データサイエンスと機械学習 (DSML) は急速に発展している分野であり、人工知能 (AI) への影響はますます大きくなっています。業界全体で機械学習の採用が拡大するにつれて、DSML は予測モデルだけに焦点を当てるのではなく、より民主化された、ダイナミックでデータ中心の学問分野へと移行しつつあります。この進化は、ジェネレーティブ AI に対する期待の高まりによって加速されています。最新の研究が示すように、リスクが浮上する一方で、データサイエンティスト向けの新しい機能やユースケースも数多く生まれています。
クラウドデータエコシステム
データエコシステムは、自己完結型または混合型のソフトウェア導入から、完全なクラウドネイティブソリューションに移行しつつあります。ガートナー社は、2024 年までに、クラウドに導入される新しいシステムの 50% が、手動で統合されたポイントソリューションではなく、まとまりのあるクラウドデータエコシステムを利用するようになると予測しています。
組織は、分散データの課題を解決し、直近の環境外のデータソースと統合する能力に基づいて、データエコシステムを評価する必要があります。クラウドデータエコシステムへの移行により、柔軟性とアクセシビリティが高まるでしょう。
エッジAIの台頭
作成時点でのリアルタイムデータ処理を可能にするエッジAIの需要が高まっています。これにより、組織は即座に洞察を得て、新しいパターンを特定し、厳格なデータプライバシー要件を満たすことができます。また、エッジ AI は AI システムの開発、調整、統合、導入を改善します。
ガートナー社は、ディープニューラルネットワーク分析の 55% 以上がデータ収集時点で行われると予測しています。これは 2021 年の 10% 未満から増加しています。組織は、IoT エンドポイントに近いエッジ環境への移行に必要なアプリケーション、トレーニング、推論を決定する必要があります。
責任あるAIの必要性
責任あるAIは、AIを脅威ではなくポジティブな社会的勢力にすることを目指しています。これには、ビジネス価値、リスク、信頼、透明性、説明責任に関連する AI を採用する際に正しい倫理的選択を行うことが含まれます。
Gartnerは、2025年までに事前トレーニング済みのAIモデルがベンダーの 1% に集中すると、責任あるAIが世間の関心事になると予測しています。組織はリスクに比例したアプローチをとり、AI の価値を慎重に提供する必要があります。潜在的な損害を回避するために、ベンダーが義務を管理していることを確認する必要があります。
データ中心の AI へのシフト
データ中心のAIは、モデルとコードを多用するアプローチから、データの優先順位付けへと移行し、優れたAIシステムを構築します。AI データ管理、合成データ、データラベリングなどのソリューションは、量、プライバシー、セキュリティ、複雑さ、アクセシビリティなどのデータ課題に対処することを目的としています。
合成データを作成するジェネレーティブAIの能力は急速に高まっており、効果的にトレーニングするための現実世界のデータの必要性が減っています 機械学習 モデル。ガートナーは、2021年の 1% から、2024 年までに AI のデータの 60% が合成データになると予測しています。
AI 投資の加速
組織がソリューションを実装し、業界がAIテクノロジーとビジネスを通じて拡大しようとするにつれて、AIへの投資は加速し続けるでしょう。
ガートナーは、2026年末までに、基盤モデルに依存するAIスタートアップに100億ドル以上が投資されると予測しています。ChatGPTをめぐる最近の誇大宣伝により、経営幹部の 45% がAIへの投資を増やすことに拍車をかけています。ほとんどの組織はいまだにジェネレーティブAIを模索していますが、19% が試験運用または導入を行っています。
DSMLの未来は、この分野がより洗練され、影響力を持つようになるにつれて、明るくも複雑に見えます。組織は最新のトレンドを常に把握し、新たなイノベーションを最大限に活用するために新しい能力を慎重に評価する必要があります。
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