Gartner назвал ближайшие тренды в области Data Science и машинного обучения

Gartner выделил главные тренды, влияющие на рынок Data Science и машинного обучения (DSML). Эта отрасль быстро растет и развивается, стремясь соответствовать возросшей значимости данных в сфере искусственного интеллекта, особенно в свете растущих инвестиций в генеративный ИИ.

«Внедрение машинного обучения продолжает быстро нарастать во всех отраслях, и рынок Data Science и машинного обучения эволюционирует от чисто прогностических моделей к более демократизированным, динамичным и дата-центричным решениям, — пишет в пресс-релизе Питер Кренски (Peter Krensky), директор-аналитик Gartner. — Эту тенденцию подталкивает и нынешний ажиотаж вокруг генеративного ИИ».

«Появляются определенные риски, но также и много новых возможностей и вариантов использования для профессиональных аналитиков данных», — добавляет Кренски.

Gartner указывает следующие главные тренды в развитии Data Science и машинного обучения:

1. Облачные экосистемы данных

Экосистемы данных переходят от автономного ПО или смешанных моделей развертывания к чисто облачным решениям. Gartner ожидает, что к 2024 году 50% развертываний новых систем в облаке будут строиться на целостной облачной экосистеме данных, а не интегрированных вручную точечных решениях.

Gartner рекомендует организациям оценивать экосистемы данных исходя из их способности справляться со сложностями распределенных данных, а также подключаться и интегрироваться с источниками данных за пределами их непосредственной среды.

2. Периферийный ИИ

Спрос на Edge AI растет, позволяя обеспечить обработку данных там, где они создаются, на границе сети, и помогая организациям получать ценную информацию в реальном времени, выявлять новые закономерности и соблюдать строгие требования конфиденциальности данных. Edge AI помогает также улучшить разработку, оркестрацию, интеграцию и развертывание ИИ.

Gartner прогнозирует, что к 2025 году более 55% всего анализа данных с помощью глубоких нейронных сетей будет происходить в точке захвата в системе периферийной обработки против менее 10% в 2021 году. Организациям нужно определить приложения, обучение ИИ и инференс, чтобы перейти к периферийной среде в непосредственной близости от конечных точек IoT.

3. Ответственный ИИ

Это принципы использования ИИ, делающие его мощным помощником, а не угрозой для общества. Они охватывают многие аспекты выбора решений с точки зрения бизнеса и этических моментов, часто рассматриваемых в отрыве друг от друга, таких как бизнес-ценность и общественная значимость, риски, вопросы доверия, прозрачности и подотчетности. Gartner прогнозирует, что к 2025 году сосредоточение предварительно обученных ИИ-моделей в руках 1% ведущих вендоров привлечет большое общественное внимание к вопросам ответственного использования ИИ.

Gartner рекомендует организациям применять ИИ с учетом потенциальных рисков, с осторожностью внедряя решения и модели. Получите гарантии от вендоров, убедившись, что они выполняют свои обязательства касательно рисков и комплаенса, защищая вас от потенциальных финансовых потерь, судебных исков и репутационного ущерба.

4. Дата-центричный (data-centric) ИИ

При таком подходе акцент смещается на данные вместо модели и кода, помогая строить более совершенные системы искусственного интеллекта. Технологии управления данными ИИ, разметки данных и синтезированные данные призваны решить многие проблемы, такие как доступность данных, объем, конфиденциальность, безопасность, сложность и охват.

Использование генеративного ИИ для создания синтезированных данных — одна из быстрорастущих областей, которая снимает бремя получения реальных данных, необходимых для тренировки моделей машинного обучения. Gartner прогнозирует, что к 2024 году 60% данных для ИИ для моделирования реальности, будущих сценариев и снижения рисков ИИ будут синтезированными против лишь 1% в 2021 году.

5. Растущие инвестиции в ИИ

Инвестиции в ИИ будут продолжать расти. Этот рост обеспечат организации, внедряющие решения, а также отрасли, всё шире внедряющие технологии ИИ и выстраивающие бизнес на ИИ. Gartner прогнозирует, что к концу 2026 года более 10 млрд долл. будет инвестировано в ИИ-стартапы, использующие базовые ИИ-модели, обученные на огромных объемах данных.

В недавнем опросе Gartner, в котором приняли участие более 2500 руководителей высшего звена, более 45% респондентов ответили, что ажиотаж вокруг ChatGPT побудил их увеличить инвестиции в ИИ, 70% сообщили, что их организация изучает возможности использования генеративного ИИ, а 19% уже тестируют или реально используют ИИ.

Источник: Пресс-служба компании Gartner

( )