Ključni trendi na področju podatkovne znanosti in strojnega učenja

Podjetje Gartner je identificiralo glavne trende, ki bodo oblikovali prihodnost podatkovne znanosti in strojnega učenja (data science and machine learning, DSML). Poročilo ugotavlja zasuk k uporabi generativneg umetne inteligence in novih modelov napovedovalnega planiranja, ki jih omogočajo vse boljši postopki upravljanja s podatki v podjetjih.

Prvi trend poudarja konvergenco podatkovne znanosti in poslovanja. Organizacije se vse bolj zavedajo, da so podatki ključno sredstvo za poslovni uspeh. S tem se podatkovna znanost premika iz izoliranih oddelkov v jedro poslovne strategije, kar vodi k boljšim odločitvam in inovacijam. Več kot 50% implementacij bo v oblaku.

Drugi trend se osredotoča na etično in odgovorno uporabo tehnologije. Vedno večja dostopnost in moč podatkovne znanosti ter učenja strojev prinašata izzive glede varstva zasebnosti in pravične uporabe tehnologije. Organizacije se bodo morale osredotočiti na transparentnost, odgovornost in vzpostavljanje smernic za etično ravnanje.

Tretji trend napoveduje umetno inteleigenco z osredotočenostjo na podatke, kar predstavlja premik od pristopa, osredotočenega na model in kodo. Rešitve, kot so upravljanje podatkov, specifično za AI, sintetični podatki in tehnologije označevanja podatkov, so namenjene reševanju številnih podatkovnih izzivov, vključno z dostopnostjo, količino, zasebnostjo, varnostjo, kompleksnostjo in obsegom.

Uporaba generativne umetne inteligence za ustvarjanje sintetičnih podatkov je eno od področij, ki hitro raste in razbremenjuje pridobivanje podatkov iz resničnega sveta, tako da je mogoče modele strojnega učenja učinkovito usposobiti. Gartner napoveduje, da bo do leta 2024 60% podatkov za umetno inteligenco sintetičnih za simulacijo realnosti in prihodnjih scenarijev poslovanja. Za razliko od tega so tovrstni sinetetični podatki v letu 2021 predstavljali le 1 %vseh podatkov.

Četrti trend je naraščanje uporabe umetne inteligenci na internetnem robu. Obdelavo podatkov na robu organizacijam pomaga pridobiti vpogled v realnem času, odkriti nove vzorce in izpolniti stroge zahteve glede zasebnosti podatkov. Edge AI prav tako pomaga organizacijam izboljšati razvoj, orkestracijo, integracijo in uvajanje AI. Gartner napoveduje, da se bo do leta 2025 več kot 55 % vseh analiz podatkov z globokimi nevronskimi mrežami zgodilo na točki zajema na internetnem robu.

Peti trend je nadaljevanje investicij v razvoj umetne inteligence. Gartner napoveduje, da bo do konca leta 2026 več kot 10 milijard dolarjev vloženih v zagonska podjetja z umetno inteligenco, ki se zanašajo na osnovne modele – velike modele umetne inteligence, usposobljene na ogromnih količinah podatkov. Nedavna Gartnerjeva anketa, v kateri je sodelovalo več kot 2500 vodilnih delavcev, je pokazala, da jih je 45 % poročalo, da jih je nedavni pomp okoli ChatGPT spodbudil k povečanju naložb v umetno inteligenco.