O'Reilly, işletmelerin yarısından fazlasının yapay zekâ evlat edinmesinin olgun aşamasında olduğunu ve yalnızca geçtiğimiz yıl içinde önemli bir büyüme gösterdiğini belirtti.
Yayılması yapay zeka (AI) Yavaşlamıyor: Örgütlerin% 85'i O'Reilly'nin teknoloji ve işletme eğitim şirketi tarafından yayınlanan bir raporda üretimde yapay zekayı değerlendirdiğini veya kullandığını söyledi. Şirketlerin yarısından fazlası kendilerini yapay zekanın olgun uygulayıcıları ya da yapay zekayı analiz ya da üretimde kullanmak olarak tanımladı.
O'Reilly Enterprise 2020 raporunda AI Evlat Edinme, Çarşamba günü yayınlanan AI büyümesinin ve popülaritesinin hızla devam ettiğini belirledi. Yapay zeka kullanımının bu başlangıcına hazırlanmak için kuruluşların teknolojinin gelişmesi için sağlam bir temele sahip olduklarından emin olmaları gerekiyor.
GÖRMEK: Özel rapor: Kuruluşta AI ve ML'yi yönetme (ücretsiz PDF) (TechRepublic)
O'Reilly'nin raporunun 2019 baskısı, AI'nın hala deney aşamasında olduğunu gösterdi. Geçen yıl, kuruluşların sadece% 27'si kendilerini AI'nin olgun kabul evresinde değerlendirdi. Rapora göre, 2019 daha fazla AI testine ev sahipliği yaparken, 2020 somut eylem sunuyor.
AI uygulamaları
Çoğu AI, katılımcıların yaklaşık yarısı tarafından belirtilen araştırma ve geliştirmede kullanılmaktadır. Raporda ikinci sırada yer alan BT, ardından müşteri hizmetleri ve pazarlama / reklam / halkla ilişkiler oldu.
Rapora göre, neredeyse tüm endüstriler tam listede mevcut ve AI'nın işletmenin tüm kapsamlarını kapladığını gösteriyor.
Yapay zeka benimsenmesinde karşılaşılan zorluklar
Herhangi bir yeni teknolojiyi benimsemek zordur, özellikle AI gibi üst düzey bir teknolojidir. Raporda, 2020'deki en büyük engel 2019'dakiyle aynı: Kurumsal destek eksikliği (% 22) bulundu.
Diğer engeller arasında uygun iş kullanım örneklerinin (% 20), beceri boşluğunun (% 17) ve veri kalitesi sorunlarının (% 16) belirlenmesi yer alıyordu.
Olgun aşamada ve değerlendirme aşamasında kurumların zorlukları karşılaştırılırken, kurumsal destek eksikliğiyle karşı karşıya olan katılımcıların sayısı, değerlendirme aşamasında belirtilenler için iki katına çıkmıştır. Rapora göre belki de geç Ai uygulayıcıları AI'nın entegrasyonuna daha dirençli.
Rapora göre yapay zeka ve makine öğrenimi becerilerinin yetersizliği tutarlı ve kalıcı bir sorundur. Makine öğrenimi modelcileri ve veri bilimcileri (% 58) kıtlığı, en büyük beceri boşluğuna sahip olarak listenin başında yer aldı.
2 numarada, katılımcıların yaklaşık yarısı tarafından belirtilen bir dizi ticari kullanım vakasını anlama ve sürdürme zorluğu geldi. Rapora göre veri mühendisliği (% 40) üçüncü oldu.
Raporda, her iki bulgunun en çarpıcı kısmı, yıl boyunca aynı beceri alanlarının sorun olduğu için yıldan yıla tutarlılık olduğu tespit edildi.
Raporda belirtildiği gibi, "Rahatsız edici gerçek, en kritik beceri eksikliklerinin kolayca ele alınamamasıdır", yani bu engellerin çözülmesi uzun zaman alabilir.
AI risklerini yönetme
Yapay zekayı yönetme riskleri olgun ve değerlendirme aşamalarındaki kuruluşlarda değerlendirilmiştir. Her iki kategoride de, olgunun yaklaşık üçte ikisi ve halen değerlendirilenlerin yaklaşık% 53'ünün belirttiği en yaygın risk faktörü beklenmedik sonuçlar / tahminlerdi.
Yetişkin uygulayıcılar için, makine öğrenimi modellerinin yorumlanabilirliği ve şeffaflığını kontrol etme ihtiyacı ikinci en çok atıf yapılan risk faktörü (~% 55) iken, AI'yi hala değerlendirenler adalet, önyargı ve etik (~% 40) ikinci sırada yer almıştır. .
AI riskleri göz korkutucu olsa da, faydaları riske değer olabilir.
En popüler AI araçları
Tüm uygulayıcılar için, denetimli öğrenme en popüler makine öğrenme tekniğiydi. Değerlendirme aşamasındaki kuruluşlar derin öğrenmeyi denetimli öğrenmeden biraz daha fazla kullanılmış olarak göstermişlerdir, ancak her ikisi de açık ön plana çıkanlardı. Derin öğrenme, olgun uygulayıcılar için en çok kullanılan ikinci teknolojiydi.
Hem değerlendiriciler hem de olgun uygulayıcılar, model tabanlı yöntemleri en çok kullanılan üçüncü AI teknolojisi olarak belirtmiştir. Bununla birlikte, bazı keskin farklılıklar vardı: Olgun AI uygulamalarının yaklaşık% 23'ü transfer öğrenimini kullandı; bu, daha az olgun organizasyonların neredeyse iki katı.
Bazı farklılıklar mevcutken, tüm kuruluşların benzer teknolojilere yöneldiği görülmüştür.
Raporda, AI ile ilgili en popüler araçlara bakıldığında, TensorFlow'un açık bir kazanan olduğu ve geçen yıla göre baskınlığını güçlendirdiği bulundu. Rapora göre, kalıcı gücü, derin öğrenme ve sinir ağlarının çok daha yaygın olarak kullanıldığını ortaya koyuyor.
Raporda, en popüler beş araçtan dördü Python tabanlıydı ve Python'un yapay zeka ve makine öğrenimi uygulamalarındaki önemli varlığını gösterdi.
Veri yönetimi geride kalıyor
Raporda, işletmelerin beşte birinden biraz fazlası yapay zeka projelerini desteklemek veya tamamlamak için resmi veri yönetişim süreçleri veya araçları uyguladıklarını söyledi. Bu, geçen yılki verilerle oldukça tutarlıdır.
Ancak iyi haber, katılımcıların% 26'sından fazlasının kuruluşlarının 2021 yılına kadar resmi veri yönetim süreçlerini başlatmayı planladıklarını ve bunun% 35'inin önümüzdeki birkaç yıl içinde gerçekleşmesini beklediğini söyledi.
Yapay zeka uygulayıcıları, veri yönetimini hala önemli bir bileşen yerine bir katkı maddesi olarak görüyorlar. Raporda, "İdeal olarak, veri provenansı, veri kökenleri, tutarlı veri tanımları, zengin meta veri yönetimi ve iyi veri yönetiminin diğer temel unsurlarının bir AI projesinin üzerine aşılanmadı. "
Raporda, sürdürülebilir ve başarılı AI entegrasyonu isteyen kuruluşların en başından beri veri yönetişimini entegre etmeleri gerekiyor.
Daha fazla bilgi için göz atın Şirketiniz AI ve ML girişimlerini nasıl yönetiyor? ZDNet üzerinde.