W nowej publikacji 2 Megatrends Dominate the Gartner Hype Cycle for Artificial Intelligence, analitycy podkreślają, że COVID‑19 nie zatrzymał rozwoju AI, ale uwypuklił dwa nowe trendy.
Według sondażu Gartnera w czasie globalnego kryzysu 47% inwestycji w sztuczną inteligencję (AI) pozostało na niezmienionym poziomie, a 30% nawet przyśpieszyło.
To ewenement jeśli spojrzymy na gigantyczne spadki w innych branżach i obszarach. Powodem takich decyzji może być fakt, że to właśnie sztuczna inteligencja uchroniła inne branże przed narastającymi skutkami lockdownu. Chatboty pomogły odpowiedzieć na zalew pytań związanych z pandemią, systemy CRM ułatwiły otwarcie kanałów sprzedaży wirtualnej, narzędzia do telekonferencji umożliwiły utrzymanie dystansu społecznego, a modele uczenia maszynowego (ML) okazały się niezbędne do modelowania skutków ponownego otwarcia gospodarek.
„W końcu sztuczna inteligencja (…) stała się praktycznym narzędziem. Przez pandemię sztuczna inteligencja zaczęła wykorzystywać swój potencjał, a płynące z niej korzyści dla firm stały się rzeczywistością” – komentuje badania Svetlana Sicular, wiceprezes Gartner.
Zarazem Sicular podkreśla, że obok pięciu głównych trendów rozwoju sztucznej inteligencji – analityka małych danych, generatywna AI, złożona AI, odpowiedzialna AI, rzeczy jako konsumenci w kontekście IoT – pojawiły się dwa nowe megatrendy: demokratyzacja AI i industrializacja AI dla platform.
Sztuczna inteligencja dla wszystkich…
Demokratyzacja sztucznej inteligencji oznacza, że sztuczna inteligencja nie jest już wyłącznym przedmiotem działalności ekspertów. Teraz organizacje chcą osiągnąć kolejny poziom, dostarczając wartości AI większej liczbie osób. W przedsiębiorstwie celem demokratyzacji sztucznej inteligencji mogą być klienci, partnerzy biznesowi, dyrektorzy biznesowi, sprzedawcy, pracownicy linii montażowej, programiści aplikacji i specjaliści ds. operacji IT.
Jeśli sztuczna inteligencja ma być dostarczana szerszej grupie odbiorców, to wymaga określenia nowych ról w przedsiębiorstwie. Wraz z analitykami i inżynierami danych programiści mogliby również tworzyć przyszłe zespoły, które opracują nowe rozwiązania AI.
Jak zauważają eksperci Gartnera nauka o danych zajmuje się odkrywaniem nieznanego, ale inżynieria zapewnia stabilność, niezawodność i bezpieczeństwo tego, czego dostarcza nauka. Inżynieria uzupełnia naukę o danych w celu dostarczania sztucznej inteligencji na dużą skalę, zaś programiści i menadżerowie IT odgrywają znaczącą rolę w całym cyklu rozwoju AI.
CYKL SZUMU* SZTUCZNEJ INTELIGENCJI wg. Gartnera
… drogą do tego jest uprzemysłowienie
Uprzemysłowienie platform AI umożliwia ponowne użycie, skalowalność i bezpieczeństwo sztucznej inteligencji, co przyspiesza jej wdrażanie i rozwój. Zaawansowane rozwiązania AI przestają być własnością start‑upów i laboratoriów innowacji, teraz stają się rozwiązaniami masowymi. Jak wskazuje Gartner firmy już teraz chcą wykorzystywać sztuczną inteligencję do szybszego podejmowania lepszych decyzji, takich jak wybieranie najlepszych opcji leczenia dla pacjentów lub przyspieszanie wykrywania anomalii oraz zapobiegania ich skutkom.
Ponadto organizacje rozważają wiele sposobów wspierania podejmowania decyzji za pomocą sztucznej inteligencji. Odpowiedzialna sztuczna inteligencja i nowe modele zarządzania nią stają się priorytetem na skalę przemysłową.
Przyśpieszona transformacja sprawiła, że firmy, które dotychczas były liderami cyfryzacji stały się dojrzałymi przewodnikami zmiany. Kiedy rozwiązania AI dojrzewają, organizacje dużo się uczą i popełniają mniej błędów. Jednak pomimo przyśpieszonego rozwoju AI wciąż jesteśmy na początku rewolucji technologicznej.
