Il Rapporto Annuale di Appen sullo Stato dell’AI Rivela una Significativa Crescita dell’Industria

Appen Limited (ASX: APX), il principale fornitore di dati di alta qualità per le organizzazioni che costruiscono sistemi di intelligenza artificiale efficaci su larga scala, ha annunciato oggi il suo rapporto annuale State of AI per il 2020.

Il rapporto State of AI 2020 è il risultato di uno studio cross-industriale e di grandi organizzazioni condotto su leader aziendali senior e tecnologi. La survey aveva lo scopo di esaminare e identificare le principali caratteristiche del panorama in espansione dell’AI e del machine learning, raccogliendo risposte da decision maker dell’AI.

Ci sono stati molti punti chiave:

• Mentre quasi 3 organizzazioni su 4 hanno affermato che l’AI è fondamentale per il loro business, quasi la metà si sente in ritardo nel loro percorso di AI.
• I budget per l’AI superiori a 5 milioni di dollari sono raddoppiati anno su anno
• Un numero crescente di imprese sta sostenendo l’AI responsabile come componente del successo aziendale, ma solo il 25% delle aziende ha affermato che l’AI senza pregiudizi è fondamentale per la loro missione.
• 3 organizzazioni su 4 segnalano di aggiornare i loro modelli di AI almeno trimestralmente, indicando una focalizzazione sulla vita del modello dopo il deploy.
• Il divario tra leader aziendali e tecnologi continua, nonostante la loro allineamento sia fondamentale per costruire una solida infrastruttura di AI.
• Nonostante i tempi turbolenti, più di due terzi dei rispondenti non si aspettano alcun impatto negativo da COVID-19 sulle loro strategie di AI.

Una delle principali scoperte è che quasi la metà di coloro che hanno risposto si sente in ritardo nel loro percorso di AI, il che suggerisce un divario critico tra il bisogno strategico e la capacità di esecuzione.

La mancanza di dati e la gestione dei dati sono state segnalate come una delle principali sfide, compresi i dati di training che sono fondamentali per i modelli di AI e di machine learning, quindi non sorprende che il 93% delle aziende affermi che i dati di alta qualità sono importanti per il successo dell’AI.

Le organizzazioni hanno anche segnalato di utilizzare il 25% di tipi di dati in più (testo, immagine, video, audio, ecc.) nel 2020 rispetto al 2019. Non solo i modelli ricevono aggiornamenti più frequenti, ma i team stanno utilizzando un numero crescente di tipi di dati, il che si tradurrà in un aumento della necessità di investimenti in dati di training affidabili.

Un indicatore chiave della crescita esponenziale dell’AI è stata la rapida crescita anno su anno delle iniziative di AI. Nel 2019, solo il 39% dei dirigenti possedeva iniziative di AI. Nel 2020, la proprietà esecutiva di AI è schizzata al 71%. Con questo aumento della proprietà esecutiva, il numero di organizzazioni che segnalano budget superiori a 5 milioni di dollari è anche raddoppiato.

I fornitori di servizi cloud globali hanno guadagnato una notevole trazione come strumenti di data science e machine learning rispetto al 2019. Ciò potrebbe essere dovuto all’aumento del budget e alla supervisione esecutiva. Ciò che è ancora più impressionante è l’aumento dei rispondenti che segnalano di utilizzare fornitori di machine learning cloud globali, identificati come: Microsoft Azure (49%), Google Cloud (36%), IBM Watson (31%), AWS (25%) e Salesforce (CRM ) Einstein (17%). Ognuno di questi leader ha visto aumenti di adozione a due cifre rispetto al 2019, dimostrando che mentre più aziende si stanno spostando su larga scala, stanno cercando soluzioni che possano scalare con loro.

Qualcosa che gli sviluppatori di AI potrebbero voler notare è che la variabilità nei linguaggi utilizzati per costruire modelli è anche cambiata rispetto al 2019. Mentre Python rimane il linguaggio più utilizzato sia nel 2019 che nel 2020, SQL e R erano i secondi e terzi linguaggi più comunemente utilizzati nel 2019. Tuttavia, nel 2020, Java, C/C++ e JavaScript hanno guadagnato una notevole trazione. Python, R e SQL sono spesso indicativi della fase di pilotaggio, mentre Java, C/C++ e JavaScript sono linguaggi di produzione.

Per saperne di più, consigliamo di scaricare l’intero rapporto State of AI and Machine Learning.