Gartner: De fem viktigste trendene
Ny rapport identifiserer de viktigste trendene som former fremtiden innen datavitenskap og maskinlæring.
Analyseselskapet rapporterer om de viktigste trendene som påvirker fremtiden for datavitenskap og maskinlæring (DSML). Bransjen vokser raskt og utvikler seg for å møte den økende betydningen av data i kunstig intelligens (AI), spesielt ettersom fokuset skifter mot generative AI-investeringer.
Ifølge Gartner inkluderer de viktigste trendene som former fremtiden for DSML:
Trend 1: Økosystemer for skydata
Dataøkosystemer beveger seg fra selvstendig programvare eller blandede distribusjoner til komplette skyopprinnelige løsninger. Innen 2024 forventer Gartner at 50 prosent av nye systemdistribusjoner i skyen vil være basert på et sammenhengende økosystem for skydata i stedet for på manuelt integrerte punktløsninger.
Gartner anbefaler organisasjoner å evaluere dataøkosystemer basert på deres evne til å løse distribuerte datautfordringer, samt å få tilgang til og integrere med datakilder utenfor deres umiddelbare miljø.
Trend 2: Edge AI
Etterspørselen etter Edge AI vokser for å muliggjøre behandling av data ved opprettelsespunktet på kanten, og hjelper organisasjoner med å få innsikt i sanntid, oppdage nye mønstre og oppfylle strenge krav til personvern. Edge AI hjelper også organisasjoner med å forbedre utvikling, orkestrering, integrering og distribusjon av AI.
Gartner spår at mer enn 55 prosent av all dataanalyse av dype nevrale nettverk vil skje ved fangstpunktet i et kantsystem innen 2025, opp fra mindre enn ti prosent i 2021. Organisasjoner bør identifisere programmene, AI-opplæringen og slutningene som kreves for å flytte til kantmiljøer nær IoT-endepunkter.
Trend 3: Ansvarlig AI
Ansvarlig AI gjør AI til en positiv kraft, snarere enn en trussel mot samfunnet og seg selv. Den dekker mange aspekter ved å ta de riktige forretningsmessige og etiske valgene når de tar i bruk AI som organisasjoner ofte adresserer uavhengig, for eksempel forretnings- og samfunnsverdi, risiko, tillit, åpenhet og ansvarlighet. Gartner spår at konsentrasjonen av forhåndstrente AI-modeller blant 1 prosent av AI-leverandørene innen 2025 vil gjøre ansvarlig AI til et samfunnsproblem.
Gartner anbefaler organisasjoner å ta i bruk en risikoproporsjonal tilnærming for å levere AI-verdi og være forsiktige når de bruker løsninger og modeller. Søk forsikringer fra leverandører for å sikre at de håndterer sine risiko- og samsvarsforpliktelser, beskytter organisasjoner mot potensielt økonomisk tap, rettslige skritt og omdømmeskade.
Trend 4: Datasentrisk AI
Datasentrisk AI representerer et skifte fra en modell og kodesentrisk tilnærming til å være mer datafokusert for å bygge bedre AI-systemer. Løsninger som AI-spesifikk datahåndtering, syntetiske data og datamerkingsteknologier, tar sikte på å løse mange datautfordringer, inkludert tilgjengelighet, volum, personvern, sikkerhet, kompleksitet og omfang.
Bruken av generativ AI for å lage syntetiske data er et område som vokser raskt, og avlaster byrden med å skaffe data fra den virkelige verden, slik at maskinlæringsmodeller kan trenes effektivt. Innen 2024 spår Gartner at 60 prosent av dataene for AI vil være syntetiske for å simulere virkelighet, fremtidsscenarier og risikoredusert AI, opp fra én prosent i 2021.
Trend 5: Akselerert AI-investering
Investeringer i AI vil fortsette å akselerere av organisasjoner som implementerer løsninger, samt av bransjer som ønsker å vokse gjennom AI-teknologier og AI-baserte virksomheter. Innen utgangen av 2026 spår Gartner at mer enn ti milliarder dollar vil ha blitt investert i AI-startups som er avhengige av grunnlagsmodeller – store AI-modeller trent på enorme mengder data.
En nylig Gartner-undersøkelse blant mer enn 2.500 ledere fant at 45 prosent rapporterte at nylig hype rundt ChatGPT fikk dem til å øke AI-investeringene. Sytti prosent sa at organisasjonen deres er i etterforsknings- og utforskningsmodus med generativ AI, mens 19 prosent er i pilot- eller produksjonsmodus.
