Raportul Anual Appen privind Starea Inteligenței Artificiale dezvăluie o creștere semnificativă a industriei

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

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

Au existat mai multe concluzii cheie:

• Deși aproape 3 din 4 organizații au declarat că inteligența artificială este critică pentru afacerile lor, aproape jumătate se simt în urmă în 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 se angajează în inteligență artificială responsabilă ca componentă a succesului în afaceri, dar doar 25% dintre companii au declarat că inteligența artificială imparțială este critică pentru misiunea lor.
• 3 din 4 organizații raportează actualizarea modelelor de inteligență artificială cel puțin trimestrial, ceea ce semnifică o concentrare pe viața modelului după implementare.
• Gap-ul dintre liderii de afaceri și tehnologiști continuă, în ciuda faptului că alinierea lor este esențială pentru construirea unei infrastructuri solide de inteligență artificială.
• În ciuda timpurilor 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 călătoria lor cu inteligența artificială, ceea ce sugerează existența unei lacune critice între nevoia strategică și capacitatea de a executa.

Lipsa de date și gestionarea datelor a fost raportată ca o provocare principală, inclusiv datele de antrenament, care sunt fundamentale pentru implementarea modelelor de inteligență artificială și învățare automată, astfel încât, nu este de mirare că 93% dintre companii raportează că datele de 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 un număr tot mai mare de tipuri de date, ceea ce se va traduce într-o nevoie tot mai mare de investiții în date de antrenament de încredere.

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 creșterea deținerii inițiativelor de inteligență artificială de către executivi, numărul organizațiilor 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 învățare automată a cloud-ului, 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 ale adoptării 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 faptul 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 utilizat în 2019. Cu toate acestea, în 2020, Java, C/C++ și JavaScript au câștigat o tracțiune semnificativă. Python, R și SQL sunt adesea indicative pentru stadiul 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 privind Starea Inteligenței Artificiale și a Învățării Automate.