Raportul Anual Appen privind Starea Inteligenței Artificiale Dezvăluie O Creștere Semnificativă a Industriei

Appen Limited (ASX: APX), principalul furnizor de date de antrenare de înaltă calitate pentru organizațiile care construiesc sisteme eficiente de inteligență artificială la scară largă, a anunțat astăzi raportul său anual State of AI Report pentru 2020.

Raportul State of AI 2020 este rezultatul unui studiu transindustrial, al unor organizații mari, al liderilor de afaceri seniori și tehnologiștilor. Studiul a urmărit să examineze și să identifice principalele caracteristici ale peisajului în expansiune al inteligenței artificiale și al învățării automate, prin colectarea de răspunsuri de la factorii de decizie ai inteligenței artificiale.

Au existat mai multe concluzii cheie:

• În timp ce aproape 3 din 4 organizații au declarat că inteligența artificială este critică pentru afacerile lor, aproape jumătate se simt în urmă în ceea ce privește călătoria lor cu inteligența artificială.
• Bugetele pentru inteligența artificială mai mari de 5 milioane de dolari s-au dublat de la an la an
• Un număr tot mai mare de întreprinderi susțin inteligența artificială responsabilă ca o componentă a succesului în afaceri, dar doar 25% dintre companii au declarat că inteligența artificială neîmpărtită este critică pentru misiune.
• 3 din 4 organizații raportează actualizarea modelelor de inteligență artificială cel puțin trimestrial, ceea ce semnifică o concentrare asupra vieții modelului după implementare.
• Decalajul dintre liderii de afaceri și tehnologiști continuă, în ciuda faptului că alinierea lor este esențială pentru construirea unei infrastructuri puternice de inteligență artificială.
• În ciuda vremurilor tulburi, mai mult de două treimi dintre respondenți nu se așteaptă la niciun impact negativ din partea COVID-19 asupra strategiilor lor de inteligență artificială.

Una dintre principalele constatări este că aproape jumătate dintre cei care au răspuns se simt în urmă în ceea ce privește călătoria lor cu inteligența artificială, ceea ce sugerează că există un decalaj critic între nevoia strategică și capacitatea de a executa.

Lipsa de date și gestionarea datelor a fost raportată ca o provocare principală, inclusiv datele de antrenare, care sunt fundamentale pentru implementările de modele de inteligență artificială și învățare automată, astfel încât, nu este de mirare că 93% dintre companii raportează că datele de antrenare de înaltă calitate sunt importante pentru o inteligență artificială de succes.

Organizațiile au raportat, de asemenea, utilizarea a 25% mai multe tipuri de date (text, imagine, video, audio etc.) în 2020, comparativ cu 2019. Nu numai că modelele primesc actualizări mai frecvente, dar echipele utilizează tot mai multe tipuri de date, ceea ce se va traduce într-o nevoie tot mai mare de investiții în date de antrenare fiabile.

Un indicator cheie al creșterii exponențiale a inteligenței artificiale a fost creșterea rapidă de la an la an a inițiativelor de inteligență artificială. În 2019, doar 39% dintre executivi dețineau inițiative de inteligență artificială. În 2020, deținerea inițiativelor de inteligență artificială de către executivi a explodat la 71%. Odată cu această creștere a deținerii de către executivi, numărul de organizații care raportează bugete mai mari de 5 milioane de dolari s-a dublat.

Furnizorii globali de cloud au câștigat o tracțiune semnificativă ca instrumente de știință a datelor și învățare automată comparativ cu 2019. Acest lucru se poate datora creșterii bugetului și supravegherii executive. Ceea ce este și mai impresionant este creșterea numărului de respondenți care raportează utilizarea furnizorilor globali de cloud de învățare automată, care sunt identificați ca: Microsoft Azure (49%), Google Cloud (36%), IBM Watson (31%), AWS (25%) și Salesforce Einstein (17%). Fiecare dintre acești lideri a înregistrat creșteri cu două cifre de adoptare față de 2019, demonstrând că, pe măsură ce mai multe companii trec la scară, ele caută soluții care pot scala împreună cu ele.

Ceva la care dezvoltatorii de inteligență artificială ar putea dori să ia notă este că variabilitatea limbajelor utilizate pentru a construi modele a fost de asemenea modificată față de 2019. În timp ce Python rămâne cel mai utilizat limbaj atât în 2019, cât și în 2020, SQL și R au fost al doilea și al treilea limbaj cel mai frecvent utilizat în 2019. Cu toate acestea, în 2020, Java, C/C++ și JavaScript au câștigat o tracțiune semnificativă. Python, R și SQL sunt adesea indicatori ai fazei de pilot, în timp ce Java, C/C++ și JavaScript sunt limbaje de producție.

Pentru a afla mai multe, vă recomandăm să descărcați întregul raport State of AI and Machine Learning Report.