Gartner выделяет четыре тенденции, стимулирующие краткосрочные инновации в области искусственного интеллекта
Ответственный ИИ, небольшие и обширные данные, операционализация и эффективное использование ресурсов станут ключом к масштабированию инициатив ИИ
Четыре тенденции в обзоре Gartner, Inc. Hype Cycle for Artificial Intelligence, 2021 стимулируют краткосрочные инновации в области искусственного интеллекта (ИИ). Эти тенденции включают ответственный ИИ; малые и широкие подходы к данным; ввод в действие платформ ИИ; и эффективное использование данных, моделей и вычислительных ресурсов. «Инновации в области искусственного интеллекта развиваются быстрыми темпами, при этом количество технологий в цикле ажиотажа, превышающее средний показатель, достигает массового внедрения в течение двух-пяти лет, — сказал Шубханги Вашист, старший главный аналитик Gartner. «Инновации, в том числе периферийный искусственный интеллект, компьютерное зрение, интеллектуальные решения и машинное обучение, в ближайшие годы окажут кардинальное влияние на рынок».
Рынок ИИ остается в эволюционном состоянии, при этом высокий процент инноваций в области ИИ появляется на восходящем триггере инноваций (см. рис. 1). Это указывает на рыночную тенденцию, когда конечные пользователи ищут определенные технологические возможности, которые часто выходят за рамки возможностей текущих инструментов искусственного интеллекта.
Рисунок 1: Цикл ажиотажа вокруг искусственного интеллекта, 2021 г.
Источник: Gartner (сентябрь 2021 г.)
По данным Gartner, вот четыре тенденции, которые стимулируют инновации в области ИИ: Ответственный ИИ «Повышение доверия, прозрачности, справедливости и возможности аудита технологий искусственного интеллекта по-прежнему приобретает все большее значение для широкого круга заинтересованных сторон», — сказала Светлана Сикуляр, вице-президент по исследованиям в Gartner. «Ответственный ИИ помогает добиться справедливости, даже если в данные заложена предвзятость; завоевать доверие, хотя методы прозрачности и объяснимости развиваются; и обеспечить соответствие нормативным требованиям, борясь с вероятностной природой ИИ». Фактически, Gartner ожидает, что к 2023 году весь персонал, нанятый для разработки и обучения ИИ, должен будет продемонстрировать опыт ответственного ИИ. Малые и широкие данные Данные составляют основу успешных инициатив ИИ. Подходы к работе с малыми и широкими данными обеспечивают более надежную аналитику и искусственный интеллект, снижают зависимость организаций от больших данных и обеспечивают более полную и полную ситуационную осведомленность. По данным Gartner, к 2025 году 70% организаций будут вынуждены сместить акцент с больших данных на малые и обширные, что обеспечит больше контекста для аналитики и сделает ИИ менее требовательным к данным. «Малые данные связаны с применением аналитических методов, которые требуют меньше данных, но при этом дают полезную информацию, в то время как большие данные позволяют проводить анализ и синергию различных источников данных», — сказал Сикуляр. «Вместе эти подходы обеспечивают более надежную аналитику и помогают получить более полное представление о бизнес-проблемах». Внедрение платформ ИИ Актуальность и важность использования ИИ для трансформации бизнеса обуславливают потребность в операционализации платформ ИИ. Это означает переход проектов ИИ от концепции к производству, чтобы на решения ИИ можно было положиться при решении проблем в масштабах всего предприятия. «Исследование Gartner показало, что только половина проектов ИИ переходят от пилотного проекта к серийному производству, а те, которые все же делают, на это уходит в среднем девять месяцев», — сказал Сикуляр. «Инновации, такие как платформы оркестрации и автоматизации ИИ (AIOAP) и операционализация моделей (ModelOps), обеспечивают возможность повторного использования, масштабируемость и управление, ускоряя внедрение и рост ИИ». Эффективное использование ресурсов Учитывая сложность и масштаб данных, моделей и вычислительных ресурсов, задействованных в развертывании ИИ, инновации в области ИИ требуют, чтобы такие ресурсы использовались с максимальной эффективностью. Мультиэкспериментальный, составной ИИ, генеративный ИИ и трансформеры завоевывают популярность на рынке ИИ благодаря своей способности более эффективно решать широкий спектр бизнес-задач. Клиенты Gartner могут прочитать больше в отчете «Hype Cycle for Artificial Intelligence, 2021». Это исследование является частью специального отчета Gartner «Циклы ажиотажа 2021 года: внедрение инноваций через доверие, рост и изменения». Gartner Hype Cycles 2021 помогает организациям сделать инновации своей основной компетенцией, а также формировать и расставлять приоритеты в своем подходе к внедрению инноваций. Узнайте больше об основных стратегических тенденциях, включая ИИ, на бесплатном вебинаре Gartner «Основные стратегические тенденции в области технологий Gartner 2021». О практике информационных технологий Gartner Практика Gartner в области ИТ предоставляет ИТ-директорам и ИТ-руководителям информацию и инструменты, которые помогут организации осуществить цифровую трансформацию и обеспечить рост бизнеса. Дополнительная информация доступна на сайте www.gartner.com/en/information-technology. Следите за новостями и обновлениями ИТ-практики Gartner в Twitter и LinkedIn, используя хэштег #GartnerIT.
Контакты
Меган Римол
Гартнер
Меган.Римол@Gartner.com
