Novità del ciclo di hype per l’IA di Gartner, 2020
Secondo un recente sondaggio di Gartner, il 47% degli investimenti in intelligenza artificiale (AI) è rimasto invariato dall’inizio della pandemia e il 30% delle organizzazioni prevede di aumentare i propri investimenti in intelligenza artificiale.
Il 30% dei CEO possiede iniziative di IA nelle proprie organizzazioni e ridefinisce regolarmente risorse, strutture di reporting e sistemi per garantire il successo.
I progetti di intelligenza artificiale continuano ad accelerare quest’anno nei settori della sanità, della bioscienza, della produzione, dei servizi finanziari e della catena di approvvigionamento nonostante la maggiore incertezza economica e sociale.
Cinque nuove categorie tecnologiche sono incluse nell’Hype Cycle per l’AI di quest’anno, tra cui piccoli dati, AI generativa, AI composita, AI responsabile e cose come clienti.
Queste e molte altre nuove intuizioni sono dalla Gartner Hype Cycle per l’Intelligenza Artificiale, 2020, pubblicato in data 27 luglio ° di quest’anno e fornito nel recente articolo, 2 Megatrends dominare l’Hype Cycle di Gartner per l’Intelligenza Artificiale, 2020. Due temi dominanti emergono dalla combinazione di 30 diverse tecnologie di intelligenza artificiale nell’Hype Cycle di quest’anno. Il primo tema è la democratizzazione o una più ampia adozione dell’IA tra le organizzazioni. Maggiore è la democratizzazione dell’IA, maggiore è l’importanza degli sviluppatori e di DevOps per creare applicazioni di livello aziendale. Il secondo tema è l’industrializzazione delle piattaforme AI. Riusabilità, scalabilità, sicurezza e uso responsabile dell’IA e governance dell’IA sono i catalizzatori che contribuiscono al secondo tema. Di seguito è mostrato il ciclo di Gartner Hype per l’intelligenza artificiale, 2020:
Novità del ciclo di hype per l’IA di Gartner, 2020
PIÙ INTELLIGENTE CON GARTNER, 2 MEGATREND DOMINANO IL CICLO DI PROMOZIONE DI GARTNER PER L’INTELLIGENZA ARTIFICIALE, 2020.
Dettagli delle novità nel ciclo di hype per l’intelligenza artificiale di Gartner, 2020
Si prevede che i chatbot vedranno un aumento di oltre il 100% dei tassi di adozione nei prossimi 2-5 anni e sono i principali casi d’uso dell’IA nelle aziende oggi. Gartner ha rivisto il tasso di penetrazione dei bot da un range dal 5% al 20% l’anno scorso al 20% al 50% quest’anno. Gartner indica l’adozione di successo dei chatbot come il volto dell’IA oggi e il contributo della tecnologia allo snellimento delle interazioni con i clienti automatizzate e senza contatto volte a mantenere i clienti e i dipendenti al sicuro. I fornitori di bot da tenere d’occhio includono Amazon Web Services (AWS), Cognigy, Google, IBM, Microsoft, NTT DOCOMO, Oracle, Rasa e Rulai.
Gli acceleratori GPU sono la tecnologia a più breve termine per l’adozione mainstream e si prevede che forniranno un elevato livello di vantaggio secondo la Priority Matrix for AI di Gartner , 2020. Gartner prevede che gli acceleratori GPU vedranno un miglioramento del 100% nell’adozione in 2-5 anni, aumento dal 5% al 20% di adozione lo scorso anno al 20% al 50% quest’anno. Gartner consiglia ai suoi clienti che il calcolo con accelerazione GPU può fornire prestazioni estreme per carichi di lavoro ad alta intensità di calcolo paralleli in HPC, formazione DNN e inferenza. Il GPU computing è disponibile anche come servizio cloud. Secondo l’Hype Cycle, può essere economico per applicazioni in cui l’utilizzo è basso, ma l’urgenza del completamento è alta.
I prodotti minimi fattibili basati sull’IA e i cicli di sviluppo accelerati dell’IA stanno sostituendo i progetti pilota a causa della pandemia nella base di clienti di Gartner. Prima della pandemia, il successo o il fallimento dei progetti pilota dipendeva, per la maggior parte, dal fatto che un progetto avesse uno sponsor esecutivo e dalla sua influenza. I clienti di Gartner si stanno saggiamente spostando verso un prodotto minimo fattibile e stanno accelerando lo sviluppo dell’IA per ottenere rapidamente risultati nella pandemia. Gartner consiglia di dare la priorità ai progetti che coinvolgono Natural Language Processing (NLP), machine learning, chatbot e visione artificiale rispetto ad altre iniziative AI. Raccomandano inoltre alle organizzazioni di esaminare il potenziale dei motori di analisi per fornire valore a un’azienda.
L’intelligenza generale artificiale (AGI) oggi manca di redditività commerciale e le organizzazioni devono concentrarsi invece su casi d’uso dell’IA più focalizzati per ottenere risultati per la loro attività. Gartner avverte che c’è molto clamore intorno ad AGI e le organizzazioni farebbero meglio a ignorare le affermazioni dei fornitori di avere prodotti o piattaforme di livello commerciale pronti oggi con questa tecnologia. Una migliore strategia di implementazione dell’IA consiste nel considerare l’intero ambito delle tecnologie nel ciclo di hype e scegliere quelle che forniscono un valore finanziario comprovato alle organizzazioni che le adottano.
Small Data è ora per la prima volta una categoria nel ciclo di hype per l’IA. Gartner definisce questa tecnologia come una serie di tecniche che consentono alle organizzazioni di gestire modelli di produzione più resilienti e adattati ai principali eventi mondiali come la pandemia o le interruzioni future. Queste tecniche sono ideali per i problemi di intelligenza artificiale in cui non sono disponibili grandi set di dati.
L’IA generativa è la seconda nuova categoria tecnologica aggiunta per la prima volta all’Hype Cycle di quest’anno. Sono definiti come vari metodi di apprendimento automatico (ML) che apprendono una rappresentazione di artefatti dai dati e generano artefatti nuovi di zecca, completamente originali e realistici che conservano una somiglianza con i dati di addestramento, non la ripetono.
Gartner vede il potenziale per Composite AI che aiuta i suoi clienti aziendali e lo ha incluso come la terza nuova categoria nel ciclo di hype di quest’anno. L’intelligenza artificiale composita si riferisce all’applicazione combinata di diverse tecniche di intelligenza artificiale per migliorare l’efficienza dell’apprendimento, aumentare il livello di “buon senso” e, in definitiva, risolvere in modo molto più efficiente una gamma più ampia di problemi aziendali.
Concentrandosi sugli aspetti etici e sociali dell’IA, Gartner ha recentemente definito la categoria AI responsabile come un termine generico che è incluso come quarta categoria nel ciclo di hype per l’IA. L’intelligenza artificiale responsabile è definita come un termine strategico che comprende i molti aspetti del fare le giuste scelte aziendali ed etiche quando si adotta l’IA che le organizzazioni spesso affrontano indipendentemente. Questi includono valore aziendale e sociale, rischio, fiducia, trasparenza, correttezza, mitigazione dei pregiudizi, spiegabilità, responsabilità, sicurezza, privacy e conformità normativa.
I guadagni esponenziali in termini di precisione, prezzo / prestazioni, basso consumo energetico e sensori Internet of Things che raccolgono i dati del modello AI devono portare a una nuova categoria chiamata Things as Customers, come la quinta nuova categoria quest’anno. Gartner definisce le cose come clienti come un dispositivo o una macchina intelligente o che ottiene beni o servizi in cambio di un pagamento. Gli esempi includono assistenti personali virtuali, elettrodomestici intelligenti, auto connesse e apparecchiature di fabbrica abilitate per l’IoT.
Tredici tecnologie sono state rimosse, riclassificate o spostate su altri Hype Cycles rispetto allo scorso anno. Quest’anno Gartner ha scelto di rimuovere gli altoparlanti wireless abilitati VPA da tutti i cicli Hype. I toolkit per sviluppatori AI fanno ora parte della categoria dei kit per sviluppatori e didattici AI. AI PaaS fa ora parte dei servizi cloud AI. Gartner ha scelto di spostare i servizi C&SI relativi all’intelligenza artificiale, AutoML, Explainable AI (ora anche parte della categoria Responsible AI nel 2020), analisi dei grafici e Reinforcement Learning al ciclo di hype per Data Science and Machine Learning, 2020. Interfacce utente conversazionali, discorso Il riconoscimento e gli assistenti virtuali fanno ora parte del ciclo Hype per le tecnologie del linguaggio naturale, 2020. Gartner ha anche scelto di spostare il Quantum Computing al ciclo Hype per l’infrastruttura di elaborazione, 2020. Il software di automazione dei processi robotici è ora rimosso dal ciclo di hype per AI, come Gartner menziona la tecnologia in molti altri Hype Cycles.
