Roční zpráva Appen o stavu AI odhalila významný růst odvětví

Appen Limited (ASX: APX), přední poskytovatel vysoce kvalitních trénovacích dat pro organizace, které staví efektivní systémy AI ve velkém měřítku, dnes oznámil svou roční zprávu o stavu AI pro rok 2020.

Zpráva o stavu AI 2020 je výsledkem mezioborového, velkého šetření seniorů obchodních lídrů a technologistů. Cílem průzkumu bylo prozkoumat a identifikovat hlavní charakteristiky rozšiřujícího se krajiny AI a strojového učení tím, že shromáždí odpovědi od rozhodovatelů o AI.

Byly zde několik klíčových závěrů:

• Přibližně tři čtvrtiny organizací uvedly, že AI je kritická pro jejich podnikání, ale téměř polovina cítí, že jejich organizace je pozadu ve své cestě AI.
• Rozpočet AI větší než 5 milionů dolarů se meziročně zdvojnásobil
• Zvyšující se počet podniků se zavázalo k odpovědnému AI jako součásti obchodního úspěchu, ale pouze 25 % společností uvedlo, že nesměšené AI je pro ně kritické.
• Tři čtvrtiny organizací uvádějí, že aktualizují své modely AI alespoň čtvrtletně, což naznačuje zaměření na život modelu po nasazení.
• Mezera mezi obchodními lídry a technlogy pokračuje, navzdory tomu, že jejich sladění je důležité pro budování silné infrastruktury AI.
• Přes turbulentní časy více než dvě třetiny respondentů neočekávají žádný negativní dopad z COVID-19 na jejich strategie AI.

Jedním z klíčových zjištění je, že téměř polovina respondentů cítí, že jejich společnost je pozadu ve své cestě AI, což naznačuje kritickou mezeru mezi strategickou potřebou a schopností realizovat.

Chybějící data a správa dat byly uvedeny jako hlavní výzva, včetně trénovacích dat, která jsou základním kamenem nasazení modelů AI a ML, a proto není překvapivé, že 93 % společností uvádí, že vysoce kvalitní trénovací data jsou důležitá pro úspěšné AI.

Organizace také uváděly, že v roce 2020 použily o 25 % více typů dat (text, obraz, video, audio atd.) ve srovnání s rokem 2019. Modely nejen dostanou častější aktualizace, ale týmy také používají stále více typů dat, a to bude vyžadovat zvýšenou investici do spolehlivých trénovacích dat.

Jedním z klíčových indikátorů exponenciálního růstu AI byla rychlá meziroční růst iniciativ AI. V roce 2019 pouze 39 % výkonných ředitelů vlastnilo iniciativy AI. V roce 2020 se vlastnictví AI výkonnými řediteli dramaticky zvýšilo na 71 %. S tímto nárůstem vlastnictví AI se také zdvojnásobil počet organizací, které uváděly rozpočet větší než 5 milionů dolarů.

Globální poskytovatelé cloudu získali významný náskok jako nástroje pro vědu o datech a ML ve srovnání s rokem 2019. To může být způsobeno zvýšeným rozpočtem a dohledem výkonných ředitelů. Ještě působivější je nárůst respondentů, kteří uvádějí, že používají globální poskytovatele strojového učení v cloudu, kteří jsou identifikováni jako: Microsoft Azure (49 %), Google Cloud (36 %), IBM Watson (31 %), AWS (25 %) a Salesforce Einstein (17 %). Každý z těchto lídrů zaznamenal dvouciferný nárůst adopce ve srovnání s rokem 2019, což dokazuje, že když se více společností přesouvá do měřítka, hledají řešení, která mohou měřítkem růst.

Na co by se mohli AI vývojáři chtít zaměřit, je variabilita v jazycích používaných pro budování modelů, která se také změnila od roku 2019. Zatímco Python zůstává nejčastěji používaným jazykem v obou letech 2019 a 2020, SQL a R byly druhým a třetím nejčastěji používaným jazykem v roce 2019. Nicméně v roce 2020 získaly Java, C/C++ a JavaScript významný náskok. Python, R a SQL jsou často indikativní pilotní fáze, zatímco Java, C/C++ a JavaScript jsou více jazyky produkční fáze.

Chcete-li se dozvědět více, doporučujeme stáhnout celou zprávu o stavu AI a strojového učení.