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)和生成式人工智能、知识图和复合人工智能等新兴技术,组织正在越来越多地使用AI.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:

  • 运营AI举措
  • 有效地使用数据,模型和计算
  • 负责人工智能
  • 人工智能的数据

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Gartner人工智能Hype周期为2021描述了AI特异性创新,这些创新是成熟,采用和炒作的各个阶段。

趋势1:实施人工智能举措

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,在业务工作流程中集成的基于AI的模型需要大约八个月,以便提供有形价值,”Shubhangi vashisth.,高级首席分析师Gartner。“但是,减少AI项目失败,组织必须有效地运作他们的AI架构。“

Gartner预计,到2025年,由于人工智能编配计划的快速成熟,70%的组织将拥有可操作的人工智能架构。

组织应考虑将人工智能解决方案实施为模型操作化(ModelOps)。ModelOps通过有原则的方法减少了将人工智能模型从试验阶段转移到生产阶段所需的时间,这有助于确保高度成功。它还为所有AI(图表、语言、基于规则的系统和其他)和决策模型的治理和生命周期管理提供了一个系统。

趋势2:有效利用数据、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,Composite AI目前关于组合“连接主义”AI方法,如深度学习,具有规则的推理,图分析,基于代理的建模或优化技术等象征性的AI方法。将这些技术(包括)组合的结果是一种复合AI系统,其以更有效的方式解决了更广泛的业务问题。

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:研究背后:Gartner的炒作周期

趋势3:负责任的人工智能

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导出种族和性别,例如典型的女性名称或与主导种族人口统计数据的邮政编码,更多隐含的偏见难以点。例如,数据科学家可能会忽视网站上的许多点击可以歧视年龄。AI可以完全分类陈规定型的西方婚礼,但对印度和非洲的婚礼视而不见。

向前迈进,组织必须开发和运营具有公平性和透明度的AI系统,并在大的情况下处理安全,隐私和社会。

趋势四:人工智能数据

30% +

到2025年,将有超过30%的新药和新材料通过生成人工智能技术被系统地发现。

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领导者现在转到新的分析技术称为“小数据”和“广泛数据”。一起使用,它们能够更有效地使用可用数据,无论是使用低卷数据还是通过从非结构化,不同的数据源提取更多值。

Gartner预计,到2025年,70%的组织将被迫将他们的重点从大数据转向小数据和大数据,为分析提供更多的背景,使人工智能对数据的需求减少。

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