CIO'lar yetenekli yapay zeka yeteneği bulma konusunda yokuş yukarı tırmanıyor

Gartner verilerine göre, son dört yıldır AI becerisine sahip insanlar için en güçlü talep BT departmanından değil, diğer iş alanlarından geldi.

Yapay genel zekanın geleceğini tahmin etmek
Dünya Ekonomik Forumu, yapay genel zekanın zararlı veya etik dışı olmasını önlemek için bir "etik geçiş" oluşturmak istiyor.
http://www.techrepublic.com/

Gartner Inc.'den yeni veriler, yapay zeka yeteneğinin (AI) işe alınması, yönetimi ve elde tutulmasının öngörülebilir gelecek için küresel bir stratejik zorluk olacağını gösteriyor. Son dört yıldır, Gartner, AI becerileri ile en güçlü yetenek talebinin BT dışı departmanlardan geldiğini buldu.

Bölümler AI yeteneklerini yüksek hacimlerde işe almak pazarlama, satış, müşteri hizmetleri, finans ve araştırma ve geliştirmeyi içerirDedi Gartner bir basın açıklamasında. "Bu iş birimleri müşteri karmaşası modellemesi, müşteri karlılık analizi, müşteri segmentasyonu, çapraz satış ve satış önerileri, talep planlama ve risk yönetimi için yapay zeka yeteneğini kullanıyor."

Görmek: Yapay zekanın durumu hakkında bilinmesi gereken en iyi 5 şey (TechRepublic)

Çarşamba günü yayınlanan Gartner TalentNeuron verileri, İlk 12 ülkedeki IT dışı departmanların GSYİH tarafından yayınlanan toplam AI işlerini Temmuz 2015'te 89.895'ten% 74 artarak 156.294'e, Mart 2015'ten 156.294'e yükseltti. ancak BT tarafından gönderilen AI işlerinin sayısı hala diğer iş birimlerinden kaynaklananların yarısından azdır.

<a href = "https://tr3.cbsistatic.com/hub/i/r/2020/03/18/edf22eff-eed8-4cc6-afab-c3420dca7d21/resize/770x/a2d298e5e1fcc786077a033837e2f768/screen-shot-2020-03 -18-at-12-19-41-pm.png "target =" _ blank "data-component =" modalEnlargeImage "data-headline ="

"data-credit =" Resim: Gartner Inc "rel =" noopener noreferrer nofollow ">ekran görüntüsü-2020-03-18-at-12-19-41-pm.png "veri-orijinal =" https://tr3.cbsistatic.com/hub/i/r/2020/03/18/edf22eff -eed8-4cc6-AFAB-c3420dca7d21 / boyutlandırmak / 770x / a2d298e5e1fcc786077a033837e2f768 / screen-shot-2020/03/18-at-12-19-41-pm.png

Resim: Gartner Inc

Gartner araştırma direktörü Peter Krensky, verilerin mevcut analitik aktivite, yatırım ve yetenek trendinin BT'den işletmeye geçişi olduğunu söyledi. Yetkili, "Bu geçişten kaynaklanan aynı zorlukların ve sürtünme noktalarının birçoğu tekrar ortaya çıkıyor, ancak bazı liderler son on yılda öğrenilen dersleri başarıyla uyguluyor" dedi.

Genişleyen ve yenilikçi üniversite programları, çevrimiçi eğitim ve iyileştirilmiş araçlar durumun ele alınmasına yardımcı olacaktır. "Ancak liderler yetenek boşluğunun kalıcı bir sorun olmasını beklemelidir."

Krensky, basın açıklamasında "yüksek talep ve sıkı işgücü piyasalarının AI becerilerine sahip adayları oldukça rekabetçi hale getirdiğini, ancak işe alım tekniklerinin ve stratejilerinin devam etmediğini" söyledi.

2019 Gartner AI ve Makine Öğrenimi Geliştirme Stratejileri Çalışmasına dikkat çekti. katılımcılar "personel becerileri" yi yapay zeka ve makine öğreniminin (ML) benimsenmesinde 1 numaralı zorluk veya engel olarak sıraladı.

ABD'de Stanford Üniversitesi İnsan Merkezli Yapay Zeka Enstitüsü tarafından yayınlanan 2019 Yapay Zeka Endeksi Raporu'na göre, AI işlerinin payı 2012'deki% 0,3'ten 2019'daki toplam işlerin% 0,8'ine yükseldi. mezuniyet derecesi, AI hızla bilgisayar bilimleri doktora arasında en popüler uzmanlık haline gelmiştir. Kuzey Amerika'daki öğrenciler.

Gartner, planlanan yaklaşmakta olan BT sempozyumlarında tartışılacak olan bulgularında, AI kullanım örneklerinin önemli bir kısmı projeleri destekleyen varlık merkezli endüstrilerden bildirilmektedir öngörücü bakım, iş akışı ve üretim optimizasyonu, kalite kontrol ve tedarik zinciri optimizasyonu gibi.

Raporda, "Yapay zeka yetenekleri, veri bilimcilerinin ve diğerlerinin belirli iş alanının karmaşıklıklarını öğrenebilmeleri ve çalışmalarının konuşlandırılmasına ve tüketilmesine yakın kalabilmeleri için açık bir şekilde kullanım alanları göz önünde bulundurularak doğrudan bu departmanlara kiralanmaktadır." Dedi.

Krensky, CIO'ların mevcut personel için mümkün olan her yerde eğitimi teşvik etmeleri ve yatırım yapmaları gerektiğini söyledi. "Birçok veri mühendisleri, vatandaş veri bilimcileri, makine öğrenim mühendisleri ve hatta bazı uzman veri bilimcileri diğer iş rollerinden ve eğitim geçmişlerinden evrildi" dedi. Diyerek şöyle devam etti: "Mevcut AI girişimlerine ve personel tutkularına görünürlük kazandırmak için çeşitli iş liderleriyle irtibat kurmalıdırlar."

Dahası, Krensky, "BT ve yapay zeka varlıkları üreten ekipler arasındaki resmi destek ilişkilerini araştırmalı ve yapay zeka yönetişimi için bir kurumsal strateji oluşturmalılar." Dedi.

"Son olarak," diye ekledi, "diğer liderlerin yetenek eksikliğinden olumsuz etkilenen az gelişmiş veya kötü düşünülmüş AI projelerine dikkat etmelerine ve sık karşılaşılan sorunları (zayıf veri kalitesi, önyargı tespit edememe, kara kutular oluşturma, aşırı sığdırma) , vb.)."

Ayrıca bakınız

AI (Yapay Zeka) kavramı. Elektronik devre. İletişim ağı. "Veri-orijinal =" https://tr4.cbsistatic.com/hub/i/r/2020/02/05/82457267-972f-48c8-ad24-3542a0ef2f87/resize/770x/2204ab2ac2148904b29cfc42c34b9a3b/is50-1164164164164164164164164 .jpg

Resim: Getty Images / iStockphoto

Source link

İlk yorum yapan olun

Bir yanıt bırakın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak.


*