Kazalo:
Umetna inteligenca je v podjetniških krogih pritegnila toliko pozornosti, da je veliko IT voditeljev mogoče oprostiti, da mislijo, da bo zagotovila vse odgovore na vse bolj zapleten podatkovni ekosistem. Kljub temu, da ima vsekakor potencial za številne pomembne izboljšave obstoječe tehnologije, je tudi pošteno reči, da so nekatera pričakovanja glede njene učinkovitosti preveč razbita.
Pravzaprav je razmeroma malo razumevanja, kaj točno je AI, kako v resnici deluje in kaj lahko dejansko počne. In to vodi do širokih napak, ki vplivajo na njegovo vlogo v podjetju in na način, kako se bo nanašal na obstoječo infrastrukturo in ljudi, ki z njo upravljajo.
AI v ciklu Hype
Po Gartnerjevem najnovejšem ciklu Hype so ključne podskupine AI, kot so globoko učenje, strojno učenje in kognitivno računanje, na vrhu krivulje najvišjih napihnjenih pričakovanj, kar pomeni, da so na vrhu dolgega diapozitiva v korito razpuščenosti. Čeprav je to seveda za praktično vsako motečo tehnologijo v zadnjih 30 letih, opozarja na dejstvo, da naj bi predvideni vpliv AI v podjetju, ki izhaja predvsem iz kontroliranih laboratorijskih testov, naletel na realnosti proizvodnega okolja. (Oglejte si zgodovino računalniških inovacij od Ade Lovelace do poglobljenega učenja.)
