Báo Cáo Hàng Năm Về Trạng Thái AI Của Appen Tiết Lộ Sự Tăng Trưởng Ngành Công Nghiệp Đáng Kể

Appen Limited (ASX: APX), nhà cung cấp hàng đầu các dữ liệu đào tạo chất lượng cao cho các tổ chức xây dựng hệ thống AI hiệu quả trên quy mô lớn, hôm nay đã công bố báo cáo hàng năm Trạng Thái AI của họ cho năm 2020.

Báo cáo Trạng Thái AI 2020 là kết quả của một nghiên cứu xuyên ngành, tổ chức lớn về các nhà lãnh đạo kinh doanh và công nghệ cao cấp. Khảo sát nhằm mục đích kiểm tra và xác định các đặc điểm chính của phong cảnh AI và học máy đang mở rộng bằng cách thu thập phản hồi từ những người ra quyết định AI.

Có một số điểm chính:

• Trong khi gần 3/4 tổ chức cho biết AI là yếu tố quan trọng đối với kinh doanh của họ, gần một nửa cảm thấy tổ chức của họ đang tụt lại phía sau trong hành trình AI của họ.
• Ngân sách AI lớn hơn 5 triệu đô la đã tăng gấp đôi so với năm trước.
• Số lượng doanh nghiệp ngày càng tăng đang ủng hộ AI có trách nhiệm như một thành phần của thành công kinh doanh, nhưng chỉ 25% công ty cho biết AI không thiên vị là yếu tố quan trọng của sứ mệnh.
• 3/4 tổ chức báo cáo cập nhật mô hình AI của họ ít nhất mỗi quý, cho thấy sự tập trung vào cuộc sống của mô hình sau khi triển khai.
• Khoảng cách giữa các nhà lãnh đạo kinh doanh và công nghệ vẫn tiếp tục, mặc dù sự liên kết của họ là rất quan trọng trong việc xây dựng cơ sở hạ tầng AI mạnh mẽ.
• Mặc dù trong thời kỳ khó khăn, hơn hai phần ba người được hỏi không dự kiến sẽ có bất kỳ tác động tiêu cực nào từ COVID-19 đối với chiến lược AI của họ.

Một trong những phát hiện chính là gần một nửa số người trả lời cảm thấy công ty của họ đang tụt lại phía sau trong hành trình AI của họ, điều này cho thấy có một khoảng cách quan trọng giữa nhu cầu chiến lược và khả năng thực hiện.

Thiếu dữ liệu và quản lý dữ liệu được báo cáo là một thách thức chính, bao gồm cả dữ liệu đào tạo mà là nền tảng của việc triển khai mô hình AI và ML, vì vậy, không có gì ngạc nhiên khi 93% công ty cho biết dữ liệu đào tạo chất lượng cao là quan trọng đối với AI thành công.

Các tổ chức cũng báo cáo sử dụng 25% nhiều loại dữ liệu hơn (văn bản, hình ảnh, video, âm thanh, v.v.) vào năm 2020 so với năm 2019. Không chỉ các mô hình nhận được cập nhật thường xuyên hơn, mà các đội cũng đang sử dụng ngày càng nhiều loại dữ liệu hơn, và điều đó sẽ chuyển thành nhu cầu đầu tư vào dữ liệu đào tạo đáng tin cậy ngày càng tăng.

Một chỉ số quan trọng của sự tăng trưởng theo cấp số nhân của AI là sự tăng trưởng nhanh chóng theo năm của các sáng kiến AI. Vào năm 2019, chỉ 39% các giám đốc điều hành sở hữu các sáng kiến AI. Vào năm 2020, quyền sở hữu sáng kiến AI của các giám đốc điều hành đã tăng vọt lên 71%. Với sự tăng trưởng này trong quyền sở hữu của giám đốc điều hành, số lượng tổ chức báo cáo ngân sách lớn hơn 5 triệu đô la cũng đã tăng gấp đôi.

Các nhà cung cấp đám mây toàn cầu đã đạt được sự tăng trưởng đáng kể như các công cụ khoa học dữ liệu và ML so với năm 2019. Điều này có thể là do ngân sách và giám sát của giám đốc điều hành tăng lên. Điều gì thậm chí còn ấn tượng hơn là sự tăng trưởng của số lượng người được hỏi báo cáo sử dụng các nhà cung cấp học máy đám mây toàn cầu được xác định là: Microsoft Azure (49%), Google Cloud (36%), IBM Watson (31%), AWS (25%) và Salesforce Einstein (17%). Mỗi một trong những người dẫn đầu này đã thấy sự tăng trưởng采用 hàng đầu so với năm 2019, chứng tỏ rằng khi nhiều công ty đang chuyển sang quy mô lớn, họ đang tìm kiếm các giải pháp có thể mở rộng cùng với họ.

Điều mà các nhà phát triển AI có thể muốn lưu ý là sự thay đổi trong các ngôn ngữ được sử dụng để xây dựng mô hình cũng đã thay đổi từ năm 2019. Trong khi Python vẫn là ngôn ngữ được sử dụng nhiều nhất trong cả năm 2019 và 2020, SQL và R là hai ngôn ngữ được sử dụng nhiều thứ hai và thứ ba vào năm 2019. Tuy nhiên, vào năm 2020, Java, C / C ++ và JavaScript đã đạt được sự tăng trưởng đáng kể. Python, R và SQL thường là các giai đoạn thử nghiệm, trong khi Java, C / C ++ và JavaScript là các ngôn ngữ giai đoạn sản xuất.

Để tìm hiểu thêm, chúng tôi khuyên bạn nên tải xuống toàn bộ báo cáo Trạng Thái AI và Học Máy.