Gartner: De fem viktigste trendene

Analyseselskapet rapporterer om de viktigste trendene som påvirker fremtiden for datavitenskap og maskinlæring (DSML). Bransjen vokser raskt og utvikler seg for å møte den økende betydningen av data i kunstig intelligens (AI), spesielt ettersom fokuset skifter mot generative AI-investeringer.

Ifølge Gartner inkluderer de viktigste trendene som former fremtiden for DSML:

Trend 1: Økosystemer for skydata

Dataøkosystemer beveger seg fra selvstendig programvare eller blandede distribusjoner til komplette skyopprinnelige løsninger. Innen 2024 forventer Gartner at 50 prosent av nye systemdistribusjoner i skyen vil være basert på et sammenhengende økosystem for skydata i stedet for på manuelt integrerte punktløsninger.

Gartner anbefaler organisasjoner å evaluere dataøkosystemer basert på deres evne til å løse distribuerte datautfordringer, samt å få tilgang til og integrere med datakilder utenfor deres umiddelbare miljø.

Trend 2: Edge AI

Etterspørselen etter Edge AI vokser for å muliggjøre behandling av data ved opprettelsespunktet på kanten, og hjelper organisasjoner med å få innsikt i sanntid, oppdage nye mønstre og oppfylle strenge krav til personvern. Edge AI hjelper også organisasjoner med å forbedre utvikling, orkestrering, integrering og distribusjon av AI.

Gartner spår at mer enn 55 prosent av all dataanalyse av dype nevrale nettverk vil skje ved fangstpunktet i et kantsystem innen 2025, opp fra mindre enn ti prosent i 2021. Organisasjoner bør identifisere programmene, AI-opplæringen og slutningene som kreves for å flytte til kantmiljøer nær IoT-endepunkter.

Trend 3: Ansvarlig AI

Ansvarlig AI gjør AI til en positiv kraft, snarere enn en trussel mot samfunnet og seg selv. Den dekker mange aspekter ved å ta de riktige forretningsmessige og etiske valgene når de tar i bruk AI som organisasjoner ofte adresserer uavhengig, for eksempel forretnings- og samfunnsverdi, risiko, tillit, åpenhet og ansvarlighet. Gartner spår at konsentrasjonen av forhåndstrente AI-modeller blant 1 prosent av AI-leverandørene innen 2025 vil gjøre ansvarlig AI til et samfunnsproblem.

Gartner anbefaler organisasjoner å ta i bruk en risikoproporsjonal tilnærming for å levere AI-verdi og være forsiktige når de bruker løsninger og modeller. Søk forsikringer fra leverandører for å sikre at de håndterer sine risiko- og samsvarsforpliktelser, beskytter organisasjoner mot potensielt økonomisk tap, rettslige skritt og omdømmeskade.

 Trend 4: Datasentrisk AI

Datasentrisk AI representerer et skifte fra en modell og kodesentrisk tilnærming til å være mer datafokusert for å bygge bedre AI-systemer. Løsninger som AI-spesifikk datahåndtering, syntetiske data og datamerkingsteknologier, tar sikte på å løse mange datautfordringer, inkludert tilgjengelighet, volum, personvern, sikkerhet, kompleksitet og omfang.

Bruken av generativ AI for å lage syntetiske data er et område som vokser raskt, og avlaster byrden med å skaffe data fra den virkelige verden, slik at maskinlæringsmodeller kan trenes effektivt. Innen 2024 spår Gartner at 60 prosent av dataene for AI vil være syntetiske for å simulere virkelighet, fremtidsscenarier og risikoredusert AI, opp fra én prosent i 2021.

Trend 5: Akselerert AI-investering

Investeringer i AI vil fortsette å akselerere av organisasjoner som implementerer løsninger, samt av bransjer som ønsker å vokse gjennom AI-teknologier og AI-baserte virksomheter. Innen utgangen av 2026 spår Gartner at mer enn ti milliarder dollar vil ha blitt investert i AI-startups som er avhengige av grunnlagsmodeller – store AI-modeller trent på enorme mengder data.

En nylig Gartner-undersøkelse blant mer enn 2.500 ledere fant at 45 prosent rapporterte at nylig hype rundt ChatGPT fikk dem til å øke AI-investeringene. Sytti prosent sa at organisasjonen deres er i etterforsknings- og utforskningsmodus med generativ AI, mens 19 prosent er i pilot- eller produksjonsmodus.