Branchenprognose für künstliche Intelligenz im Jahr 2023

Da künstliche Intelligenz im täglichen Leben der Menschen immer wichtiger wird, möchten immer mehr Menschen wissen, wie genau diese Modelle funktionieren. Dies wird von internen Stakeholdern, Verbrauchern und Regulierungsbehörden vorangetrieben.

Keith Neilson, Chief Technology Officer bei CloudSphere, sagte, AIOps lege mehr Wert auf das Netzwerk-Asset-Management, um Assets zu kennzeichnen und zu klassifizieren – da Unternehmen Automatisierung einführen, um das Alarmmanagement zu unterstützen und die Problemlösung zu automatisieren, um die Betriebszuverlässigkeit und Betriebszeit zu maximieren, ist AIOps dies auf dem Vormarsch. Gleichzeitig sehen wir den Aufstieg des fortschrittlichen Taggings und der Metadatenverwaltung von Assets, um sicherzustellen, dass AIOps-Algorithmen diese Assets in automatisierten Prozessen effektiv verwalten können.

Anupam Datta, Mitbegründer, Präsident und Chefwissenschaftler von TruEra, sagte, dass die US-Regulierungsbehörden die Herausforderungen und Auswirkungen der künstlichen Intelligenz untersucht, aber im Gegensatz zur Europäischen Kommission noch keine wesentlichen Maßnahmen ergriffen hätten. Ich gehe davon aus, dass sich dies im Jahr 2023 ändern wird, da die USA schließlich ihre eigenen Regeln auf Bundesebene entwerfen werden, ähnlich denen, die bereits in der EU und in Asien gelten. Sicherheitsleitplanken sind für alle in diesem Markt von Vorteil und werden letztendlich dazu beitragen, Vertrauen in die KI aufzubauen. Die USA sind dabei, entsprechende Vorschriften einzuführen, und Unternehmen sollten darauf vorbereitet sein.

Monish Darda, Mitbegründer und Chief Technology Officer von Icertis, sagte, dass künstliche Intelligenz zwar traditionell als komplexe und herausfordernde Innovation angesehen wird, künstliche Intelligenz jedoch im Jahr 2023 einer breiteren Benutzerbasis zugänglich gemacht wird, auch solchen ohne Fachkenntnisse künstliche Intelligenz. Diese Änderung wird die Macht in die Hände der Kunden legen, nicht nur der Entwickler. Unternehmen werden auf Self-Service-Tools zurückgreifen, um ihre eigenen benutzerdefinierten Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen und geschäftsspezifische Attribute zu untersuchen.

Unternehmen werden auf die bevorstehenden Vorschriften zur künstlichen Intelligenz mit verantwortungsvoller künstlicher Intelligenz reagieren. Die Regierungen der EU und der USA planen die Einführung neuer Vorschriften zum Schutz der Verbraucher (z. B. EU-Haftungsvorschriften für Produkte und KI sowie die AI Bill of Rights des Weißen Hauses). Überraschenderweise betrachten viele Organisationen die KI-Regulierung jedoch eher als Segen für den Erfolg denn als Hindernis: Fast zwei Drittel (57 %) der Unternehmen sehen KI als einen Schlüsselfaktor für ihre strategischen Prioritäten. Im Jahr 2023 werden viele Unternehmen von reaktiven KI-Compliance-Strategien zur aktiven Entwicklung verantwortungsvoller KI-Fähigkeiten übergehen, um eine solide Grundlage für die Anpassung an neue Vorschriften und Leitlinien zu schaffen.

Anupam Datta, Mitbegründer, Präsident und Chefwissenschaftler von TruEra, sagte: Ist künstliche Intelligenz ein Freund oder ein Feind? In den Jahren 2021 und 2022 befürchten die Menschen, dass künstliche Intelligenz aufgrund von Faktoren wie schlechten Trainingsdaten zu Voreingenommenheit führen wird . Im Jahr 2023 wird immer mehr Menschen klar, dass künstliche Intelligenz die historischen Entstehungspunkte von Vorurteilen umgehen und dabei helfen kann, Vorurteile abzubauen. Menschen neigen dazu, voreingenommener zu sein als Maschinen. Die Menschen beginnen zu erkennen, dass KI Voreingenommenheit abbauen kann, anstatt sie einzuführen.

Geopolitische Veränderungen werden die Einführung von KI verlangsamen, da Angst und Protektionismus Hindernisse dafür schaffen, wohin Daten übertragen und verarbeitet werden. Makroökonomische Instabilität, einschließlich steigender Energiekosten und einer drohenden Rezession, wird die Entwicklung von KI-Initiativen behindern, da Unternehmen Schwierigkeiten haben, die Stromversorgung aufrechtzuerhalten.

Monish Darda, Mitbegründer und Chief Technology Officer von Icertis, sagte, dass sich Unternehmen im Jahr 2023 darauf konzentrieren werden, Verzerrungen durch automatisierte Entscheidungssysteme zu beseitigen. In den letzten Jahren hat Icertis der Entwicklung ethischer und erklärbarer Modelle für künstliche Intelligenz Priorität eingeräumt. Mit der Veröffentlichung des Entwurfs für die AI Bill of Rights setzt sich nun die gesamte Technologiebranche dafür ein, Ungleichheiten in der KI zu beseitigen. Maschinen können nie über alle Daten verfügen, deshalb ist es so wichtig, Menschen einzubeziehen.

Saket Saurabh, Gründer und CEO von Nexla, sagte: Erweitertes Datenmanagement: Die Bedeutung des erweiterten Datenmanagements wird zunehmen, da künstliche Intelligenz immer stärker in die Datenqualität, das Metadatenmanagement und das Stammdatenmanagement integriert wird. Dies bedeutet, dass aufgrund der Fortschritte beim maschinellen Lernen und der künstlichen Intelligenz weniger manuelle Datenverwaltungsaufgaben anfallen, sodass Experten mehr hochwertige Aufgaben erledigen können.

Der Kampf zwischen KI-Geschwindigkeit und -Qualität wird seinen Höhepunkt erreichen. Seit Unternehmen KI nutzen, konzentrieren sich Führungskräfte auf eines von zwei Dingen: die Geschwindigkeit, mit der KI eingesetzt werden kann, oder die Qualität der KI-Daten. Die Kombination von Technologie und menschlicher Aufsicht zur Identifizierung verbesserungswürdiger Bereiche im Prozess wird dazu beitragen, Geschwindigkeit und Qualität zu erreichen und Unternehmen dabei zu helfen, ihre KI-Ziele im kommenden Jahr zu erreichen.

„Unternehmen werden die Möglichkeit haben, künstliche Intelligenz in ihren Organisationen zu nutzen, um ihre individuellen, spezifischen Geschäftsanforderungen besser zu erfüllen“, sagte Bikram Singh, Gründer und CEO von EZOPS. Einer der größten Trends, die wir im Jahr 2023 in der KI sehen werden, wird eine Verlagerung weg von der manuellen Arbeit von Datenwissenschaftlern hin zu stärker industrialisierten, eingebetteten Strukturen sein, in denen tatsächliche Geschäftsanwender mit der Nutzung und Nutzung von Algorithmen beginnen können. Es wird nicht mehr ausschließlich die Domäne von Datenwissenschaftlern sein und sich von der standardmäßigen, laborartigen Black-Box-Struktur entfernen. Die Menschen werden bei diesen Projekten tatsächlich eine stärkere Industrialisierung erleben. Wir werden sehen, dass durch die Beseitigung dieser Datensilos und die direkte Anwendung von KI im Unternehmen die Informationen innerhalb des Unternehmens stärker demokratisiert werden können. Dies würde auch von einer Low-Code-No-Code-Umgebung profitieren, in der Benutzer mit der Konfiguration der Datensätze beginnen können, mit denen sie arbeiten möchten, und wie sie diese Daten selbst berechnen und nutzen können, um Vorhersagen zu erstellen, sie zu verfeinern und zum Funktionieren zu bringen für sie.

Kyndi-Gründer und CEO Ryan Welsh sagte, dass die Branche der künstlichen Intelligenz mehr Tools bereitstellen wird, die von Geschäftsanwendern direkt bedient werden können. Unternehmen stellen immer mehr Datenwissenschaftler und MLEs ein, aber die Nettoeinführung von KI in der Produktion wächst nicht im gleichen Tempo. Während zahlreiche Forschungen und Versuche im Gange sind, profitieren Unternehmen im Zuge der Weiterentwicklung der Geschäftslandschaft nicht von KI-gestützten Produktionslösungen, die einfach skaliert und verwaltet werden können. Im Laufe des nächsten Jahres wird die künstliche Intelligenz stärker demokratisiert, so dass Menschen mit geringeren technischen Fähigkeiten direkt von Werkzeugen profitieren können, die alle Komplexitäten des maschinellen Lernens abstrahieren. Wissensarbeiter und Bürger-„Data Scientists“ ohne formelle Ausbildung in fortgeschrittener Statistik und/oder Mathematik werden diese Self-Service-Tools nutzen, um hochwertige Erkenntnisse aus Daten zu extrahieren, sodass sie erweiterte Analysen durchführen und spezifische Probleme im Geschäftstempo lösen können. geschäftliche Fragen.

Da kommerzielle Anwendungen KI-basierter Entscheidungsfindung zunehmen, wird ethische KI immer wichtiger. Unternehmen aller Branchen beschleunigen den Einsatz künstlicher Intelligenz für datenbasierte Entscheidungsfindung. Ob es nun Social-Media-Plattformen sind, die Beiträge unterdrücken, medizinisches Fachpersonal mit Patienten verbinden oder große Vermögensverwaltungsbanken, die Kredite an Endverbraucher vergeben – wenn die KI jedoch das Endergebnis bestimmt, gibt es derzeit keine Möglichkeit, die den Algorithmen innewohnende Verzerrung einzudämmen;

Im Jahr 2023 müssen Unternehmen in der Lage sein, diese vorgeschlagenen Vorschriften einzuhalten, einschließlich der Gewährleistung von Datenschutz und Datenverwaltung, algorithmischer Transparenz, Fairness und Nichtdiskriminierung, Rechenschaftspflicht und Überprüfbarkeit. Vor diesem Hintergrund müssen Unternehmen ihre eigenen Rahmenbedingungen zur Unterstützung ethischer KI implementieren, die im kommenden Jahr wichtiger denn je werden wird.

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