Gartner: nutiden och framtiden för artificiell intelligens

Gartner: nutiden och framtiden för artificiell intelligens

Artificiell intelligens anvĂ€nder stora mĂ€ngder data och sofistikerade probabilistiska algoritmer för att erbjuda “intimiteten i en liten stad i storstadsskala”, sade Gartner VP Svetlana Sicular vid företagets Ă„rliga IT-symposium förra veckan.

Men hon sa att tillvĂ€xten av AI-applikationer i distributionen faktiskt var mindre i Ă„r Ă€n förra Ă„ret, med den totala andelen CIO: er som sĂ€ger att deras företag har implementerat AI nu pĂ„ 19 procent, upp frĂ„n 14 procent förra Ă„ret. Det Ă€r en trevlig ökning, men det Ă€r mycket lĂ€gre Ă€n de 23 procent av företagen som trodde att de nyligen skulle lansera AI under 2019. Hon sa, “nĂ„got stannar AI-antagande.” (I ett annat samtal med henne sa hon att det största problemet i AI Ă€r bristen pĂ„ idĂ©er.)

Utmaningar för AI ML-antagande - Gartner 19

Hon konstaterade att nĂ€r de frĂ„gades vilka utmaningar de stod inför införandet av AI, Ă€r de viktigaste frĂ„gorna bristen pĂ„ kompetens hos personalen, kvaliteten pĂ„ den data de har tillgĂ€nglig och att förstĂ„ de verkliga fördelarna och anvĂ€ndningen av AI. Hon sa att företag ofta letar efter en mytisk datavetenskapsexpert, men “AI Ă€r faktiskt en lagsport”, vilket krĂ€ver att affĂ€rsanalytiker, utvecklare, marknadsförare och mer arbetar tillsammans.

För fÀrdigheter föreslog hon att företag skulle utbilda sina befintliga utvecklare och analytiker snarare Àn att leta efter experter och sa att en förstÄelse för ditt företag ofta Àr kritisk. De uppgifter du har Àr ofta tillrÀckliga, men de mÄste struktureras pÄ ett sÄdant sÀtt att maskininlÀrning kan dra nytta av det.

Svetlana Sicular Gartner 19

Idag sa Sicular att de största motivationerna för att anvÀnda Ai Àr att automatisera uppgifter och förbÀttra kundupplevelsen. Ofta automatiserar företag uppgifter, men tÀnker inte tillrÀckligt pÄ hela upplevelsen. Och konsumenter vill inte att AI ska göra allt, de vill bara att AI ska hjÀlpa dem.

Fortsatt sin analogi av AI som gör att saker kÀnns som en liten stad, gav hon exemplet med körvÀgar. Du kanske kÀnner till din stad, men AI hjÀlper dig att berÀtta var trafikstockningar Àr. AI ger dig dÀrmed kontextuell information som du inte hade tidigare för att fatta bÀttre beslut. Utanför din stad kan navigering berÀtta hur lÄng tid det tar att komma frÄn en plats till en annan, vilket Àr prediktiv analys. Men att faktiskt ge dig vÀgbeskrivning Àr analys, vilket Àr mer anvÀndbart.

Hon noterade att automatiserade vÀgbeskrivningar har haft oavsiktliga konsekvenser i omrÄdet runt henne, med enskilda stÀder och stÀder som gör Àndringar för att stoppa problem (som trÀngsel pÄ smÄ gator) som dessa applikationer har skapat. Du mÄste lÀra dig av AI och stÀlla rÀtt förvÀntningar och bevisa dem i ett bevis pÄ konceptet, sa hon.

En av de mer populÀra applikationerna finns i chatbots. Hon noterade att Gartner förutspÄr att Är 2023 kommer 25 procent av anstÀlldas interaktion med applikationer att ske via röst, upp frÄn nÀstan 3 procent 2019.

Gör AI-pÄverkan mÀtbar - Gartner 19

Hon sa att IT-avdelningar redan vet hur man mÀter framgÄng i stora företagsinitiativ, och att det var viktigt att göra samma sak med AI genom att titta pÄ hur bra det stöder dessa initiativ.

Hon föreslog att organisationer har ett AI Center of Excellence som förstÄr var man kan hitta data, hur den kan anvÀndas. Detta centrum kan informera, övertala, tillÀmpa standarder och förnya sig kring AI, men det mÄste ha ett tydligt syfte.

Sicular föreslog ocksĂ„ att mĂ„nga organisationer bör börja med begreppet “förstĂ€rkt intelligens”, i huvudsak traditionell affĂ€rsinformation, men med hjĂ€lp av maskininlĂ€rning. Organisationer bör börja smĂ„tt, uppnĂ„ fördelar och sedan öka.

AI Vision Framework - Gartner 19

Hon delade en ram för hur Gartner tycker att organisationer bör övervĂ€ga AI-projekt pĂ„ kort, medellĂ„ng och lĂ„ng sikt. Hon sa att företag borde planera för att skala volym, kvalitet och innovation i den ordningen. Det Ă€r fantastiskt att ha en lĂ„ngsiktig vision om “mer fantastiskt arbete”, baserat pĂ„ mer anpassning, personalisering och bekvĂ€mlighet. Detta bör gĂ„ utöver vad som förvĂ€ntas beröra mĂ€nniskors liv och mĂ€nskliga beteende.

Men pÄ kort sikt sa Sicular att mÀnniskor borde implementera det som Àr lÀtt att anta och lÀtt att mÀta. Tanken Àr att trÀffa mÀnniskor dÀr de Àr, inte dÀr du vill att de ska vara; och hjÀlpa dem att göra det de redan gör men gör det snabbare eller lÀttare. PÄ medellÄng sikt bör företag fokusera pÄ att förbÀttra kvaliteten, men det hÀr Àr inte ett bra stÀlle att börja pÄ, eftersom företag inte vet vad de ska mÀta.

För framtiden sa hon att det finns en trend mot modellförklarbarhet för att underlÀtta AI-antagande, rÀttvisa, tillförlitlighet och pÄlitlighet, och noterade att i vissa fall stannar AI-anvÀndning eftersom kunder eller anstÀllda inte litar pÄ AI. Vissa modeller blir bÀttre pÄ sÄdan förklarlighet, men vad maskininlÀrning (ML) och AI-ansvarsskyldighet innebÀr varierar beroende pÄ specifikt anvÀndningsfall. Hon noterade att teknisk förklarbarhet skiljer sig frÄn mÀnsklig förklarbarhet, vilket innebÀr att förklara det pÄ normalt sprÄk och lÀgga till sunt förnuft.

Hon delade ocksÄ en Gartner-förutsÀgelse att 40 procent av företagen Är 2025 kommer att flytta frÄn att designa för mÀnniskor till att sjÀlva bygga mÀnniskor genom att anta mÀnskliga förstÀrkningstekniker och metoder.

Sammanfattningsvis sa Sicular att organisationer borde “överföra stafettpinnen” genom att dela upp processer i mindre uppgifter; vissa görs av mĂ€nniskor och andra av maskiner. Till exempel pratade hon om en AI som antecknade för en lĂ€kare och gav en andra Ă„sikt frĂ„n medicinsk bildbehandling. DĂ„ sa hon, behovet av att “gĂ„ sista milen” för att förstĂ„ ett fĂ„tal av kunden. Slutligen borde de “ta mig till nĂ€sta nivĂ„”, med maskiner och AI som hjĂ€lper mĂ€nniskor att göra sina jobb bĂ€ttre.

Hype-cykel för AI - Gartner 19

I en annan session delade hon Gartners Hype Cycle för specifika AI-tekniker.

Topptrender inom data och analys - Gartner 19

MÄnga andra sessioner berörde ocksÄ AI. Gartner-kollega Rita Sallam delade de bÀsta teknologitrenderna inom data och analys, som inkluderade AI-funktioner som förklarbar AI, förstÀrkt analys och kontinuerlig intelligens.

Som en del av detta förutspĂ„dde Gartner att “augmented analytics”, en term som tĂ€cker traditionell analytics augmented with AI, fram till 2020 kommer att vara en dominerande drivkraft för nyinköp av analytics och business intelligence (BI), samt datavetenskap och maskininlĂ€rningsplattformar och inbĂ€ddad analys. Exempel inkluderade att hitta en tidigare okĂ€nd motivation som förĂ€ndrade en livförsĂ€kringsuppgĂ„ngstakt baserat pĂ„ tiden frĂ„n en persons födelsedag; och förbĂ€ttra detaljhandelsmarginalerna genom att automatisera rabattrekommendationer för varje produkt.

En annan förutsÀgelse Àr att Är 2022 kommer 75 procent av nya slutanvÀndarlösningar som anvÀnder AI- och ML-tekniker att byggas med kommersiella plattformar istÀllet för öppen kÀllkod. Sallam sa att antagande och penetrering av AI och ML kommer att öka, och de molnbaserade ML-tjÀnsterna frÄn de stora hyperscle-producenterna (Amazon, Google och Microsoft) kommer att uppnÄ en 20-procentig andel av marknaden för datavetenskap.

Salam förutspÄdde att Är 2023 kommer över 75 procent av stora organisationer att anstÀlla AI-kriminaltekniska specialister och kundtillitsspecialister för att minska varumÀrkes- och rykterisk.

Intressant nog förutspÄdde Gartner att de flesta privata och tillÄtna blockchain-anvÀndningarna Är 2021 kommer att ersÀttas med DBMS-produkter. Det Àr vettigt för mig, Àven om jag inte Àr sÀker pÄ hur det passar in i Gartners större trend som sÀger att blockchain-inspirerad teknik kommer att stödja den globala rörelsen och spÄrningen av 2 biljoner dollar varor och tjÀnster Ärligen fram till 2023.

Hon tillade att Ă„r 2022 kommer mer Ă€n hĂ€lften av de stora nya affĂ€rssystemen att innehĂ„lla “kontinuerlig intelligens” som anvĂ€nder kontextdata i realtid för att förbĂ€ttra beslut.

Etik

TvÄ-etiskt etiksystem - Gartner 19

I en annan session talade Gartner-kollega Frank Buytendijk om AI och etik och sa att de fem vanligaste riktlinjerna handlade om att skapa AI som var mĂ€nsklig och socialt fördelaktig. rĂ€ttvist; förklarlig och transparent sĂ€ker och sĂ€ker; och ansvarig. Han beskrev hur var och en av dessa har sina problem och pratade om att skapa ett tvĂ„stegs etiskt system, dĂ€r företag arbetar med att utveckla sin egen etik och standarder nu, men dĂ€r “etik som en tjĂ€nst” kan komma till sin rĂ€tt nĂ„gon gĂ„ng i framtiden.