Yapay zekayı erken benimseyen aşamadan nasıl çıkarabiliriz? İnsanlar hakkında

Yorum: Yapay zeka nihayet ağır üretim kullanımını görüyor, ancak teknoloji daha erişilebilir hale geldiğinde olduğu kadar geniş değil.

istock-889289314azure.jpg

Görüntü: metamorworks, Getty Images / iStockphoto

Güzel haberler? Göre yeni bir O'Reilly anketi, şirketlerin sahip olduğu daha fazla deneyim yapay zeka (AI) üretimde, naysayerlerden daha az geri dönüş yapıyorlar. Kötü haber mi? Birçoğu, AI ile deneyimli olsunlar ya da sadece lastikleri tekmeliyorlarsa AI'nın nerede kullanılacağını bulmak için mücadele etmeye devam ediyorlar. Kötü haber mi? Bu bilmecenin kilidini açmak için yetkin yetenek bulmak hala zor, ancak bu erişilemez AI teknolojisi ile çalışanlardan daha fazla bir sorun olabilir.

Bu insanlar kim?

Ama önce, AI manzarasının mevcut kompozisyonuna bakmaya değer. (O'Reilly anket verilerine ilişkin ek bilgi için lütfen "Kuruluşların% 85'i dağıtılmış uygulamalarda AI kullanıyor") 1.388 ankete katılanlar arasında temsil edilen 25 farklı sektörden en büyük kategori, ankete katılanların% 17'si ile Yazılım oldu. İkinci en büyük? Finans (kabaca% 12). Başka hiçbir endüstri% 10'u kırmadı. onlar gibi görünen dikeyler meli listenin alt kısmına yuvarlayarak daha fazlasını yapıyoruz (Medya / Eğlence, Lojistik / Taşımacılık).

Diğer bir deyişle, endüstriler arasında pek çok evlat edinme olsa da, AI hâlâ erken evlat edinenler (Teknik / Yazılım ve Finans) olma eğiliminde olan dikey sektörlerin hakimiyetindedir. Bu kötü bir şey değil – sadece ana akım benimsenmesi açısından nerede olduğumuzu gösteriyor.

GÖRMEK: Özel rapor: İşletmede AI ve ML'yi yönetme (ZDNet) | Ücretsiz PDF sürümünü indirin (TechRepublic)

Bu aynı zamanda bu kuruluşlar içinde AI'nin nerelerde bir göçük yaptığı konusunda da geçerlidir. Hala daha çok Ar-Ge işi (katılımcıların yarısına yakın), üçte biri de IT'den geliyor.

Bununla birlikte, O'Reilly'ye göre, değerlendirme sürecinin "olgun" evlat edinme oranlarının geçtiğimiz yıl tersine döndüğünü söylüyor. 2019 yılında, katılımcıların% 54'ü AI değerlendiriyordu ve çok daha küçük bir yüzdesi (% 27) olgunlaşmayı benimsemişti, yani analiz ve üretimde AI kullanıyorlardı. Ancak bu yıl, ankete katılanların yarısından fazlası olgunlaşmayı kabul etti ve üçte biri değerlendirmede. Sadece% 15'i yapay zeka ile hiçbir şey yapmadığını söylüyor.

Yani işler kesinlikle hareket ediyor. Ama işler bataklığa düştüğünde ne suçlanacak?

AI yolunda hız tümsekleri

Yetenek AI'yı etkili bir şekilde benimsemenin en büyük zorluğu olarak bulmakla birlikte, şu anda en çok bahsedilen üçüncü endişe:

<a href = "https://tr4.cbsistatic.com/hub/i/r/2020/03/19/bfa6541d-82c3-4846-abce-843210fa788b/resize/770x/076a0d6bb0ad2deb0c5ba3fb893e1a8f/4-bottecks ​​hedef" = "_ boş" data-component = "modalEnlargeImage" data-headline = "

"data-credit =" Resim: O'Reilly "rel =" noopener noreferrer nofollow ">4-bottlenecks.png "veri-orijinal =" https://tr4.cbsistatic.com/hub/i/r/2020/03/19/bfa6541d-82c3-4846-abce-843210fa788b/resize/770x/076a0d6bb0ad2deb0c5ba3fb893e1a8f8/4 -bottlenecks.png

Resim: O'Reilly

Veriler, “olgun” evlat edinme aşamasında ve “değerlendirme” aşamasında bulunan şirketlere ayrıldığında daha ilginç hale gelir:

<a href = "https://tr1.cbsistatic.com/hub/i/r/2020/03/19/da9c911a-a676-44ef-a9d7-5cbd322aadb0/resize/770x/467ad5029aaf236e5d9ec7f9596c419c/5-bottecks .png "target =" _ blank "data-component =" modalEnlargeImage "data-headline ="

"data-credit =" Resim: O'Reilly "rel =" noopener noreferrer nofollow ">5-darboğazlar-olgunluk.png "veri-orijinal =" https://tr1.cbsistatic.com/hub/i/r/2020/03/19/da9c911a-a676-44ef-a9d7-5cbd322aadb0/resize/770x /467ad5029aaf236e5d9ec7f9596c419c/5-bottlenecks-with-maturity.png

Resim: O'Reilly

Hala yapay zekadaki lastikleri tekmeleyen şirketler için, kültürel antikorların buna karşı savaşması doğaldır. Yeni ve henüz kanıtlanmamış. Bununla birlikte, üretimde uygulandıkça, insanlar olgun faza ulaşan şirketler için büyük ölçüde azalmış kültürel rüzgârlarda görüldüğü gibi, değeri ve antikorların dağılmaya başladığını görmeye başlarlar.

Bununla birlikte, garip görünen şey, her iki setin de "uygun iş kullanım örneklerini tanımlamak" için mücadele etmesidir. Bir şirket değerlendirmeyi olgun üretime dönüştürdüğünde, bu durum pek iyileşmiyor gibi görünüyor. Neden?

Anket verilerinden çok fazla bilgi almak zor, ama bununla ilgili bir şey olup olmadığını merak ediyorum nerede AI kullanılıyor. Yukarıda kısaca belirtildiği gibi, Ar-Ge (katılımcıların% 48'i bunu belirtmektedir) ve BT (% 33) AI'nın en iyi iki tüketicisidir, şirketin AI'nın kendilerine nerede fayda sağlayabileceğini en iyi konumlandırılmış alanları (ör. Pazarlama (% 21) ), Üretim (% 13), Satış (% 12), Lojistik (% 11) vb. Çok daha az benimsenmeyi görüyorlar. BT ve Ar-Ge bu grupların bazıları için AI projeleri yürütüyor olabilir, ancak benimsenmesi AI'nın daha az teknik açıdan yeterli alanlara sahiptir. (Bu, işletmenin dijital dönüşüme olan ilgisi ile insanların yeniden beceri kazanması veya beceri kazanması konusundaki yatırım eksikliği arasında görünen uyumsuzluk.)

GÖRMEK: 2020 kuruluşunda AI ve ML'yi yönetme: Teknoloji liderleri proje geliştirmeyi ve uygulamayı artırıyor (TechRepublic Premium)

Yıllar önce Gartner analisti Svetlana Sicular şöyle diyordu: "Örgütlerde zaten kendi verilerini mistik veri bilimcilerinden daha iyi bilen insanlar var … Hadoop'u öğrenmek şirketin işini öğrenmekten daha kolay." Bunu yazdığından beri, veri bilimi araçları değişmiş olabilir (belki daha az Apache Hadoop ve daha fazla TensorFlow), ancak çalışanlara erişimi demokratikleştirme ihtiyacı kim anlıyor değil.

Kısacası, AI işletme içinde büyük adımlar atmış olsa da, erişilebilirliğini işletmenin daha geniş bir alanına genişletmek için daha fazla çalışmaya ihtiyaç vardır.

Açıklama: AWS için çalışıyorum, ancak burada hiçbir şey oradaki çalışmamla ilgili değil.

Ayrıca bakınız

Source link

İlk yorum yapan olun

Bir yanıt bırakın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak.


*