我们把新闻和突出的Gartner数据和分析2023年峰会上,本周发生在悉尼,澳大利亚。下面是一组关键的公告和见解的会议。你可以阅读从第一天的亮点在这里。
在会议的第二天,我们强调在人工智能的基础课程;前数据和分析趋势;和未来的数据科学和机器学习。
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悉尼,澳大利亚,2023年8月1日
Gartner数据&分析峰会悉尼:第二天集锦
重要公告
人工智能的基础,仍然困惑吗?一个最小可行的知识将开始使用人工智能
由埃里克Brethenoux,尊敬的副总裁分析师,Gartner
新的人工智能技术和供应商继续迅速进入市场,可以为企业创建混乱试图确定如何实现人工智能在他们的组织。在这个会话,埃里克BrethenouxGartner分析师,尊敬的副总裁,概述了如何实际引入人工智能技术来解决复杂的业务问题;步骤(避免),而实现这些技术;应用人工智能和最佳实践的组织战略。
关键的外卖
- “教育,告知,传福音,启发和神秘感。最好是一个小的教育技术蜡烛比诅咒黑暗。这有助于管理高管、员工、企业和中小企业的预期。”
- “揭开AI,删除技术行话,对话关注现实的业务问题和可实现的用例。”
- “你的前五个项目现在应该地址和改善业务的挑战。变革项目应该等待。”
- “当前人工智能的库存计划和建立一个社区。开始连锁AI的才华和迷人的冠军。”
- “人工智能发展从工具到队友,不过别担心,这不会是你的CEO。”
- “童子军组织当前的挑战和商业案例。考虑问题,可以客观衡量的。”
2023年前的趋势数据和分析
Gartner分析师,副总裁提出的加雷斯·赫歇尔
数据和分析的十大趋势(二维)技术和实践可以帮助预测变化和不确定性转变成机会。在这个会话,加雷斯·赫歇尔Gartner的分析师副总裁、共享的组织如何利用这些趋势来推动新业务增长,效率,适应能力和创新。
关键的外卖
- “d和a的十大趋势技术和实践创造价值的新来源,帮助组织预期变化和极端的不确定性转化为新的机遇。”
- 2023年d和a的十大发展趋势:
- 值的优化
- 管理你的人工智能(AI)的风险
- 数据共享是至关重要的
- d和a的可持续性
- 可观察性
- 实用数据结构
- 紧急人工智能
- 聚合和复合生态系统
- 消费者成为创造者
- 人类仍然是决策者
- “数据可观测性提供了广泛的可见性组织的景观和多层数据依赖关系,帮助识别、控制、预防、升级和纠正数据中断在意料中的sla快速。”
- “d和a和AI越来越被用于监测和基准环境,社会和治理(ESG)目标,更重要的是,提高可持续性。”
- “紧急AI允许组织应用人工智能在今天不可行的情况下,使人工智能更加普遍的和有价值的。”
- “并不是每一个决定可以或应该自动化。努力推动决策自动化不考虑在决定人类的作用将导致一个数据驱动的组织没有良心或一致的目的。”
未来的数据科学和机器学习:你不能忽视关键趋势
Gartner分析师,主任由彼得Krensky
新兴机器学习(ML)功能似乎陌生的几年前,现在塑造未来的人工智能(AI)。在这个会话,彼得KrenskyGartner的分析师主任讨论创新AI计划和组织如何改善当前的人工智能解决方案。
关键的外卖
- 到2025年,超过55%的所有数据分析深层神经网络将发生在边缘系统捕获的地步。“识别应用,人工智能训练和推论需要移动到边缘环境物联网端点附近。”
- 到2025年,pretrained AI模型集中在1%的AI供应商将作出负责任的人工智能一个社会问题。“采用risk-proportional方法交付AI价值,保护组织免受潜在的经济损失,法律行动和声誉损失。”
- 到2025年,55%的IT部门将采用数据生态系统,巩固供应商的景观40%,降低成本和选择。“评估数据生态系统根据你的能力来解决分布式数据的挑战,以及访问和集成数据源之外的你的周围环境。”
- 到2024年,60%的数据,人工智能将合成模拟现实,未来的场景和derisk AI,高于2021年的1%。“安全通过无尘室数据共享和联合学习。”
- 到2027年,50%的开发者将使用ML-powered编码工具,从今天的不到5%。“主提示符工程,使用自然语言的组合和优化代码生成的编码实践。”
- 到2027年,数据科学组织将削减70%的人工智能技术债务通过使用仿真平台和技术来管理复杂的人工智能系统。“使用自适应人工智能优化应用程序适应,抵制或吸收破坏。”
这是一个包装Gartner数据&分析峰会在悉尼!明年见。
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