Quatro tecnologias impactantes do Gartner Emerging Technologies and Trends Impact Radar para 2021

Acesse o relatório: Transformação estratégica para provedores de tecnologia

Embora os assistentes virtuais já existam há algum tempo e a maioria dos consumidores esteja acostumada a lidar com eles, o aplicativo é limitado e a experiência pode ser ruim. No entanto, existe um nível totalmente novo de assistência virtual, os chamados “assistentes virtuais avançados”, que são capazes de funcionar como agentes virtuais de faturamento, IA/RV ou mesmo carro/motorista.

O impacto será substancial para setores, organizações e interações com o consumidor. Mas assistentes virtuais avançados são apenas uma das 23 tecnologias de maior impacto apresentadas no Gartner Emerging Technologies and Trends Impact Radar para 2021. 

Vejamos algumas das tecnologias que considero especialmente interessantes. Vou examinar algumas que estão mais próximas (por exemplo, assistentes virtuais avançados) e uma que está mais distante (nuvem de realidade aumentada). Essas tecnologias se alinham a três temas: 

• Interfaces e experiências: Tecnologias que estão mudando fundamentalmente a maneira como interagimos com o mundo.
• Facilitadores de negócios: Tecnologias que impactam as empresas mudando práticas, processos, métodos, modelos ou funções.
• Revolução na produtividade: A confluência de múltiplas tecnologias e tendências que ajudam as organizações com rapidez, precisão e em maior volume a classificar, prever e resolver problemas que os humanos não conseguem.

Você pode ver essas tecnologias aqui em nosso Emerging Technologies and Impact Radar para 2021. Os anéis representam o alcance, que estima o número de anos que levará até que a tecnologia ou tendência passe do adotante inicial para o adotante inicial majoritário. O tamanho e a cor da tecnologia emergente, ou dos pontos no radar da tendência, representam a magnitude da tecnologia; em outras palavras, até que ponto o impacto da tecnologia ou tendência será substancial nos mercados e produtos existentes.

Assistentes virtuais avançados

Assistentes virtuais avançados (AVAs), às vezes chamados de agentes conversacionais de IA, processam entradas fornecidas por humanos para gerar previsões e decisões. Eles são alimentados por uma combinação de interface de usuário conversacional, processamento de linguagem natural (PNL) e técnicas de aprendizado semântico e profundo, como redes neurais profundas (Deep Neural Networks, DNNs), modelos de previsão, suporte à decisão e personalização.

Estimativa para o lançamento: de 1 a 3 anos 

Essa estimativa de tempo para o lançamento no mercado está relacionada à expansão dos atuais assistentes virtuais de função limitada (que já existem há anos) para assistentes virtuais avançados que visam uma infinidade de tarefas e funções, levando à evolução dos agentes de conversação de IA em todas as esferas de vidas do consumidor, interações de negócios e operações.

Leia mais: Principais tendências estratégicas de tecnologia do Gartner para 2021

O potencial de impacto dos assistentes virtuais avançados é alto, já que a tecnologia pode ser utilizada em praticamente todos os segmentos verticais e quase todas as disciplinas. Ela tem o potencial de transformar a forma como um aplicativo é usado para a força de trabalho e como os consumidores interagem com os dispositivos e IoT, ao mesmo tempo em que aprimora o envolvimento e a experiência do cliente.

Modelos de linguagem baseados em transformador

Modelos de linguagem baseados em transformador são DNNs que processam palavras como sequências em uma frase. Essa abordagem preserva o contexto ou significado dos termos circundantes. Também melhora substancialmente a tradução, a transcrição e a geração de linguagem natural. Esses modelos são treinados com base em enormes conjuntos de dados com bilhões de frases. 

Estimativa para o lançamento: de 1 a 3 anos

Essa estimativa de tempo para o lançamento no mercado está relacionada à eficácia das ferramentas de treinamento e do tempo de execução e à facilidade de implantação. Modelos de linguagem baseados em transformadores, como o GPT-3, têm a capacidade de gerar parágrafos de texto que são indistinguíveis daqueles escritos por um ser humano instruído.

O potencial de impacto dos modelos de linguagem baseados em transformadores é muito alto, já que estão substituindo sistemas de redes neurais recorrentes (Recurrent Neural Networks, RNNs) a uma taxa surpreendente. E novas ferramentas oferecem melhorias substanciais em análises de texto avançadas e todos os aplicativos relacionados, como interfaces de usuário de conversação, assistentes virtuais inteligentes e geração automatizada de texto.

Conjunto de recursos de negócios

O negócio combinável permite que as organizações criem experiências de aplicativos personalizados compostos por componentes de aplicativos que compram ou constroem. Para oferecer suporte a negócios combináveis, os provedores de tecnologia devem fornecer um conjunto de recursos de negócios, que representa um grupo bem definido de recursos de negócios que são reconhecíveis como tal por um usuário de negócios.

Estimativa para o lançamento: de 3 a 6 anos 

Essa estimativa de tempo para o lançamento no mercado está relacionada ao grande número de fornecedores que modularizaram suas ofertas. Dito isso, apesar desse progresso, provedores menores e em transição de tecnologias mais antigas para mais novas ainda se encontram nos estágios iniciais de adoção da API.

O potencial de impacto dos conjuntos de recursos de negócios é médio, já que a tecnologia normalmente representa um reagrupamento dos recursos existentes, mas a implementação generalizada do negócio combinável transformará a maneira como os provedores tradicionais comercializam, vendem e entregam suas soluções.

Nuvem de realidade aumentada

A nuvem de realidade aumentada (RA) permite a unificação dos mundos físico e digital com a entrega de conteúdo digital persistente, colaborativo e contextual sobreposto a pessoas, objetos e locais para fornecer informações e serviços diretamente vinculados a todos os aspectos do ambiente físico.

Por exemplo, qualquer indivíduo pode receber tarifas, rotas, programações e informações sobre transportes públicos com base em seu contexto (status pessoal, geolocalização, compromisso na agenda, preferências de viagem etc.) simplesmente “olhando para” um ônibus ou ponto de ônibus com seu telefone, tablet ou head-mounted display (HMD). Mais informações podem ser fornecidas por crowdsourcing, como usuários observando quantas vezes o ônibus atrasou nas últimas semanas.

Estimativa para o lançamento: de 6 a 8 anos 

Essa estimativa de tempo para o lançamento no mercado depende de vários elementos subjacentes, como redes de ponta, alta largura de banda e comunicações de baixa latência, ferramentas padronizadas e tipos de conteúdo para publicação na nuvem de RA, gestão e entrega de conteúdo e interoperabilidade para garantir experiências perfeitas e onipresentes.

O potencial de impacto da nuvem de RA é muito alto, já que deve transformar a maneira como as pessoas interagirão com o mundo ao seu redor. A nuvem de RA fornecerá uma camada de abstração digital para pessoas, lugares e coisas e deverá se espalhar por aplicativos de negócios e de consumo e impactar todos os setores, independentemente da localização. Isso possibilitará novas experiências e, por sua vez, novos modelos de negócios e formas de interagir e monetizar o mundo físico.