Accentul AI se schimbă de la „Date” la „Cunoaștere”

Revoluția Inteligenței Artificiale (AI) a fost declanșată acum mai bine de jumătate de secol. În ultimul deceniu, AI a crescut dintr-un domeniu științific academic pentru a începe să fie o parte practică a vieții noastre de zi cu zi. Cele mai comune strategii de afaceri AI pe care le vedem sunt construite în jurul datelor. Credem că datele de proprietate sunt în prezent cel mai strategic șanț pentru companiile de inteligență artificială, dar în următorii ani, vor deveni mai puțin un activ unic, făcând diferențierea datelor de proprietate mai puțin durabilă. Prin urmare, ne așteptăm la o schimbare a focalizării, de la strategii de IA bazate pe date, la strategii de IA bazate pe cunoaștere.

Progresul de date mari, facilitat de implementarea a numeroși senzori, conectivitate la internet și îmbunătățirea hardware-ului și software-ului în puterea de calcul, abilitățile de comunicare și stocarea digitală, au permis AI să se extindă de la mici proiecte de cercetare academică la aplicații de producție pentru întreprinderi mari. În esență, datele mari au necesitat modele sofisticate de AI pentru a analiza și obține cunoștințe și perspective, în timp ce modelele de IA au nevoie de masa critică de date mari pentru instruire și optimizare. Prin urmare, în prezent, datele sunt adesea percepute ca un șanț strategic suficient pentru start-urile AI. În calitate de investitori de capital de risc, vedem acest fenomen în mod curent. În ultimii ani, am văzut multe start-up-uri care plasează achiziția de date în centrul strategiei lor de afaceri. Un număr din ce în ce mai mare de astfel de companii subliniază seturile de date unice pe care le-au achiziționat și strategia lor pe termen lung pentru achiziționarea de date proprietare suplimentare - ca o barieră durabilă de intrare. Mai mult, pe măsură ce instrumentele AI și platformele AI-as-a-service au mercantilizat dezvoltarea modelelor de AI, iar datele publice au devenit omniprezente, nevoia percepută de a construi și apăra un șanț de date a devenit palpabilă.

În ecosistemul tehnologic actual, piețele au recompensat din ce în ce mai mult companiile cu programe de lider AI și control asupra datelor proprietare - ca un avantaj competitiv substanțial și durabil. Companii precum Google și Netflix au dezvoltat și organizat seturi de date masive și autoritare pe o perioadă lungă de timp, în timp ce multe alte companii s-au străduit în zadar să-și potrivească succesul. Un exemplu este întreruperea masivă a furnizorilor de servicii media rivale și a companiilor de producție, care au fost depășite de Netflix strategie sofisticată de date.

Cu toate acestea, datorită progreselor așteptate în ceea ce privește capacitatea și disponibilitatea de a face schimb de date, credem că în decurs de un deceniu, șanțurile de date proprietare vor fi mai puțin durabile. În timp ce datele vor alimenta în continuare motorul valorii AI, strategiile de afaceri ale AI se vor concentra din ce în ce mai mult pe cunoaștere.

Deplasarea în sus a piramidei valorii AI, către nivelul de cunoaștere

Piramida valorii AI se bazează pe date și este condusă de cunoștințe. În timp ce astăzi „ne înecăm în informații, dar murim de cunoștințe”, ne așteptăm să ne deplasăm în piramida valorii AI, spre stratul de cunoaștere. Într-adevăr, am început să vedem progrese care vor încuraja și accelera această tendință prin crearea de schimburi de date. Ne așteptăm ca schimbul de date să fie facilitat de o combinație de fezabilitate sporită și disponibilitatea de a partaja date commoditizate în schimbul unor cunoștințe valoroase. Pe scurt, datele vor deveni mai abundente, disponibile, fiabile, standardizate și mai ieftine - definiția perfectă a unei mărfuri ideale. Utilizarea datelor ca o barieră durabilă de intrare va fi mai dificilă în viitor.

Fezabilitatea sporită de a partaja date va fi accelerată de proliferarea surselor de date prin intermediul internetul Lucrurilor (IoT). În plus, există noi tehnici, protocoale și standarde pentru punerea în comun, partajarea și schimbul de date. Privind în viitor, capacitatea sporită de a partaja date va deveni cu adevărat semnificativă atunci când există stimulente și o înclinație crescândă de a face acest lucru. Pe măsură ce AI subminează și perturbă moștenirea bariere competitive la intrare, multe organizații încearcă necontenit să colecteze propriile date proprietare și să le monetizeze. Din păcate, această achiziție și utilizare a datelor nu este nici ușoară, nici fructuoasă și, prin urmare, creează disonanță strategică. Acest lucru se datorează faptului că, deși AI este din ce în ce mai indispensabilă pentru majoritatea organizațiilor, nu face parte din abilitățile lor vechi sau din expertiza de bază. În plus, clipsă cronică și durabilă de ingineri, dezvoltatorii, clienții potențiali de produs și managerii instruiți în AI accentuează această disonanță și conduc la o soluție preferată pentru partajarea datelor cu scopul schimbului de cunoștințe.

Un exemplu de combinație a capacității și a dorinței care creează prin schimbul de date pentru generarea de cunoștințe este noua propunere de către Uniunea Europeană, să creeze „o piață unică pentru date”, pentru a împuternici oamenii, întreprinderile și organizațiile să ia decizii mai bune bazate pe informații din datele non-personale pentru a concura cu actualii giganți tehnologici.

Un alt factor care contribuie la reducerea durabilității șanțurilor de date este invenția de noi soluții de date care permit utilizarea unor seturi mai mici de date pentru modele de instruire. Soluțiile de date sintetice (de exemplu, cu rețele adversare generative) și alte tehnici de minimizare, cum ar fi mărirea datelor, ar putea permite companiilor să creeze produse AI perturbatoare, fără cantități uriașe de date.

Citește povestea completă aici ...