Quais são as tendências futuras do Machine Learning?
A utilização do Machine Learning (ML) e a Inteligência Artificial (IA) deixaram de ser apenas uma tendência e tornou-se o motor central de transformação, crescimento e inovação em diversas áreas. Moldando desde a estrutura dos mercados até a experiência dos usuários com impacto profundo em nossa sociedade e no jeito que trabalhamos.
Neste artigo, vamos apresentar as principais tendências que promete transformar o aprendizado de máquina (Machine Learning) e como elas vão influenciar o mercado nos próximos anos.
O impacto econômico e a taxa de adoção do Machine Learning
Segundo a Forrester, a implementação dessas soluções deve ultrapassar 70% nas empresas até o final deste ano (2025), isso mostra que as empresas estão utilizando ferramentas de IA e ML para aumentar sua produtividade, otimizar operações e trazendo melhora na tomada de decisão. O avanço impulsionado pela integração dessas tecnologias em diversos setores, segundo um estudo da Deloitte estima-se que a IA e o ML adicionará US$ 15,7 trilhões à economia global até 2030. Isso demonstra que o Machine Learning, em particular, está liderando essa transformação, provando ser uma peça-chave no caminho para uma economia mais eficiente e orientada por dados.
Estatísticas recentes mostram como ML está sendo utilizado em várias áreas:
Metade das empresas entrevistadas já incorporou IA em pelo menos uma função de negócios. Um terço dos líderes de TI pretende usar o ML para análises de negócios, enquanto 25% priorizam sua aplicação em segurança.
No setor de marketing e vendas, 16% dos executivos de TI estão começando a explorar as oportunidades que o ML oferece.
Os dados também indicam que as principais áreas empresariais que adotaram IA em 2020 continuam as mesmas de 2019: vendas e marketing, operações de serviço e desenvolvimento de produtos. Além disso, 80% dos entrevistados afirmaram que o uso de IA teve um impacto positivo nas receitas, embora a redução de custos nem sempre esteja ligada ao uso dessa tecnologia.
O potencial impacto é enorme. Estimativas sugerem que a IA e o aprendizado de máquina podem aumentar o PIB global em 14% até 2030, evidenciando o poder transformador dessas tecnologias.
Entretanto, ainda existem desafios a serem enfrentados. A escalabilidade das soluções (43%) e a adaptação de modelos de ML existentes (41%) estão entre os principais obstáculos mencionados pelas empresas.
Mesmo assim, o ML continua sendo uma das ferramentas mais promissoras para mudar a maneira como os negócios funcionam e se desenvolvem em um mundo cada vez mais baseado em dados.

(Fonte: McKinsey, Statista, WSJ)
Técnicas do Machine Learning
Atualmente, o ML possui diversas técnicas que permitem os computadores possam aprender e realizar previsões, veja alguns tipos de técnicas atuais:
- Aprendizado supervisionado: é realizado através do treinamento do modelo com dados rotulados, que contém respostas para cada entrada, dividindo-se em classificação e regressão.
- Aprendizado não supervisionado: o modelo utiliza dados sem rótulos e identifica estruturas e padrões ocultos, seja por agrupamento ou redução de dimensionalidade.
- Aprendizado semi-supervisioando: combina com dados rotulados e não rotulados.
- Aprendizado por esforço: treina um agente para tomar decisões baseada em recompensas e penalidade para comportamentos desejáveis e indesejáveis.
- Redes neurais e aprendizado profundo (Deep Learning): as redes neurais são um subconjunto do ML inspirado na estrutura cerebral, possuindo camadas de nós interconectados e são altamente eficazes para tarefas complexas.
- Detecção de anomalias: identifica padrões incomuns que não se encaixam no comportado esperado, sendo muito utilizado em detecção de fraudes e segurança de redes.
Tendências de Machine Learning
1. Transformers Architecture
Essa arquitetura surgiu para superar as limitações dos modelos tradicionais como RNNs (Redes neurais recorrentes) e LSTMs (Redes de memórias de longo prazo), que processam palavras de forma sequencial e enfrentam dificuldades em capturar contextos complexos e significados variados em frases longas.
Diferentemente desses modelos, essas arquiteturas utilizam um mecanismo de autoatenção que processa toda a frase em paralelo, identificando conexões entre palavras mesmo quando estão distantes no texto.
Essa abordagem resolve problemas como: compreender contextos complexos, tornando-os ideais para tarefas de tradução, resumo, reconhecimento de fala e até geração de texto e música. A eficiência e a precisão dessa arquitetura estão transformando o campo do ML e suas aplicações em linguagem natural, visão computacional e sistemas de recomendação.
2. Federated Learning (FL)
É uma técnica de ML projetada para treinar modelos em dispositivos ou servidores descentralizados, sem a necessidade de compartilhar os dados brutos. Em vez disso, os dados locais são usados para calcular atualizações do modelo, que são agregadas centralmente ou distribuídas entre os dispositivos, garantindo privacidade e segurança. O FL pode ser classificado em três tipos principais:
- Centralizado vs. Descentralizado: No FL centralizado, um servidor central coordena e agrega as atualizações, enquanto no FL descentralizado, a comunicação ocorre diretamente entre os participantes, aumentando a robustez e a privacidade.
- Horizontal vs. Vertical: No FL horizontal, os participantes compartilham o mesmo espaço de características, mas possuem amostras diferentes. Já no FL vertical, os participantes possuem características diferentes sobre o mesmo conjunto de entidades.
- Cross-Silo vs. Cross-Device: No FL Cross-Silo, poucos participantes confiáveis, como organizações, colaboram com recursos estáveis, enquanto no FL Cross-Device, muitos dispositivos com capacidades variáveis contribuem ao processo.
Essa abordagem é ideal para cenários que exigem privacidade de dados, como saúde, finanças e aplicativos móveis, permitindo um treinamento de modelos colaborativo e seguro.
3. TinyML (Aprendizado de máquina incorporadas)
TinyML é um ramo do aprendizado de máquina que possibilita a execução de tecnologias de inteligência artificial em dispositivos embarcados, como eletrodomésticos, laptops, smartphones e sistemas domésticos inteligentes.
Com o avanço do poder computacional previsto pela Lei de Moore, que dobrou o número de transistores nos chipsets a cada dois anos por décadas, hoje vemos um crescimento anual de 40-60%. Essa evolução impulsiona a popularidade dos sistemas de aprendizado de máquina embarcados, essenciais em tecnologias de IoT e robótica.
Apesar de suas vantagens, o TinyML apresenta desafios únicos, como a necessidade de máxima eficiência e otimização para economizar recursos, dificuldades que continuam sendo abordadas nos últimos anos.
Conclusão
Com a adoção do ML em alta, que deve ultrapassar 70% das empresas até o final de 2025, o impacto econômico dessa tecnologia é enorme, com previsões de contribuições que podem chegar a trilhões de dólares para a economia mundial até o ano de 2030.
As novas tendências, como o Transformers, o Federal Learning e o TinyML, mostram que o futuro do aprendizado de máquina está fortemente relacionado à eficiência, privacidade e acessibilidade. À medida que essas inovações avançam, surgem desafios que precisam ser superados para que seu potencial seja totalmente aproveitado.
Ao olhar para o futuro, o aprendizado de máquina se estabelece como uma ferramenta essencial para criar um mundo mais inteligente, eficiente e conectado, transformando desde a experiência dos consumidores até as operações das empresas em todo o mundo.
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