数据要素产业
AI/ML:2021年十大关键趋势
如果企业想在明年AI/ML实践中取得实质进展,请留意这份调查揭示的2021年十大关键趋势。
如果你对细节不感兴趣,那么不妨记住该份报告最重要发现:企业正在提升AI/ML项目战略高度并赋予优先性,增加相应招聘和开支。不过,收获付出仍面临巨大挑战。
十大关键趋势具体如下:
1、各企业增加了了AI/ML的预算和项目优先性;
2、企业正在更广泛的场景案例中采用AI/ML,客户体验和工作流程自动化被认为最能应对经济不稳定,也是最受关注的领域;
3、尽管大多数企业拥有超过25个模型,40%的企业的采纳模型甚至超过50个,但企业之间差距悬殊;
4、企业在部署AI/ML模型时面临的主要挑战是模型治理(Governance);
5、技术集成与兼容性(technologyintegrationandcompatibility)仍然是实现AI/ML成熟度主要挑战;
6、随着AI/ML项目利害关系和复杂性增加,协作的需求也在增加;
7、组织一致性是实现AI/ML成熟度的最大差距;
8、部署模型所需时间增长了64%;
9、38%的企业将一半以上的数据科学家都用在模型部署上并且,规模越大,情况越糟;
10、购买第三方解决方案的企业每年在基础设施上的花费平均减少了19-21%,并且在生产中实际节约成本可能会更高。