Річний звіт Appen про стан AI розкриває значний ріст галузі

Appen Limited (ASX: APX), провідний постачальник високоякісних навчальних даних для організацій, які будують ефективні системи AI у великому масштабі, сьогодні оголосив свій річний звіт про стан AI за 2020 рік.

Звіт про стан AI 2020 року є результатом дослідження великих організацій та галузей серед керівників бізнесу та технологій. Опитування мало на меті вивчити та визначити основні характеристики розширюваного ландшафту AI та машинного навчання шляхом збору відповідей від осіб, які приймають рішення щодо AI.

Було кілька ключових висновків:

• Хоча майже 3 з 4 організацій сказали, що AI є критично важливим для їхнього бізнесу, майже половина відчуває, що їхня організація відстає в своєму шляху AI.
• Бюджети AI понад $5M подвоїлися у порівнянні з попереднім роком
• Дедалі більше підприємств підтримують відповідальний AI як складову частини бізнес-успіху, але лише 25% компаній сказали, що необмежений AI є місією-критичним.
• 3 з 4 організацій повідомляють про оновлення своїх моделей AI щонайменше раз на квартал, що свідчить про увагу до життя моделі після розгортання.
• Продовжується розрив між керівниками бізнесу та технологами, незважаючи на те, що їхня узгодженість є важливою для будівництва сильної інфраструктури AI.
• Незважаючи на бурхливі часи, понад дві третини респондентів не очікують жодного негативного впливу від COVID-19 на свої стратегії AI.

Одним з ключових висновків є те, що майже половина тих, хто відповів, відчуває, що їхня компанія відстає в своєму шляху AI, що свідчить про критичний розрив між стратегічною потребою та можливістю виконання.

Недолік даних та управління даними був заявлений як основна проблема, до якої належить навчальні дані, які є фундаментальними для розгортання моделей AI та машинного навчання, тому не дивно, що 93% компаній повідомляють, що високоякісні навчальні дані важливі для успішного AI.

Організації також повідомили про використання на 25% більше типів даних (текст, зображення, відео, аудіо тощо) у 2020 році порівняно з 2019 роком. Не тільки моделі оновлюються частіше, але й команди використовують дедалі більше типів даних, що призведе до зростання потреби у надійних навчальних даних.

Одним з ключових індикаторів експоненціального зростання AI був швидкий ріст ініціатив AI у порівнянні з попереднім роком. У 2019 році лише 39% керівників володіли ініціативами AI. У 2020 році володіння керівників ініціативами AI зросло до 71%. З цим зростанням володіння керівників ініціативами AI кількість організацій, які повідомляють про бюджети понад $5M, також подвоїлася.

Глобальні постачальники хмарних послуг здобули значну популярність як інструменти науки про дані та машинного навчання порівняно з 2019 роком. Це може бути пов’язано з збільшенням бюджету та наглядом керівників. Що ще більш вражаюче, так це зростання кількості респондентів, які повідомляють про використання глобальних хмарних постачальників машинного навчання, які ідентифікуються як: Microsoft Azure (49%), Google Cloud (36%), IBM Watson (31%), AWS (25%) та Salesforce Einstein (17%). Кожен з цих лідерів побачив двозначне зростання прийняття порівняно з 2019 роком, що свідчить про те, що чим більше компаній переходять до масштабу, тим більше вони шукають рішення, які можуть масштабуватися разом з ними.

Щось, про що розробники AI можуть бажати взяти до уваги, це те, що зміна мов, використовуваних для побудови моделей, також змінилася з 2019 року. Хоча Python залишається найбільш використовуваною мовою як у 2019, так і у 2020 році, SQL та R були другою та третьою найбільш використовуваними мовами у 2019 році. Однак у 2020 році Java, C/C++ та JavaScript здобули значну популярність. Python, R та SQL часто вказують на стадію пілотного проекту, тоді як Java, C/C++ та JavaScript є мовами стадії виробництва.

Для отримання більшої інформації ми рекомендуємо завантажити весь звіт про стан AI та машинного навчання.