Appenova roční zpráva o stavu AI odhalila významný růst odvětví

Appen Limited (ASX: APX), přední poskytovatel vysoce kvalitních trénovacích dat pro organizace, které budují 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, rozsáhlého studia seniorů z obchodního vedení a technologistů. Cílem průzkumu bylo prozkoumat a identifikovat hlavní charakteristiky rozšiřujícího se krajiny AI a strojového učení shromažďováním odpovědí od rozhodovatelů v oblasti AI.

Byly zjištěny několik klíčových závěrů:

• Zatímco téměř 3 ze 4 organizací uvedly, že AI je kritická pro jejich podnikání, téměř polovina cítí, že jejich organizace je pozadu ve své cestě AI.
• Rozpočty AI vyšší než 5 milionů dolarů se meziročně zdvojnásobily
• Zvyšující se počet podniků se zavazuje k odpovědnému AI jako součásti obchodního úspěchu, ale pouze 25 % společností uvedlo, že nesměšené AI je kritické pro jejich misi.
• 3 ze 4 organizací uvádějí, že aktualizují své modely AI alespoň čtvrtletně, což naznačuje zaměření na život modelu po nasazení.
• Mezera mezi obchodními lídry a technology pokračuje, navzdory tomu, že jejich sladění je zásadní pro budování silné infrastruktury AI.
• Přes turbulentní časy očekává více než dvě třetiny respondentů žádný negativní dopad z COVID-19 na jejich strategie AI.

Jednou 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.

Nedostatek dat a správa dat byla hlášena jako hlavní výzva, což zahrnuje trénovací data, která jsou základem nasazení modelů AI a strojového učení, 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 používají 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 se promítne do rostoucí potřeby investic do spolehlivých trénovacích dat.

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

Globální poskytovatelé cloudových služeb získali významný záběr jako datové vědecké a nástroje strojového učení 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 cloudové poskytovatele strojového učení, 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 přijetí ve srovnání s rokem 2019, což dokazuje, že když se více společností přesouvá do měřítka, hledají řešení, která mohou škálovat s nimi.

Něco, čeho by se mohli AI vývojáři chtít dotknout, je, že variabilita jazyků používaných pro budování modelů se také změnila od roku 2019. Zatímco Python zůstal 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 záběr. 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.