Ciclo de Hype de Gartner 2019: análisis de los vuelos

Analizamos las tecnologías de IA de 2019 meticulosamente y las comparamos sin vergüenza con las predicciones de 2017.

En primer lugar, ¿qué es el ciclo de exageración de Gartner? Es una especie de ciclo de madurez de la tecnología, o más bien, una transición de la fase de entusiasmo a su uso productivo. A continuación, se mostrará un gráfico con la traducción para que sea más claro. todo. Y abajo están las explicaciones.

Primera fase. ̶I̶n̶d̶i̶g̶n̶a̶c̶i̶ó̶n̶. Lanzamiento. La tecnología aparece, primero es discutida por nerds ilustrados y luego por el público fanático; la emoción va en aumento gradualmente.

Segunda fase. ̶E̶n̶t̶u̶s̶i̶a̶s̶m̶o̶. Pico de expectativas desmesuradas. En algún momento, todos hablan de la tecnología, intentan implementarla y los más astutos tratan de venderla a precios exorbitantes.

Tercera fase. ̶D̶e̶p̶r̶e̶s̶i̶ó̶n̶. Caída del interés. La tecnología se está implementando activamente y a menudo falla debido a fallos y limitaciones. "¡Es una tontería todo esto!" se escucha por aquí y por allá. El entusiasmo cae drásticamente (el precio, a menudo, también).

Cuarta fase. ̶R̶e̶f̶u̶t̶a̶c̶i̶ó̶n̶. Corrección de errores. La tecnología se está refinando, se están resolviendo problemas. Poco a poco, las empresas comienzan a probar la implementación de la tecnología y, ¡hurra!, todo funciona perfectamente.

Quinta fase. ̶A̶c̶e̶p̶t̶a̶c̶i̶ó̶n̶. Trabajo productivo. La tecnología gana su merecido lugar en el mercado y funciona tranquilamente, se desarrolla y gusta.

¿Qué está de moda?

Regresando al ciclo de exageración de 2019. La empresa Gartner lanzó en septiembre publicó un informe sobre en qué etapa se encuentran las tecnologías de inteligencia artificial y cuándo comenzarán a trabajar de manera productiva. Gráfico abajo, comentarios bajo el gráfico.

Con una gran ventaja y ya en la fase de "Trabajo productivo" están las tecnologías de "Reconocimiento de voz" y "Aceleración de procesos utilizando GPU". Esto significa que deben implementarse urgentemente, ya que ya ofrecen una ventaja competitiva a sus propietarios.

El aprendizaje automático automático (AutoML) y los chatbots están actualmente en la cima del entusiasmo. Es decir, todos hablan de ellos, muchos los implementan, pero llevar estas tecnologías al nivel adecuado tomará entre 2 a 5 años.

Las máquinas que nos son familiares también están más que de moda en este momento. La tecnología de "vehículos autónomos" casi toca fondo. En este caso, esto es bueno, ya que adelante está el trabajo productivo. Sin embargo, según Gartner, se requerirán al menos 10 años para su desarrollo y adaptación.

¿Dónde están hoy esos drones alguna vez populares y la realidad virtual? Todo está donde debe: Gartner ha incluido los drones en el ámbito de Edge AI (categorías que rozan con la IA), y la realidad virtual se ha convertido en parte de la inteligencia aumentada. Ambas temáticas, por cierto, están en fase de lanzamiento y tienen un pronóstico positivo: de 2 a 5 años hasta su funcionamiento productivo en el mercado.

Perspectivas

Entre las características prometedoras: Software Robótico para la automatización de procesos (Robotic process automation software) – suena aterrador, pero en realidad significa que un robot reemplaza acciones rutinarias. Una pesadilla nocturna para el personal no calificado; sin embargo estudio Harvard Business Review afirma: no habrá despidos, pero la productividad aumentará. Hay razones para creer. La tecnología pasará su pico de desaprecio y desdén en 2 años, y luego se generalizará.

Entre las tecnologías de las que evangelistas e infoprofesionales de todos los tipos hablarán masivamente solo en perspectiva, el "hardware neuromórfico" ha despertado un interés particular. Se trata de dispositivos eléctricos (chips) que imitan estructuras biológicas naturales de nuestro sistema nervioso en términos de eficiencia energética. Simplificando mucho, se trata de súper rendimiento gracias a la división del trabajo (actualización asincrónica de neuronas). Gigantes como IBM e Intel ya están creando chips neuromórficos. Pero el ejército de John Connor tiene tiempo para prepararse para el día del juicio: Gartner ha asignado 10 años para la madurez de esta tecnología.

Sobre la ética digital (Digital Ethics), es característico que se hable mucho, pero no se apresuran a implementar. Esta dirección se ha destacado como una categoría separada en el ámbito de la IA: se refiere a que se deberíamos establecer ciertos principios éticos, normas y estándares sobre la recopilación de datos y la incorporación de la IA en la vida, en resumen, para que sea como las personas. Al fin y al cabo, hay que mirar ejemplos de Asimov.

2017 vs 2019

Curiosamente, en 2017 todo era diferente, ni siquiera había un ciclo de hype separado para la IA: las tecnologías de IA viajaban en el tren de las tecnologías emergentes junto con blockchain y la realidad aumentada.

El aprendizaje automático y el aprendizaje profundo estaban en la cima del hype en 2017, y en 2019 continuaron su camino hacia el declive, es decir, hacia el trabajo productivo.

Por cierto, los drones han pasado de un pico a una caída durante un año, y en 2019 regresaron hacia un enfoque hacia el pico. Y eso sucede, sí.

En 2019, entraron en el ciclo 8 nuevas tecnologías. Entre ellas, servicios en la nube de IA (Cloud Services), mercados de IA (Marketplaces) y computación cuántica con IA (Quantum Computing). En general, herramientas bien conocidas (en círculos reducidos) que comienzan a alinearse con AI.

Fuente: habr.com