2019 rokiem chmury i dominacji gigantów

Sztuczna inteligencja do 2020 roku pozostanie wąską dziedziną dla wybranych. Do 2022 roku rozwiązania chmurowe  pozwolą zmonetyzować wewnętrzne procesy firm, a giganci zawładną niemal 40 proc. rynku – to najważniejsze przewidywania ekspertów Gartnera, które w ciągu następnych lat zdominują rynek IT.

Sztuczna inteligencja póki co jest sztuką, nie nauką!

Sztuczna inteligencja (SI, ang. artificial intelligence, AI) ma potencjał na dokonanie rewolucji w biznesie. Już dziś służy agregowaniu ogromnych ilości danych, analizie i wyciąganiu wniosków czy opracowaniu symulacji zmian i trendów. SI usprawnia procesy sprzedaży oraz obsługi klienta. Eksperci Gartnera prognozują, iż do 2020 roku 80 proc. projektów związanych z tą technologią pozostanie „alchemią, prowadzoną przez magów”, których umiejętności nie będą szeroko rozpowszechniane. Do tego czasu 85 proc. dyrektorów IT będzie prowadzić prace łącząc wewnętrzne i zewnętrzne zasoby, m.in. poprzez korzystanie z outsourcingu. Rosnące w ciągu ostatnich lat zainteresowanie rozwiązaniami bazującymi na technologii SI doprowadziło do powstania nierozsądnych oczekiwań ze strony biznesu, którym nauka nie jest w stanie sprostać, ze względu na brak specjalistów.

Obecnie mamy do czynienia ze swoistym deficytem wykwalifikowanych ekspertów w dziedzinie sztucznej inteligencji. Badania nad tą technologią wymagają połączenia szeregu wąskich i bardzo specjalistycznych umiejętności z pogranicza informatyki, analityki danych, matematyki i robotyzacji. Tego typu kompetencje są dość unikatowe i ciężkie do zdobycia na rynku, nawet w skali globalnej – mówi Michał Grams, Prezes Zarządu TogetherData. Liczba wykształconych inżynierów zajmujących się rozwojem sztucznej inteligencji szacowana jest obecnie na ok. 250-350 tys. na świecie. Natomiast zapotrzebowanie należy liczyć w milionach.

Zdaniem Gartnera, zarówno deficyt rąk do pracy, jak i brak wspólnego języka pomiędzy nauką a biznesem powoduje, iż badania nad rozwojem SI powinny być obecnie określane jako forma sztuki, a nie nauki. Eksperci przewidują, iż wyjściem z tej sytuacji może być szeroko pojęta automatyzacja umiejętności z takich dziedzin jak analityka danych, uczenie maszynowe czy programowanie neurolingwistyczne.

Monetyzacja wewnętrznych procesów w chmurze