W obecnej chwili obszar sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego jest jedną z najdynamiczniej rozwijających się dziedzin nauki. Prognozy wskazują, że do 2025 roku rozwiązania oparte na AI (ang. artificial intelligence) wdroży aż 97 procent największych, międzynarodowych firm. W związku z tym zauważalne jest nowe wyzwanie. Stanowi je nie tyle samo tworzenie nowych modeli, ile ich zrozumienie, wdrożenie i utrzymanie w organizacjach. Odpowiedzią na nie są nadchodzące trendy. Paweł Brach, CEO HitDuck, ekspert w dziedzinie technologii, związanych z automatyzacją procesów biznesowych i marketingu, wyróżnia 3 trendy, na które warto zwrócić uwagę w roku 2022.
1. MLOps
Efektywne wdrożenie technologii, opartych na sztucznej inteligencji, w organizacji trwa średnio kilka miesięcy. Ten złożony proces niesie za sobą nieuniknione koszty i czas pracy dedykowanych specjalistów, a każde opóźnienie generuje ich więcej. Mając na uwadze prognozy, wskazujące na częstsze wykorzystywanie modeli AI w przedsiębiorstwach, w roku 2022 nieunikniony będzie rozwój narzędzi wspierających proces ich implementacji. Nieoceniony stanie się MLOps, czyli zestaw praktyk, dzięki którym możliwe stanie się niezawodne i wydajne wdrażanie oraz utrzymywanie modeli uczenia maszynowego w produkcji – zaznacza Paweł Brach, CEO HitDuck.
2. Responsible AI
Zdając sobie sprawę z potencjału i siły, jaką daje sztuczna inteligencja oraz coraz powszechniejszej współpracy z biznesem, rynek musi wypracować bezpieczne standardy i wzorce zastosowań sztucznej inteligencji. Oddanie prawa do decyzyjności dla technologii, niesie ze sobą nie tylko liczne korzyści, lecz także pewne konsekwencje, które należy minimalizować. Systemy sztucznej inteligencji powinny być rozwijane w sposób etyczny, przejrzysty i uczciwy, mając na uwadze bezpieczeństwo, w tym także bezpieczeństwo danych, zachowując zasady poszanowania prywatności oraz społeczeństwa.
3. Explainable AI
Tworząc złożone rozwiązania, wykorzystujące AI, istnieje naturalna potrzeba zrozumienia ich działania i uzasadnienia decyzji, podjętych przez technologię. Explainable AI (XAI) to zestaw struktur, narzędzi i procesów, które pomagają je interpretować i wyjaśniać. Wyjaśnialne modele AI z perspektywy odbiorcy, są szczególnie istotne, przykładowo w obszarze sektorów regulowanych, gdzie odpowiednie normy i przepisy dają klientom prawo do wyjaśnień. Z drugiej strony, dzięki modelom wyjaśnialnym, możemy lepiej rozumieć i weryfikować ich decyzje, a co za tym idzie, także je ocenić i zdiagnozować ewentualne błędy. Wysoki stopień zrozumienia sprzyja także podnoszeniu poziomu zaufania podczas wdrażania modeli, opartych na sztucznej inteligencji.
HitDuck to warszawski startup technologiczny. Tworzy oprogramowanie do marketingu wydajnościowego, które pomoże prowadzić kampanie znacznie efektywniej i wydajniej. Obecnie poszukuje partnerów, którzy chcieliby przetestować wersję demo platformy i podzielić się swoimi spostrzeżeniami.
