo.

34. Capacitando profissionais de marketing

Os profissionais de marketing estão aproveitando as vantagens da IA ​​nas mídias sociais para entender e analisar a personalidade de compra dos clientes e suas preferências. Isso os ajudará a personalizar sugestões de produtos com base em seus hábitos de compra e no que os leva a tomar suas decisões.

35. Segmentação de público-alvo eficaz

Os profissionais de marketing obtêm outra vantagem da IA , que é expandir sua campanha além da segmentação linear e do público-alvo semelhante à sua base de clientes atual. Além disso, a segmentação eficaz é o trunfo para campanhas de anúncios pagos em todas as plataformas de mídia social, pois as atividades das pessoas são armazenadas online. Aproveitar a tecnologia de IA para acessar esses dados fornecerá informações úteis sobre o uso de mídias sociais, comportamentos de usuários online etc.

36. Design de conteúdo suportado por IA

Não é novidade que o conteúdo é o rei do marketing de mídia social e otimizá-lo com IA é a melhor coisa que pode acontecer a esse setor. Com ferramentas de IA estudando o padrão de postagem de conteúdo das marcas e seu tipo, ele pode sugerir que tipo de conteúdo é exigido e qual conteúdo precisa ser otimizado.

37. Chips alimentados por IA se tornam populares

Se você pensou no futuro da inteligência artificial , então você entrou. A Inteligência Artificial depende muito de processadores especializados. Vendo a demanda atual de IA, os chips estão sendo fabricados e integrados à Tecnologia de IA para executar funções para as quais precisamos de dispositivos separados a partir de agora. Esses chips serão utilizados habilitando ferramentas de IA neles, como visão computacional, reconhecimento de fala e processamento de linguagem natural.

Qual é o futuro da inteligência artificial?

Depois de testemunhar essas incríveis tendências da indústria de IA , podemos supor o quão enorme essa tecnologia de IA será e a inevitabilidade de imergir todos os setores de todas as indústrias. Até o momento, as empresas estão usando a IA para desenvolver aplicativos móveis de última geração para aprimorar o envolvimento do cliente e, eventualmente, expandir seus negócios.

A tecnologia disruptiva de IA e as ideias futuras de inteligência artificial nas quais as organizações estão dispostas a investir pesadamente ao considerar a garantia que mostrou até agora!. Nós da Appinventiv, estamos ajudando as organizações com nossa empresa de desenvolvimento de IA nos EUA a estarem na vanguarda, implementando a IA em sua estrutura tecnológica existente para colher os benefícios e vantagens que ela traz.

Neste ponto, é difícil imaginar um futuro sem Inteligência Artificial. À medida que 2022 se aproxima, estamos empolgados para ver a grandiosidade que isso trará à mesa.

Perguntas frequentes (FAQs)

P. Qual é o escopo da inteligência artificial no futuro?

As tendências da indústria de IA são as mais recentes em que as empresas estão trabalhando e certamente desempenha um papel de destaque em nosso futuro. Essa tecnologia nos facilitará em muitos níveis e de muitas maneiras, desde a habilitação de chips alimentados por IA, que tornarão os tokens de viagem gratuitos, até os mercados de compras sem caixas. Você imagina isso e a IA fará isso dentro de um período de alguns anos .

P. Quais indústrias serão afetadas pela IA?

Por causa dos recursos com os quais a IA vem carregada, quase todos os setores estão adotando essa tecnologia em seu próprio ritmo e de suas próprias maneiras. Os setores de saúde, finanças, negócios, manufatura, varejo e comércio eletrônico, governo e setor público, mídia social, transporte e jogos estão colhendo os benefícios da IA ​​integrada a tecnologias como IoT, Blockchain, AR e nuvem.

P. Como a Inteligência Artificial está transformando os negócios?

Com o advento da IA ​​nos negócios, seus principais fundamentos mudaram. Agora, é possível contratar pessoal de forma eficaz sem envolvimento humano, oferecendo melhores serviços ao cliente e aprimorando a experiência do cliente realmente evoluiu usando chatbots e outros recursos de IA. Além disso, tecnologias como visão computacional, previsão de desempenho e análise de dados foram adicionadas à lista do futuro da inteligência artificial e dos benefícios que as empresas estão obtendo com a incorporação da tecnologia de IA.