סקר גלובלי של יותר מ-1,500 מקבלי החלטות בתחום הבינה המלאכותית מגלה שארגונים שתשתית הנתונים שלהם "מסודרת" יהיו מנהיגי הבינה המלאכותית עתידיים
קמפבל, קליפורניה, 16 באוגוסט, 2023 /PRNewswire/ — על פי מחקר עולמי חדש שנערך על ידי S&P Global Market Intelligence בהזמנת WEKA, האימוץ של בינה מלאכותית (AI) על ידי ארגונים וארגוני מחקר המבקשים ליצור הצעות ערך חדשות מואץ, אבל אתגרי תשתיות נתונים וקיימות של הבינה המלאכותית מציבים חסמים להטמעתם בקנה מידה בהצלחה. כמות האתגרים הללו החריפה בעקבות ההתחלה המהירה של בינה מלאכותית, שהגדירה את האבולוציה של שוק הבינה המלאכותית בשנת 2023.
ממצאים אלו פורסמו היום כחלק מהדוח החדש של S&P Global לשנת 2023 מגמות גלובליות ב-AI. ממצאי המחקר מבוססים על סקר עולמי מקיף שנערך על ידי S&P Global בקרב יותר מ-1,500 מתרגלי בינה מלאכותית ומקבלי החלטות בארגונים בינוניים עד גדולים וארגוני מחקר ברחבי מזרח אסיה, אירופה, המזרח התיכון ואפריקה וצפון אמריקה – אחד הגדולים מסוגו עד כה.
המחקר מזהה את ההזדמנויות והמכשולים שארגונים נתקלו במסעות הבינה המלאכותית שלהם, את המניעים הייחודיים ומניעי הערך המעודדים אימוץ בינה מלאכותית ברחבי תעשיות, ומספקי תובנות לגבי הצעדים שהארגונים יצטרכו לנקוט כדי להצליח בתחום הבינה המלאכותית בעתיד.
"העלייה המטאורית של הנתונים ועומסי עבודה עתירי ביצועים כמו בינה מלאכותית המתחוללת מאלצת חשיבה מחודשת על האופן שבו נתונים מאוחסנים, מנוהלים ומעובדים. ארגונים בכל מקום צריכים כעת לבנות ולהרחיב את ארכיטקטורות הנתונים שלהם מתוך מחשבה על זה בטווח הארוך", אמר ניק פטיאנס, אנליסט מחקר בכיר ב-451 Research, חלק מ-S&P Global Market Intelligence. "למרות שזאלו הם עדיין הימים הראשונים של מהפכת הבינה המלאכותית, אחת השיטות הגורפות ממחקר מגמות גלובליות ב-AI בשנת 2023 היא שתשתית הנתונים תהיה גורם מכריע שבו ארגונים יופיעו כמובילי בינה מלאכותית.1 תמיכה יעילה וברת קיימא בעומסי עבודה של הבינה המלאכותית ובפריסות ענן היברידיות היא קריטית להשגת קנה מידה ארגוני ויצירת ערך."
הממצאים העיקריים של המחקר כוללים:
מקרי האימוץ והשימוש בבינה מלאכותית מואצים, אך קנה המידה הארגוני עדיין נותר חמקמק
- 69% מהמשיבים בסקר דיווחו שיש להם לפחות פרויקט בינה מלאכותית אחד בייצור.
- רק 28% אומרים שהם הגיעו לקנה מידה ארגוני, כאשר פרויקטים של בינה מלאכותית מיושמים באופן נרחב ומניבים ערך עסקי משמעותי.
- בינה מלאכותית עברה מלהיות פשוט מנוף לחיסכון בעלויות למניע הכנסות, כאשר 69% מהנשאלים משתמשים כעת בבינה מלאכותית/לימוד מכונה כדי ליצור תזרימי הכנסה חדשים.
ניהול נתונים הוא המעכב הטכני המוביל לאימוץ בינה מלאכותית
- המעכב הטכנולוגי המצוטט בתדירות גבוהה לפריסות בינה מלאכותית/לימוד מכונה הוא ניהול הנתונים (32%), האתגרים העולים בתחום האבטחה (26%) וביצועי המחשוב (20%), עדות לכך שארכיטקטורות הנתונים הנוכחיות של ארגונים רבים אינה מתאימה לתמוך במהפכת הבינה המלאכותית.
מקרי שימוש בבינה מלאכותית בארגון עוברים מחסכון בעלויות לצמיחה בשורה העליונה
- 69% מהנשאלים ציינו שפרויקטי הבינה המלאכותית/לימוד מכונה שלהם מתמקדים בפיתוח מניעי הכנסה חדשים ויצירת ערך, לעומת 31% שעדיין מתמקדים בהפחתת עלויות.
ככל שיוזמות בינה מלאכותיות מתבגרות, יש צורך בגישה היברידית ובמיקומי פריסה מרובים כדי לעמוד בדרישות עומסי העבודה
- עומסי עבודה של בינה מלאכותית/לימוד מכונה נפרסים במגוון מיקומים, מהענן הציבורי ועד למרכזי נתונים ארגוניים, ויותר ויותר אתרי קצה. המשיבים המריצים בינה מלאכותית בייצור ממנפים יותר מיקומי פריסה בממוצע (3.2 לאימון, 2.5 להסקת מסקנות) מאשר אלו בשלבי פיילוטים ושלבי הוכחת קונספט (2.9, 2.3).
- הענן הציבורי הוא מיקום הפריסה העיקרי לאימון מודלים של בינה מלאכותית/לימוד מכונה (47%) והסקת מסקנות (44%).
- אלה שממנפים את הענן הציבורי להפעלת בינה מלאכותית/לימוד מכונה נוטים יותר למנף גישה היברידית הכוללת יותר מיקומים הן לאימון (4.2, בממוצע) והן להסקה (3.2), בניגוד לאלו שאינם משתמשים בענן הציבורי (2.2, 1.9).
טביעת הרגל האנרגטית והפחמנית של הבינה המלאכותית מאמצות את יעדי הקיימות הארגוניים, אבל הענן מציג דרך לשיפור
- 68% מהנשאלים ציינו שהם מודאגים מההשפעה שיש לבינה מלאכותית/לימוד מכונה על השימוש באנרגיה וטביעת הרגל הפחמנית של הארגון שלהם
- 74% מהמשיבים אמרו כי קיימות היא מניע חשוב או קריטי להעברת עומסי עבודה נוספים לענן הציבורי.
תשתיות נתונים מזדקנות וארכיטקטורות מדור קודם משפיעות ישירות על ביצועי הקיימות של בינה מלאכותית
- 77% מהמשיבים ציינו שארכיטקטורות הנתונים שלהם משפיעות ישירות על ביצועי הקיימות שלהם.
ארגונים חייבים לסדר את הנתונים והתשתיות שלהם לסדר מופתי כדי להוביל בעזרת הבינה המלאכותית
- חברות הממנפות את ארכיטקטורת הנתונים המודרנית כדי להתגבר על אתגרי נתונים משמעותיים (מקורות, סוגים, דרישות וכו') יכולות להכיל עומסי עבודה של בינה מלאכותית הפועלת על פני מספר מיקומי תשתית.
"המחקר הרחב של S&P Global מאמת את מה ש-WEKA שמעה שוב ושוב מלקוחותינו: לתשתיות נתונים מסורתיות יש השפעה ישירה ושלילית על היכולת שלהן להשתמש ב-AI ביעילות ובקיימא בקנה מידה, מכיוון שהן לא לקחו את עומסי העבודה המודרניים עתירי הביצועים או שיטות ענן ונקודות קצה היברידיות בחשבון", אמר לירן צביבל, מייסד שותף ומנכ"ל ב-WEKA. "בדיוק כפי שלא היית מצפה להשתמש בטכנולוגיות סוללה שפותחו בשנות התשעים כדי להניע רכב חשמלי חדיש, כמו Tesla, אתה לא יכול לצפות שגישות ניהול נתונים המיועדות לאתגרי הנתונים של המאה הקודמת יתמכו ביישומים מהדור כמו בינה מלאכותית גנרטיבית. ארגונים שבונים מחסני נתונים מודרניים שנועדו לתמוך בצרכים של עומסי העבודה של הבינה המלאכותית המתפרשים בצורה חלקה מהקצה עד הליבה ועד לענן, יופיעו כמובילים והמשבשים של העתיד."
למידע נוסף אודות המחקר מגמות גלובליות ב-AI של S&P Global לשנת 2023, בקרו בכתובת www.weka.io/trends-in-AI כדי לקרוא את הדוח המלא או להירשם ל-WEKA ו-S&P Global Market Intelligence וובינר שייערך ב-26 בספטמבר 2023: www.weka.io/lp/how-to-accelerate-your-ai-ml-journey.
מתודולוגיית מחקר
הממצאים בדו"ח מגמות גלובליות ב-AI לשנת 2023 של S&P Global Market Intelligence שואבים מסקר שנערך ברבעון השני של 2023 בקרב 1,516 מקבלי החלטות/משפיעים בתחום הבינה המלאכותית/לימוד מכונה בחברות עם יותר מ-250 עובדים והכנסות שנתיות של יותר מ-10 מיליון דולר. המחקר נתן עדיפות למשיבים עם פרויקטי AI/ML בפיילוטים וסביבות ייצור בתעשיות הבאות: תעופה וחלל וביטחון, רכב, השכלה גבוהה, פיננסים, אנרגיה/נפט וגז, ממשלה, בריאות, טכנולוגיית מידע, מדעי החיים, ייצור, מדיה ובידור ותקשורת. הדו"ח מסתמך גם על ידע הקשרי של מחקרים נוספים שנעשו על ידי S&P Global.
אודות WEKA
WEKA מובילה שינוי פרדיגמה באופן האחסון, העיבוד והניהול של הנתונים בעידן הענן והבינה המלאכותית. פלטפורמת הנתונים של WEKA® היא פתרון תוכנה שהופך ממגורות נתונים עומדים לצינורות נתונים דינמיים המניעים מעבדי GPU ביעילות ומתדלקים עומסי עבודה עתירי ביצועים בצורה חלקה ובר קיימא. ארכיטקטורת הענן המתקדמת שלה מותאמת לפתרון אתגרי נתונים מורכבים בקנה מידה, ומספקת שיפורי ביצועים פי 10-100 בסביבות קצה, ליבה, ענן, היברידיות ומרובות עננים. WEKA עוזרת לארגונים מונעי נתונים המובילים בעולם להאיץ פריצות דרך של מחקר וגילוי ותוצאות עסקיות – כולל שמונה מתוך הרשימה של Fortune 50. אנו פועלים בלמעלה מ-20 מדינות ברחבי העולם ונתמכים על ידי עשרות משקיעים ברמה עולמית. למידע נוסף, בקרו בכתובת www.weka.io או צרו איתנו איתנו קשר ב-Twitter, LinkedIn ו-Facebook.
WEKA והלוגו של WEKA הם סימני מסחר רשומים של WekaIO, Inc. סימני מסחר אחרים שמוזכרים כאן הם שמות מסחריים של בעליהם, בהתאמה.
1 מקור: S&P Global Market Intelligence, דו"ח מגמות גלובליות ב-AI לשנת 2023
https://www.weka.io/trends-in-ai/
תמונה – https://mma.prnewswire.com/media/2186671/S_P_Global_Trends_in_AI.jpg
לוגו – https://mma.prnewswire.com/media/1796062/WEKA_v1_Logo.jpg
