УправлениеИТ в бизнесе

Искусственный интеллект и машинное обучение: что стоит за хайпом?

Дмитрий Зимнев | 31.05.2021

Искусственный интеллект и машинное обучение: что стоит за хайпом?

На что должен обратить внимание ИТ-директор при выборе инструментов AI и ML

В ИТ это стало неизбежным. Как только что-то новое появляется на горизонте, хайп набирает обороты. Это происходит по мере того, как вводится новый термин в продажах и маркетинге. В некоторых случаях компании переименовывают свои существующие товары в соответствии с новым термином, не внося никаких фактических изменений в продукт.

Иногда ажиотаж оправдан, а часто - нет. По мнению Дрю Робба ( Drew Robb) это касается искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения (ML).

Согласно недавнего отчета Gartner Magic Quadrant, посвященного платформам для анализа данных и машинного обучения, эти термины сегодня чрезмерно раздуты.

Показательный пример: недавнее интервью с поставщиком программного обеспечения привело к признанию, что «возможности искусственного интеллекта», о которых говорится в их брошюрах, еще не реализованы. Другими словами, они использовали хайп, чтобы привлечь больше внимания к своему программному обеспечению.

Еще пример: в январе прошлого года команда Google Health заявила в Nature, что их программа искусственного интеллекта превзошла людей в диагностике рака груди . В октябре группа во главе с Бенджамином Хайбе-Каинсом, исследователем вычислительной геномики, раскритиковала статью Google о здоровье, заявив, что «отсутствие подробностей в методах и коде алгоритмов подрывает ее научную ценность».

Действительно, искусственный интеллект, как и биомедицина и другие области, погряз в кризисе репликации. Исследователи делают драматические заявления, которые невозможно проверить, потому что эти исследователи, особенно в промышленности, не раскрывают свои алгоритмы. Один из недавних обзоров показал, что только 15% исследований ИИ  делились своим кодом.

Gartner не считает, что искусственный интеллект и машинное обучение полностью лишены содержания. Фактически, в отчете перечисляются 20 лучших кандидатов с объяснением их сильных и слабых сторон. Эти платформы уже доказали свою ценность для специалистов по обработке данных, для аналитиков при поиске данных, построении моделей, изучении данных и выявлении тенденций. Эта ценность переводится в продажи. Gartner сообщает об увеличении инвестиций в ИИ во время пандемии COVID-19. Лучший совет аналитической фирмы о том, как выйти за рамки ярких маркетинговых обещаний, — это сосредоточить внимание на реальных сценариях использования AI и ML, которые принесут ощутимую пользу для бизнеса.

Так как CIO как правило является проводником всех новых технологий, то он должен понимать, как хайп AI и ML может повлиять на высшее руководство. Не секрет, что руководителей и членов советов директоров со всех сторон атакуют чудеса той или иной платформы искусственного интеллекта. Это может привести к тому, что менеджмент потребует немедленной замены существующих инструментов бизнес-аналитики.

Прежде чем пойти ва-банк…

Необходимо сохранять спокойствие по ряду причин. Вот пять, о которых нужно помнить.

  1. Смена платформы может обойтись очень дорого и при этом не добавить адекватной функциональности или ценности.

  2. Ваш существующий поставщик может дополнить свой продукт любыми необходимыми функциями за небольшую часть стоимости и в сроки, которые вы укажете. Вы никогда не узнаете об этом, пока не спросите.

  3. Новые функции, которые вызывают восторги высшего руководства, могут показаться неплохими. Но принесут ли они большую пользу прибыли? И изменит ли новая платформа текущие и успешные процессы продаж в организации?

  4. Хорошо ли будет интегрироваться какая-либо предлагаемая новая платформа с существующими облачными платформами и инструментами бизнес-аналитики?

  5. Учитываются ли мнения пользователей? Слишком часто руководство покупается на функции, которые облегчают им жизнь, например на расширенную отчетность.

Выбор правильных инструментов AI и ML

Если можно получить реальную выгоду, продолжайте инвестировать в AI и ML. Gartner отмечает, что в 2019 году объем рынка составил $4 миллиарда, и он растет со скоростью 17% в год. Но не все инструменты одинаковы. Некоторые платформы ориентированы на специалистов по данным и требуют высококвалифицированного персонала. Одни компании могут позволить себе такой персонал, но многие не могут. Другие инструменты нацелены на демократизацию ИИ и машинного обучения. Это может сработать для одних организаций, а для других нет.

Gartner перечислил традиционных лидеров в Magic Quadrant, таких как давние пионеры бизнес-аналитики SAS, IBM Watson и MathWorks. По данным Gartner, в настоящее время доминирует SAS Visual Data Mining и Machine Learning, не сильно отстают и два других.

Скоро по всей видимости их догонят облачные гиганты Google, Microsoft и Amazon. Последний опоздал на вечеринку, но сейчас набирает обороты. На переполненном рынке также есть много других, кто получает высокие рынки от Gartner, - Dataiku, Databricks, Tibco, Alteryx, DataRobot, KNIME, RapidMiner и H2O.ai.

Несмотря на ажиотаж, этот рынок ожидает значительный рост в ближайшие годы. Выиграют те, кто смотрит дальше маркетингового хайпа, направляя инициативы AI и ML на достижение стратегических бизнес-целей.

Искусственный интеллект AI

Темы: Бизнес в цифре


Поделиться:

ВКонтакт Facebook Google Plus Одноклассники Twitter Livejournal Liveinternet Mail.Ru

Также по теме

Другие материалы рубрики

Мысли вслух

Мы много и часто говорим о том, что "ИТ меняют наш мир". Посмотрим, как это происходит в Китае с применением конкретных инструментов и затрагивает сотни миллионов человек.
Согласно прогнозам Gartner, к 2022 г. 75% организаций, использующих инфраструктуру как сервис (IaaS), будут реализовывать продуманную мультиоблачную стратегию, в то время как в 2017 г. доля таких компаний составляла 49%.
Все жалуются на нехватку времени. Особенно обидно, что его не хватает на самые важные вещи. Совещания, созвоны, подготовка внутренних отчетов, непонятно, насколько нужных, но которые начальство требует так, как будто это именно то, ради чего мы работаем.

Компании сообщают

Мероприятия

Apple Tech Business Week
Санкт-Петербург, IT-пространство для бизнеса Resonance Space
22.06.2021 — 24.06.2021
VI Конференция ЦИПР-2021
Нижний Новгород, ул. Совнаркомовская, дом 13, «Нижегородская Ярмарка»
15 000 руб
23.06.2021
Выставка «EXPO-RUSSIA KAZAKHSTAN 2021»
Республика Казахстан
23.06.2021 — 25.06.2021
10:00–18:00
ЖКХ Будущего. Актуальные вопросы и решения
ОНЛАЙН
10 500 руб
24.06.2021 — 25.06.2021
10:00–18:00
XII форум инновационных технологий InfoSpace 2021
Москва, Космодамианская наб., 52/7, «Центр Цифрового Лидерства»
25.06.2021
09:00