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高德纳2021年人工智能炒作周期中流行的4种趋势

虽然机器学习、计算机视觉、聊天机器人和edge人工智能(AI)的进步推动了人们的采用,但正是这些趋势主导了今年的炒作周期。

通过使用自然语言处理(NLP)和新兴的技术,如生成AI,知识图和复合AI的,企业越来越多地使用人工智能创建新产品、改进现有产品和扩大客户群的解决方案。

然而,组织的首要重点是加快概念验证(POC)进入生产的速度。因此,以下四种趋势主导了今年的人工智能领域:

  • 人工智能项目实施
  • 有效利用数据、模型和计算
  • 负责AI
  • 数据AI

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Gartner人工智能2021年炒作周期描述了处于成熟、采用和炒作不同阶段的人工智能创新。

趋势1:AI开始运作举措

对于大多数组织来说,在企业应用程序和业务工作流中持续交付和集成AI解决方案是一个复杂的事后思考。

“平均而言,将基于人工智能的模型集成到业务流程中,并交付有形价值需要大约8个月的时间,”他说Shubhangi Vashisth, Gartner高级首席分析师。“然而,减少人工智能项目失败时,组织必须有效地运作他们的人工智能架构。”

Gartner预计,到2025年,组织70%将可操作性AI架构由于AI编排举措迅速成熟。

企业应该考虑的实际运作AI解决方案模式运作(ModelOps)。ModelOps缩短了从试点移动AI模式,以生产与原则的做法,可以帮助确保高度成功的时间。它还提供了一个系统的所有AI(图表,语言,基于规则的系统等)和决策模型的治理和生命周期管理。

趋势二:有效地利用数据,模型和计算

随着组织在人工智能领域的不断创新,他们还需要有效地利用所有资源——数据、模型和计算。

例如,合成人工智能目前是将“连接主义”人工智能方法(如深度学习)与“符号”人工智能方法(如基于规则的推理、图分析、基于agent的建模或优化技术)相结合。结合这些技术(以及其他技术)的结果是一个复合人工智能系统,以更有效的方式解决更广泛的业务问题。

组织可以应用生成性人工智能,创建原始媒体内容、合成数据和物理对象模型。例如,生成性人工智能被用来在不到12个月的时间内制造一种治疗强迫症(OCD)的药物。Gartner估计,到2025年,超过30%的新药和新材料将通过生成性人工智能技术被系统地发现。

现在请听:Gartner的炒作周期:研究背后

第3号趋势:负责任的AI

人工智能在规模上取代人类决策的次数越多,就越能放大此类决策的积极和消极影响。如果不加以控制,基于人工智能的方法可能会使偏见永久化,从而导致问题、生产力和收入的损失。

虽然算法可以从代理参数推断种族和性别,比如典型的女性姓名或具有主要种族特征的邮政编码,但更隐性的偏见很难发现。例如,数据科学家可能会忽略网站的多次点击可能是对年龄的歧视。AI可以很好地给西方婚礼分类,但却看不到印度和非洲的婚礼。

今后,各组织必须以公平和透明的方式开发和运行人工智能系统,并照顾到安全、隐私和整个社会。

趋势四:人工智能数据

30%+

到2025年,新的药物和材料的30%以上,将系统使用生成人工智能技术发现。

像新冠病毒-19大流行这样的破坏正在导致反映过去情况的历史数据迅速过时,打破了许多生产AI和ML模型。

D&A和IT领导现在正在转向被称为“小数据”和“大数据”的新分析技术。综合起来,它们能够更有效地使用可用数据,无论是通过处理少量数据,还是通过从非结构化、不同的数据源提取更多的价值。

到2025年,Gartner预计该组织70%将被迫从大的重点转移到小范围的数据,为分析提供更多的背景,使AI更少的数据饥渴。

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