Appen Limited (ASX: APX), el proveedor líder de datos de capacitación de alta calidad para organizaciones que construyen sistemas de IA efectivos a escala, anunció hoy su informe anual Informe sobre el estado de la IA para 2020.
El informe State of AI 2020 es el resultado de un estudio intersectorial de grandes organizaciones realizado por líderes empresariales y tecnólogos de alto nivel. La encuesta pretendía examinar e identificar las principales características del panorama en expansión de la IA y el aprendizaje automático mediante la recopilación de respuestas de los responsables de la toma de decisiones de la IA.
Hubo múltiples conclusiones clave:
- Si bien casi 3 de cada 4 organizaciones dijeron que la IA es fundamental para su negocio, casi la mitad siente que su organización está atrasada en su viaje de IA.
- Los presupuestos de IA superiores a $ 5 millones se duplicaron año contra año
- Un número cada vez mayor de empresas respaldan la IA responsable como un componente del éxito comercial, pero solo el 25 % de las empresas dijo que la IA imparcial es de misión crítica.
- 3 de cada 4 organizaciones informan que actualizan sus modelos de IA al menos trimestralmente, lo que significa un enfoque en la vida útil del modelo después de la implementación.
- La brecha entre los líderes empresariales y los tecnólogos continúa, a pesar de que su alineación es fundamental para construir una infraestructura de IA sólida.
- A pesar de los tiempos turbulentos, más de dos tercios de los encuestados no esperan ningún impacto negativo del COVID-19 en sus estrategias de IA.
Uno de los hallazgos clave es que casi la mitad de los que respondieron sienten que su empresa está atrasada en su viaje de IA, lo que sugiere que existe una brecha crítica entre la necesidad estratégica y la capacidad de ejecución.
La falta de datos y la gestión de datos se informó como un desafío principal, esto incluye datos de capacitación que son fundamentales para las implementaciones de modelos de IA y ML, por lo que, como era de esperar, el 93% de las empresas informan que los datos de capacitación de alta calidad son importantes para una IA exitosa.
Las organizaciones también informaron que usaron un 25 % más de tipos de datos (texto, imagen, video, audio, etc.) en 2020, en comparación con 2019. No solo los modelos reciben actualizaciones más frecuentes, sino que los equipos usan cada vez más tipos de datos, y eso se traducirá en una creciente necesidad de inversión en datos de entrenamiento fiables.
Un indicador clave del crecimiento exponencial de la IA fue el rápido crecimiento interanual de los iniciados de IA. En 2019, solo el 39 % de los ejecutivos eran propietarios de iniciativas de IA. En 2020, la propiedad ejecutiva de AI se disparó al 71 %. Con este aumento en la propiedad ejecutiva, también se duplicó la cantidad de organizaciones que informaron presupuestos superiores a $ 5 millones.
Los proveedores globales de la nube obtuvieron una tracción significativa como herramientas de ciencia de datos y ML en comparación con 2019. Esto puede deberse al aumento del presupuesto y la supervisión ejecutiva. Lo que es aún más impresionante es el aumento de encuestados que informan que usan proveedores globales de aprendizaje automático en la nube que se identifican como: Microsoft Azure (49 %), Google Cloud (36 %), IBM Watson (31 %), AWS (25 %). y Salesforce Einstein (17%). Cada uno de estos líderes experimentó aumentos de adopción de dos dígitos en comparación con 2019, lo que demuestra que a medida que más empresas avanzan hacia la escala, buscan soluciones que puedan escalar con ellas.
Algo de lo que los desarrolladores de IA pueden querer tomar nota es que la variabilidad en los lenguajes utilizados para construir modelos también ha cambiado desde 2019. Si bien Python sigue siendo el lenguaje más utilizado tanto en 2019 como en 2020, SQL y R fueron el segundo y el tercero más utilizados. lenguaje en 2019. Sin embargo, en 2020, Java, C/C++ y JavaScript ganaron una tracción significativa. Python, R y SQL a menudo son indicativos de la etapa piloto, mientras que Java, C/C++ y JavaScript son más lenguajes de etapa de producción.
Para obtener más información, le recomendamos que descargue todo el Informe sobre el estado de la IA y el aprendizaje automático.