Turinys:
Dirbtinis intelektas sulaukė tiek daug dėmesio įmonių sluoksniuose, kad daugelį IT lyderių galima nuteikti galvojant, kad jis pateiks visus atsakymus į vis sudėtingesnę duomenų ekosistemą. Tačiau nors ji tikrai gali padaryti reikšmingų esamos technologijos patobulinimų, taip pat teisinga sakyti, kad kai kurie lūkesčiai, susiję su jos veiksmingumu, yra perpildyti.
Tiesą sakant, yra gana mažai supratimo, kas tiksliai yra PG, kaip ji iš tikrųjų veikia ir ką ji iš tikrųjų gali padaryti. Tai lemia platų klaidingą supratimą apie jos vaidmenį įmonėje ir apie tai, kaip ji bus susijusi su esama infrastruktūra ir ją eksploatuojančiais žmonėmis.
AI hipe cikle
Pagal naujausią Gartnerio „Hype Cycle“, pagrindiniai PG pogrupiai, tokie kaip gilus mokymasis, mašininis mokymasis ir pažintinis kompiuteris, yra smailių išpūstų lūkesčių kreivės viršuje, o tai reiškia, kad jie yra ilgo skaidrės gale ir yra nusivylimo lovio gale. Nors tai yra lygi praktiškai kiekvienos trikdančios technologijos per pastaruosius 30 metų kursui, ji atkreipia dėmesį į tai, kad numatomas PG poveikis įmonėje, kuris daugiausia buvo gautas iš kontroliuojamų laboratorinių tyrimų, netrukus pasisuks realybėje. gamybos aplinkos. (Peržiūrėkite skaičiavimo naujovių istoriją nuo Ada Lovelace iki Deep Learning).
