Informe McKinsey: dos tendencias de IA lideran las perspectivas para 2022

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La nueva publicación de McKinsey, Technology Trends Outlook 2022, ha mencionado la IA aplicada y la industrialización del aprendizaje automático como dos de las 14 tendencias tecnológicas más importantes que se están desarrollando en la actualidad.

Según McKinsey, el estudio se basa en la investigación de tendencias compartida en 2021, agrega nuevos datos y un análisis más profundo y examina "factores cuantitativos tangibles como la inversión, la investigación y la cobertura de los medios para medir el impulso de cada tendencia".< /p> La IA aplicada encabeza la lista con madurez e innovación

La IA aplicada, considerada por McKinsey como basada en tecnologías probadas y maduras, obtuvo la puntuación más alta de 14 tendencias en medidas cuantitativas de innovación, interés e inversión, con aplicaciones viables en más industrias y más cerca de un estado de adopción generalizada que otras. tendencias .

En una encuesta sobre el estado global de la IA de McKinsey de 2021, el 56 % de los encuestados dijo que su organización había adoptado la IA, frente al 50 % en la encuesta de 2020. Según el informe de 2022, las industrias tecnológicas lideran la adopción de la IA, mientras que los productos las operaciones de desarrollo y servicio son las funciones empresariales que más se han beneficiado de la IA aplicada.

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Roger Roberts, socio de McKinsey y uno de los coautores del informe, dijo sobre la IA aplicada, que se define "bastante ampliamente" en el informe: "Vemos cosas que van desde el análisis avanzado hasta... la implementación del aprendizaje automático a escala de conjuntos de datos al servicio de resolver un problema persistente de una manera nueva”, dijo.

Esta decisión se refleja en una explosión de publicaciones sobre IA, no solo porque los científicos de IA están publicando más, sino porque personas en una variedad de campos están usando IA en su investigación y el avance de la ciencia. aplicación de IA, explicó.

“Realmente existe este camino entre la ciencia, la ingeniería y la escala”, dijo. "Vemos que la IA avanza bastante rápido por este camino, y lo que realmente me emociona es el hecho de que cada vez más cosas pasan de la ingeniería a la escala".

Sin embargo, el informe de McKinsey también destacó una variedad de incertidumbres clave que podrían afectar el futuro de la IA aplicada, incluida la disponibilidad de talento y financiamiento, preocupaciones sobre seguridad cibernética y preguntas de las partes interesadas sobre el uso responsable y confiable de la IA.

McKinsey dice que la industrialización de la IA es una tendencia creciente

Según el informe de McKinsey, la industrialización del aprendizaje automático (ML) "implica la creación de una pila de herramientas técnicas interoperables para automatizar el ML y escalar su uso para que las organizaciones puedan desarrollar todo su potencial". El informe señala que McKinsey espera que la industrialización de ML se extienda a medida que más empresas busquen utilizar IA para un número creciente de aplicaciones.

"Abarca MLops, pero se extiende más completamente para incluir la forma de pensar sobre la pila de tecnología que admite la escalabilidad, que puede reducirse a innovaciones a nivel de microprocesador", dijo Roberts. "Se ven muchas capacidades nuevas en el silicio que respaldan la aceleración de clases particulares de trabajo de IA, y estas innovaciones se utilizarán más ampliamente, lo que permitirá una escalabilidad más rápida y eficiente tanto en términos de recursos informáticos como también de mayor sostenibilidad".

El informe...