你的AI基础设施准备好满足未来需求了吗?

作者:高级研究助理杰里米·科恩研究副总裁尼克耐心

许多组织对人工智能和机器学习应用程序对其基础设施的需求准备不足,但他们准备投入资金来改变这种情况。

这只是我们从新研究中得出的几个结论企业之声:2019年人工智能和机器学习基础设施调查.近一半(45%)的企业表示,他们目前的AI基础设施将无法满足未来的需求(见图1),这引发了一些问题:

•为什么?
•他们打算怎么做?
•他们准备好花钱解决问题了吗?

图1
图1人工智能的企业基础设施现状















为什么呢?


一般来说,数据是基础设施需要全面改革以大规模提供人工智能的原因,在我们的调查中,89%的受访者表示,他们预计使用机器学习工作负载的数据量将在明年增加,近一半的人预计将增加25%或更多。其中大部分增长将来自非结构化数据,因为人工智能和机器学习最具变革性的用例涉及从非结构化数据中获得洞察力,无论是文本、图像、音频还是视频。

他们打算怎么做?

企业明白,要想大规模利用人工智能,不仅仅是扩大现有基础设施的问题。需要新的基础设施来应对机器学习工作负载的需求,包括新的可扩展存储、专用加速器和低延迟网络。这些需要部署在不同的执行场所。

企业还表达了对其人工智能基础设施的各种担忧,从这些系统的安全性到数据管理功能的不透明性。彻底改造人工智能基础设施需要的不仅仅是购买更好的硬件;这将需要新的工具和架构范例的更新。

他们准备好花钱解决问题了吗?

是的,他们是。我们的调查显示,83%的受访企业表示明年将扩大人工智能基础设施预算,其中39%的企业预计将增加25%或更多。在基于云计算的人工智能平台上的支出将引领潮流,89%的受访者计划在明年增加在这方面的支出。

我们的《企业之声:人工智能和机器学习基础设施2019》调查包含了更多有关主题的数据,如支出决策者、机器学习过程中对基础设施造成压力的具体点、组织希望购买的人工智能特定基础设施组件类型、技能短缺最严重的领域,以及机器学习模型训练和部署的频率和地点。

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集成自动化已经征服了RPA和AI曾经争夺的土地吗?

提供的首席分析师Carl Lehmann

就像新一季《权力的游戏》英雄们的冬天一样(我们保证这是唯一关于《权力的游戏》的参考,我们不会分享任何剧透),科技行业有一种说法是,集成自动化已经取代了机器人流程自动化(RPA)等工具。我们当然不反对,事实上,早在2017年,我们就预测RPA公司可能无法作为独立供应商生存下来。

在这个2017年4月报告我们预测,与更复杂的平台相比,只专注于自动化重复任务的RPA供应商,虽然在短期内受到许多IT部门的欢迎,但不太可能作为独立供应商生存下来,因为更复杂的平台可以调用各种机器学习(ML)技术来添加上下文感知和对非结构化交互的指导,以达到预期的结果。根据我们的分析师,即使是可以根据规则、条件路由和逻辑操作进行自动化,并根据其学习修改行为的RPA平台也被认为是可能被纳入超大规模csp的ML平台、IT巨头和大型系统集成商的工具包的技术。在我们看来,RPA作为一个独立产品不太可能持续很长时间。

再次在2017年8月,我们的分析师团队注意到一个上升的趋势,即BPM软件转变为面向流程和内容的应用程序开发和运行时平台,我们称之为“数字自动化平台”(DAP)。正如报告中提到的,dap将成为实现智能流程自动化(IPA)的统一开发、集成和运行时环境,IPA是一种专注于直观用户体验、上下文感知和透明执行的管理规程。就像今天其他人所描述的集成自动化一样,DAP将需要RPA功能——创建软件“机器人”,在业务流程中自动化重复的人类活动——和AI集成——在一个解决方案中为应用程序开发人员和用户(流程涉众)暴露“下一个最佳猜测”活动,并提取洞察力。特别是,RPA被引用为“可能成为几家DAP供应商产品的核心使能技术”。

简而言之,dap和集成自动化听起来不太像RPA和类似技术的死亡,而更像是加速业务运营并使其高效的下一个合乎逻辑的进化。两者都描述了面向内容和流程应用程序的功能丰富的开发平台,以及从自动化执行中提取知识以满足企业创新和运营效率需求的方法。事实上,我们最近的研究强调了这种进化(在这篇聚焦报道中,现已向公众开放)涵盖了为什么我们认为发现和影响如何创造价值和优势的核心工具包括下一代dap、RPA技术、混合集成平台(HIPs)和过程挖掘技术(PMT)平台。www.yabo11vip.com451研究客户可以在我们的研究仪表板中访问有关RPA和DAP等的所有市场洞察报告。没有权限?申请试用

就像《权力的游戏》英雄们在新一季的冬天到来一样(我们保证这是唯一的《权力的游戏》参考,我们不会分享任何剧透),科技行业有一种说法是,集成自动化已经取代了机器人流程自动化(RPA)等工具。我们当然不反对,事实上,早在2017年,我们就预测RPA公司可能无法作为独立的供应商生存下来。

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谷歌Cloud Next 19年的关键分析师洞察综述

提供的研究副总裁Matt Aslett

本月早些时候,451 Research的一些来自多个渠道www.yabo11vip.com学科的分析师在旧金山参加了30,000多名Cloud Next与会者。与前几年一样,这次活动让我们的团队思考谷歌是否以及如何能够将其在开发人员中的受欢迎程度转化为企业采用。

在参加了谷歌Cloud Next的所有三次活动(以及之前的2016年GCP Next活动)后,我们发现,当谷歌云业务试图保持与开发者和初创公司的互动时,该活动变得越来越以企业为中心,这很有趣。尽管后者仍然能够使用谷歌云服务进行实验,但该公司的战略发生了明显的转变,将销售团队的重点放在将大规模投入生产的重大部署上。yabo07这将越来越多地涉及谷歌的内部工程师更直接地与企业客户接触,特别是在人工智能项目上,为可重复的、转型的用例构建剧本。要做到这一点,该公司可能需要更充分地与咨询和服务提供商合作,并建立自己的专业服务组织。yabo07

在考虑整体企业战略时,我们发现,虽然谷歌Cloud多年来无疑在企业客户中取得了一些成功,但旗舰客户,如Spotify,往往是数字原生客户。谷歌特意调整了销售策略,吸引了更多传统的旗舰客户,但公平地说,在与企业客户接触的同时,保持与开发者的关系并不是一件容易的平衡之举。新任首席执行官托马斯·库里安(Thomas Kurian)概述了公司如何招聘更多的企业销售人员,但这只是谷歌如何改变的一个方面——在库里安被任命之前,谷歌已经开始改变——以应对企业客户。

另一个显著的变化是谷歌采用了更有同理心的方式来满足客户的需求——接受这样一个事实:尽管许多潜在客户可能喜欢“像谷歌那样运行”,但传统的本地部署投资加上采用其他云服务往往无法实现这一点。yabo07用于内部部署和多云应用程序开发和管理的Anthos混合云平台的推出很好地表明了这一战略变化,同时也有一个明显的变化,即将谷歌云平台描述为数字转型的引擎,而不是目的地。wwwyabo2018还有一个更大的关注用例和“解决方案”,而不是独立的产品/服务。yabo07这应该会对公司很好,特别是在AI和ML方面,尽管这也可能需要在咨询和专业服务方面增加投资。yabo07

我们在这里提供的只是我们分析师的一些高层印象。www.yabo11vip.com451研究订户可以访问这份市场洞察报告在我们的研究仪表板中,展示了本次会议在混合云和多云、人工智能和机器学习、数据和分析、安全、劳动力生产力和物联网等领域最有趣的所有高层发展。不是现在的用户?申请试用
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人工智能和机器学习将如何、为什么以及何时改变组织

作者:Nick Patience, 451 Reseawww.yabo11vip.comrch创始人和软件研究副总裁

人工智能,尤其是机器学习,将成为未来十年最具变革性的技术,但这才刚刚开始。

自2000年成立451 Research以来,我们一直在研究人工智能和机器学习。www.yabo11vip.com当时,我们主要专注于围绕政府情报场景的用例进行文本分析,将来也会关注法律行业。我们从那里扩展了额外的信息类型——例如音频语音、图像和视频——成为了机器学习可以从中提取见解的可行数据类型。为了加强我们对这一广阔而不断发展的领域的报道,我们发起了关于这个主题的首次调查:企业之声:人工智能和机器学习调查-采用、驱动因素和利益相关者2018

我们的新调查汇集了用例、商业利益、采用障碍以及谁在影响并最终决定何时、如何以及为什么采用机器学习的信息。考虑到机器学习是一种万能技术,它的用例遍布所有行业垂直领域和组织的所有层也就不足为奇了。几乎所有接受调查的人(97%)都认为人工智能将对社会产生影响,其中75%的人认为人工智能将在未来两年内产生中等到显著的影响。问题是影响有多大,会在哪里感受到?

公关图形投票AI 2018 2 1
行业的乐观
受访者普遍持乐观态度,69%的人认为人工智能将对社会产生主要或部分积极的影响。被大肆吹嘘的失业威胁似乎并没有让人们那么担心。虽然62%的人认为人工智能会对他们的组织产生某种影响,但只有7%的人认为这是负面的,这表明受访者并不担心人工智能会在短期内取代他们的工作。

投票AI 2018博客图片
随着领域越来越接近个人情况,我们发现人们对人工智能的影响越来越矛盾。我们的调查发现,只有36%或受访者认为它会产生重大或中等影响,40%的人不确定影响是积极的还是消极的。
企业采用
尽管我们正处于采用机器学习的早期阶段——据我们估计,可能处于S曲线开始的平坦阶段——但我们发现许多组织已经在开发或部署机器学习。约36%的受访者目前正在开发或部署机器学习。早期采用者可以利用内部人才自行开发,使用某种第三方为他们开发,或者购买已经内置了机器学习的应用程序——各种类型的安全工具是最后一种方法的一个很好的例子。
它们究竟是如何开发和部署的,可以预见是多种多样的,没有一种方法占主导地位。一些受访者正在使用基于云的工具和第三方系统,但有相当一部分人希望购买内置机器学习的应用程序,而另一些人则希望在内部构建。类似地,开发和部署都可以使用几个不同的执行场所,以及大量的工具集。基于云的平台是最受欢迎的,几乎有一半的人使用它们,但分解一下,我们看到机器学习的开发或部署因项目的状态而异。例如,那些表示他们计划在未来使用机器学习的公司比那些已经部署了机器学习的公司更倾向于选择云平台。
这项调查描绘了北美、欧洲和亚太地区从小型到大型企业的整体情况。未来的调查将重点关注用例和商业利益,并更深入地研究基础设施的变化,这些变化需要或已经发生,以使所有组织都能实现人工智能和机器学习的承诺。

了解更多企业之声
作者:Nick Patience, 451 Reseawww.yabo11vip.comrch创始人和软件研究副总裁
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准备HCTS -与研究副总裁Matt Aslett的问答

接下来,在我们的“准备HCTS - Q&A”系列中,我与研究副总裁Matt Aslett.Matt全面负责数据平台和分析覆盖,他上次在hct在2013年。

问:你将在这次会议上讨论什么问题?

答:我们的研究表明,人工智能(AI)和机器学习(ML)是企业和服务提供商在寻求提供数据驱动的效率和竞争优势时的最高优先级之一——29%的受访者将ML/AI列为2018年的优先级,12%的受访者目前使用这些技术(见图1)。投票数字脉搏2017马特QA
人工智能和机器学习从根本上改变了人与计算机之间的关系,因为以前认为超出计算机范围(因此完全是人类的专利)的任务正在通过软件迅速成为可能。事实上,47%的受访者表示,他们计划在未来两年内使用人工智能和机器学习.我将讨论451对人工智能和机器学习的看法,它们推动重大长期变化的潜力,以及对基础设施和服务提供的可能的直接影响。

问:为什么参加HCTS的人会觉得这次会议很有价值/他们希望获得什么?

答:www.yabo11vip.com451 Research认为,人工智能不仅将彻底改变软件行业,还将改变我们的生活、工作、学习和娱乐方式。然而,尽管人工智能的长期影响确实是革命性的,但最初的改进可能显得相对常规和狭隘。这种两分法有可能造成幻灭,但就技术革命的历史而言,这是意料之中的。

人类感知未来的能力常常受到当前现实的限制,同时也有高估短期收益而低估长期影响的倾向。在此背景下,我们将讨论人工智能和机器学习对基础设施和服务提供的一些预期好处:从自动化IT服务台到确保数据中心尽可能高效地运行,再到容量预测。应用这些技术的潜力是如此巨大,挑战可能是知道在哪里首先部署资源。因此,我们还将提供早期AI用例和示例的实用指南,451 Research的机器学习成功五步流程,并涵盖关键问题,如:www.yabo11vip.com
  • 为什么现在才出现人工智能和机器学习,如何开始?
  • AI和ML如何帮助我更有效地运行数据中心?
  • 如何使用AI和ML实现IT服务提供的自动化?

问:你为什么对参加今年的HCTS感到兴奋?

答:HCTS一直是一个很好的活动,既有有趣的内容,也有教育意义,还能与志同道合的决策者和思想领袖进行社交。和往常一样,我们的议程非常丰富,包括451 Research分析师和行业知名人士的有趣演讲和讨论。www.yabo11vip.com考虑到消费时代的到来,以及包括云计算、物联网和人工智能在内的多个行业趋势的融合,今年的活动将会特别有趣。

要听Matt讨论企业内的人工智能应用,请注册hct 2018会议将于9月24日至26日在拉斯维加斯的百乐宫举行。请关注我们正在进行的系列中的其他帖子,包括我们的威廉·费罗斯问答

图1来自企业之声(投票)-数字脉搏:2017年预算和展望
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