ガートナーが短期的なAIイノベーションを推進する4つのトレンドを明らかに

ガートナーの 2021 年人工知能ハイプ サイクルの 4 つのトレンドが、短期的な AI イノベーションを推進しています。

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これらの 4 つのトレンドには、責任ある AI、小規模で幅広いデータ戦略、AI プラットフォームの運用化、データ、モデル、コンピューティング リソースの効率的な使用が含まれます。具体的には、次のとおりです。

1. 責任あるAI

ガートナーは、2023年までにすべてのAI開発およびトレーニング担当者が責任あるAIの専門知識を持たなければならないと予測しています。

2. 小規模かつ幅広いデータ

データは AI イニシアチブを成功させるための基盤です。小規模かつ幅広いデータ戦略により、より強力な分析と人工知能が可能になり、組織のビッグデータへの依存が軽減され、より豊富で完全な状況認識が提供されます。

ガートナーによると、2025年までに70%の組織がビッグデータから小規模で幅広いデータに重点​​を移さざるを得なくなり、分析ツールにさらに多くのコンテキストが提供され、人工知能用のデータ需要が減少すると予想されています。

3. AIプラットフォームの運用化

ビジネス変革を促進するために AI を使用することの緊急性と重要性により、AI プラットフォームの運用化の需要が高まっています。これは、AI ソリューションが企業全体の問題を解決するために信頼できるものとなるよう、AI プロジェクトをコンセプトから実稼働に移行することを意味します。

4. 資源の有効活用

AI の導入に関わるデータ、モデル、コンピューティング リソースの複雑さと規模を考えると、AI イノベーションにはこれらのリソースを最も効率的に使用することが求められます。マルチエクスペリエンス、複合AI、生成AI、トランスフォーマーは、さまざまなビジネス上の問題をより効率的に解決できるため、AI市場で注目を集めています。