Напред по низходяща крива

Поставен на диаграмата на т.нар. хайп цикъл на Gartner (графика, показаващата стадиите от развитието на дадена тхнология от появата ѝ до достигането на устойчива продуктивност), то сега тези технологии точно са подминали междинен пик, свързван от анализаторите с прекалени по отношение на тези технологии. С други думи, изкуственият интелект започва да носи истинска стойност за бизнеса. По-специално, такива системи идват на помощ по време на пандемията: чатботове отговарят на лавина от въпроси, свързани с болестта; системите за компютърно зрение помагат за поддържане на социална дистанция, моделите за машинно обучение се използват активно за прогнозиране на последиците от различни сценариии за рестартиране на икономиките в редица страни.

Обновената крива на Gartner включва пет нови позиции, свързани с ИИ. Това са:

• малки данни - данни, чийто обем е достатъчно малък, за да може човек да ги разбере;
• генеративен ИИ - софтуерни системи, способни да създават ново съдържание въз основа на съществуващото;
• композитен ИИ - системи за машинно обучение, оптимизирани чрез комбинация от най-добри практики;
• отговорен ИИ - методи и инструменти за осигуряване на съответствие с етика и прозрачност в работата на ИИ системите;
• неща като клиенти (Things as Customers) - системи, които могат самостоятелно да избират продукти и да правят покупки.

Както и преди година обаче, преобладават тенденциите, свързани с демократизацията и индустриализацията на изкуствения интелект.

Демократизация

Изкуствения интелект отдавна е напуснал академичната среда. Днес тези технологии се прилагат активно на практика, като предоставят нови възможности на много по-широк кръг от хора - в сферата на бизнеса такива са лидери, клиенти, партньори, специалисти по продажби, оператори на поточни линии, оператори на ИТ системи и разработчици на софтуер. Последните, според анализаторите, ще се превърнат в една от основните движещи сили на развитието на ИИ.

С нарастването на използването на такива системи, предприятията трябва да разширяват своя фонд от таланти. Екипите, които изграждат решения с ИИ, включват изследователи на данни, инженери и разработчици.

Изследователите на данни търсят модели и дизайнерски модели, а инженерите осигуряват стабилността, надеждността и безопасността на първите механизми, което занапред позволява изграждането на по-мащабни системи. Инструментариумите, които опростяват и ускоряват внедряването на такива системи, се наричат в хайп цикъла "комплекти за разработка и обучение на ИИ" (AI developer and teaching kits).

Индустриализация

С индустриализацията се разширява обхватът на приложенията за ИИ платформи, като растат и техните мащабируемост и сигурност.

Според проучването на Gartner проектите за ИИ в индустриалните предприятия често се ръководят от топ мениджъри: например почти 30% от инициативите се ръководят от изпълнителни директори. Това допринася за ускорено внедряване на системите, включително чрез по-бързо и оперативно финансиране.

Отговорен ИИ

Като важна позиция в обновения хайп цикъл се посочва моделирането при взимането на решения (decision intelligence). Анализаторите са я включили като показател, за това че организациите се стремят да използват изкуствен интелект, за да вземат бързи, информирани решения - например, когато е необходимо да се избере най-добрият курс на лечение или да се определи как да се предотвратят пробиви в системи сигурност. За тази цел ИИ трябва да може да взема предвид рискове като неспазване на изисквания на регулатори, нарушения на конфиденциалността и появата на пристрастия (систематични грешки). Активно се търси решение на текущия проблем номер едно в областта на ИИ свързан с липсата на доверие, обясняват в Gartner.

С развитието на ИИ в организациите нтрупаният опи ще намали количеството на грешките, уверени са още анализаторите. Подчертава се обаче необходимостта от учене през целия живот, за справяне с възникващите предизвикателства, възникващи увеличеното проникване на ИИ в най-различни сфери - особено тези касаещи сигурността. Един от примерите за проява на такъв проблем днес е активното развитие на практиката за правене на "дълбоки фалшификати" (deep fakes) - кмопютърно генерирани реалистични видеоклипове с участието на известни личности и не само.

Недостигът на кадри се преекспонира Бавното преминаване към внедряване на експлоатационни ИИ решения не може да се обяснява само с недостига на специалисти със съответния профил. Проучване на Gartner от края на 2019 г., сочи, че от около 600 ИТ директори само 7% посочват липсата на квалифицирани специалисти като пречка за приемането на ИИ. Малко вероятно е ситуацията да се е променила драстично за последната година.

Дори организации с най-ниска степен на зрялост на проектите за ИИ не се оплакват от недостиг на специалисти: 56% споделят, че разполагат с достатъчно персонал или че лесно могат да наемат или обучат служители. А в компаниите с най-високо ниво на зрялост на внедряванията на такива системи, преобладаващото мнозинство (89%) посочват, че могат лесно да наемат професионалисти с необходимия профил.