«Cela entraînera une augmentation à la fois du nombre de processus de recherche en cours d’exécution et de concurrence sans augmentation proportionnelle de la main-d’œuvre», a déclaré Vorshita Srivastava, directrice de pratique du groupe Everest. «Des industries comme la biotechnologie et les produits pharmaceutiques réaliseront des percées innovantes à des coûts inférieurs.»
En avant
Bien que le co-scientifique de l’IA soit prometteur, son impact réel reste incertain. Le succès dépendra de son intégration dans les flux de travail de recherche et de sa capacité à générer régulièrement des informations précieuses dans divers domaines scientifiques.
Cependant, des défis demeurent. DAI a mis en garde contre les risques liés à la transparence des algorithmes, aux performances incohérentes et aux problèmes de reproductibilité. «Bien que ces systèmes puissent accélérer les découvertes, elles présentent également des défis concernant l’intégrité des données, les biais et la dépendance excessive à l’automatisation, ce qui peut compromettre la pensée critique», a-t-il déclaré.
