Gartner：2021年AI成熟度曲線

Gartner釋出了《2021年AI成熟度曲線》，該曲線上的四個趨勢正在推動近期AI創新發展。這些趨勢包括：負責任的AI、小而廣的資料方法、AI平臺運營化，以及高效使用資料、模型和計算資源。

2021年AI成熟度曲線：

資料來源：Gartner（2021 年 9 月）

Gartner的高階首席研究分析師Shubhangi Vashisth表示：“AI正以快速的步伐發展，《成熟度曲線》一半以上的技術有望在兩到五年內得到主流界採用。包括邊緣AI、計算機視覺、決策智慧和機器學習在內的創新都將會在未來幾年對市場產生變革性影響。”

AI市場仍處於進化狀態，很大比例的AI創新出現在上升型的技術萌芽期（Innovation Trigger，見圖 1）。這表明了這個市場趨勢：終端使用者尋求的特定技術能力常常超出了目前AI工具所具備的能力。

據Gartner聲稱，以下是推動AI創新發展的四大趨勢：

負責任的AI

Gartner研究副總裁Svetlana Sicular表示：“AI技術更高的信任度、透明度、公平性和可審計性繼續對一系列廣泛的利益相關者來說越來越重要。負責任的AI有助於實現公平性，即使資料存在固有的偏誤；儘管透明度和可解釋性方法在不斷髮展，仍有助於獲得信任度，並在應對AI隨機性的同時確保遵從監管法規。”

事實上，Gartner預計，到2023年，所有為AI開發和訓練工作而招聘的人員都不得不展示自己擁有負責任的AI方面的專業知識。

小而廣的資料

資料構成了成功的AI專案的基礎。小而廣的資料方法支援更可靠成熟的分析和AI，減小企業組織依賴大資料的程度，並提供更豐富更完整的態勢感知功能。

據Gartner稱，到2025年，70%的企業組織會被迫將關注的重點從大資料轉向小而廣的資料，為分析工具提供更多的上下文，並減少AI對資料的需求量。

Sicular說：“小資料旨在運用分析技術，這類技術所需要的資料較少，但仍提供有用的洞察力，而廣資料可以實現眾多資料來源的分析和協同效應。這些方法結合起來，就可以支援更強大的分析，並有助於獲得更全面的檢視以瞭解業務問題。”

AI平臺運營化

將AI用於業務轉型顯得很緊迫、很關鍵，這正在推動企業組織需要AI平臺運營化。這意味著使AI專案從概念階段進入到生產階段，以便可以依賴AI解決方案來解決整個企業的問題。

Sicular說：“Gartner的研究發現，只有一半的AI專案能夠從試點階段進入到生產階段，而這一半AI專案平均需要9個月才能從試點階段進入到生產階段。AI編排及自動化平臺 （AIOAP）和模型運營化（ModelOps）等創新正在支援可重用性、可擴充套件性和治理，加速AI的採用和增長。”

高效使用資源

考慮到AI部署環境中涉及的資料、模型和計算資源具有的複雜性和規模，AI創新需要以最高的效率使用這些資源。多重體驗、組合式AI、生成式AI和Transformer 正因能夠以一種更高效的方式解決一系列廣泛的業務問題而在AI市場備受矚目。

來自：雲頭條