Informe Anual del Estado de la IA de Appen revela un crecimiento significativo en la industria

Appen Limited (ASX: APX), el principal proveedor de datos de entrenamiento de alta calidad para organizaciones que construyen sistemas de IA efectivos a gran escala, anunció hoy su informe anual Estado de la IA para 2020.

El informe Estado de la IA 2020 es el resultado de un estudio entre industrias, de gran organización, de líderes empresariales y tecnólogos seniors. La encuesta tenía como objetivo examinar e identificar las principales características del paisaje de la IA y el aprendizaje automático en expansión, recopilando respuestas de los responsables de la toma de decisiones sobre la IA.

Hubo múltiples conclusiones clave:

• Mientras que casi 3 de cada 4 organizaciones dijeron que la IA es fundamental para su negocio, casi la mitad sienten que su organización está atrasada en su viaje de la IA.
• Los presupuestos de la IA superiores a $5M se duplicaron año tras año
• Un número creciente de empresas están adoptando la IA responsable como un componente del éxito empresarial, pero solo el 25% de las empresas dijeron que la IA sin sesgo es fundamental para su misión.
• 3 de cada 4 organizaciones informan que actualizan sus modelos de IA al menos trimestralmente, lo que indica un enfoque en la vida del modelo después de su implementación.
• La brecha entre los líderes empresariales y los tecnólogos continúa, a pesar de que su alineación es fundamental para construir una infraestructura de IA sólida.
• A pesar de los tiempos turbulentos, más de dos tercios de los encuestados no esperan ningún impacto negativo del COVID-19 en sus estrategias de la IA.

Una de las conclusiones clave es que casi la mitad de los que respondieron sienten que su empresa está atrasada en su viaje de la IA, lo que sugiere que existe una brecha crítica entre la necesidad estratégica y la capacidad de ejecución.

La falta de datos y la gestión de datos se informaron como uno de los principales desafíos, lo que incluye los datos de entrenamiento que son fundamentales para la implementación de los modelos de la IA y el aprendizaje automático, por lo que no es de extrañar que el 93% de las empresas informen que los datos de entrenamiento de alta calidad son importantes para el éxito de la IA.

Las organizaciones también informaron que utilizaron un 25% más de tipos de datos (texto, imagen, video, audio, etc.) en 2020 en comparación con 2019. No solo los modelos están recibiendo actualizaciones más frecuentes, sino que los equipos están utilizando cada vez más tipos de datos, lo que se traducirá en una mayor necesidad de inversión en datos de entrenamiento confiables.

Un indicador clave del crecimiento exponencial de la IA fue el rápido crecimiento año tras año en las iniciativas de la IA. En 2019, solo el 39% de los ejecutivos eran propietarios de las iniciativas de la IA. En 2020, la propiedad ejecutiva de la IA se disparó al 71%. Con este aumento en la propiedad ejecutiva, el número de organizaciones que informan presupuestos superiores a $5M también se duplicó.

Los proveedores de servicios en la nube globales ganaron una gran tracción como herramientas de ciencia de datos y aprendizaje automático en comparación con 2019. Esto puede deberse a un aumento en el presupuesto y la supervisión ejecutiva. Lo que es aún más impresionante es el aumento de los encuestados que informan que están utilizando proveedores de aprendizaje automático en la nube globales, que se identifican como: Microsoft Azure (49%), Google Cloud (36%), IBM Watson (31%), AWS (25%) y Salesforce (CRM ) Einstein (17%). Cada uno de estos líderes vio aumentos de adopción de dos dígitos en comparación con 2019, lo que demuestra que a medida que más empresas se mueven hacia la escalabilidad, están buscando soluciones que puedan escalar con ellas.

Algo que los desarrolladores de la IA pueden querer tener en cuenta es que la variabilidad en los lenguajes utilizados para construir modelos también ha cambiado desde 2019. Si bien Python sigue siendo el lenguaje más utilizado en 2019 y 2020, SQL y R fueron los segundos y terceros lenguajes más comúnmente utilizados en 2019. Sin embargo, en 2020, Java, C/C++ y JavaScript ganaron una gran tracción. Python, R y SQL suelen ser indicativos de la etapa de prueba, mientras que Java, C/C++ y JavaScript son lenguajes de la etapa de producción.

Para obtener más información, recomendamos descargar el informe completo Estado de la IA y el aprendizaje automático.