Gartner je istaknuo glavne trendove koji utječu na budućnost podatkovne znanosti i strojnog učenja (DSML). Industrija brzo raste i razvija se kako bi zadovoljila sve veći značaj podataka u umjetnoj inteligenciji, osobito kako se fokus pomiče prema generativnim ulaganjima u umjetnu inteligenciju.
“Kako usvajanje strojnog učenja nastavlja ubrzano rasti u industrijama, DSML se razvija od fokusiranja samo na prediktivne modele prema demokratiziranijoj, dinamičnijoj disciplini koja je usmjerena na podatke. To je sada također potaknuto žarom oko generativne umjetne inteligencije. Dok se potencijalni rizici pojavljuju, pojavljuju se i mnoge nove mogućnosti i slučajevi korištenja za znanstvenike koji se bave podacima i njihove organizacije,” rekao je Peter Krensky, direktor analitičara u Gartneru.
Prema Gartneru, glavni trendovi koji oblikuju budućnost DSML-a uključuju:
Trend 1 – Ekosustavi podataka u oblaku:
Podatkovni ekosustavi prelaze sa samostalnog softvera ili mješovitih implementacija na potpuna izvorna rješenja u oblaku. Do 2024. Gartner očekuje da će se 50% novih implementacija sustava u oblaku temeljiti na kohezivnom ekosustavu podataka u oblaku, a ne na ručno integriranim točkastim rješenjima.
Trend 2 – Edge AI:
Potražnja za Edge AI raste kako bi se omogućila obrada podataka u trenutku stvaranja na rubu, pomažući organizacijama da dobiju uvide u stvarnom vremenu, otkriju nove obrasce i ispune stroge zahtjeve privatnosti podataka. Edge AI također pomaže organizacijama da poboljšaju razvoj, orkestraciju, integraciju i implementaciju AI.
Trend 3 – Odgovorna umjetna inteligencija:
Odgovorna umjetna inteligencija čini AI pozitivnom silom, a ne prijetnjom društvu i samoj sebi. Pokriva mnoge aspekte donošenja ispravnih poslovnih i etičkih izbora prilikom usvajanja umjetne inteligencije kojima se organizacije često bave neovisno, kao što su poslovna i društvena vrijednost, rizik, povjerenje, transparentnost i odgovornost. Gartner predviđa da će koncentracija unaprijed obučenih modela umjetne inteligencije među 1% dobavljača umjetne inteligencije do 2025. učiniti odgovornu umjetnu inteligenciju društvenom brigom.
Trend 4 – AI usmjeren na podatke:
Umjetna inteligencija usmjerena na podatke predstavlja pomak od pristupa koji je usredotočen na modele i kod prema većoj usredotočenosti na podatke radi izgradnje boljih sustava umjetne inteligencije. Rješenja kao što su upravljanje podacima specifično za AI, sintetički podaci i tehnologije označavanja podataka, imaju za cilj riješiti mnoge izazove podataka, uključujući pristupačnost, volumen, privatnost, sigurnost, složenost i opseg.
Trend 5 – Ubrzano ulaganje u umjetnu inteligenciju:
Ulaganja u umjetnu inteligenciju nastavit će se ubrzavati od strane organizacija koje implementiraju rješenja, kao i od strane industrija koje žele rasti kroz tehnologije umjetne inteligencije i poduzeća temeljena na umjetnoj inteligenciji. Do kraja 2026. Gartner predviđa da će više od 10 milijardi dolara biti uloženo u AI startupe koji se oslanjaju na temeljne modele – velike AI modele obučene na ogromnim količinama podataka.
