«data-stats =» true «> Внедрение ИИ в компаниях затруднено из-за отсутствия навыков Гжегож Кубера, 21.04.2021 , 09:37 искусственный интеллект и персонал Бизнес-приложения Поделиться Твитнуть LinkedIn

Компании все чаще принимают и открываются для искусственного интеллекта, но существует нехватка специалистов, которые будут выполнять соответствующие внедрения и иметь соответствующие навыки. Обучающая компания O Рейли говорит, что нехватка специалистов по ИИ очень велика.

ИИ дает много преимуществ, но не хватает специалистов/Фото : Unsplash.com

Как мы читаем в отчете, подготовленном O'Reilly, 19% респондентов указали на отсутствие квалифицированных сотрудников и трудности с наймом соответствующих специалистов как на самые большие препятствия для внедрения ИИ в их компания.

См .: AWS

См. Также: Модернизация корпоративной сети за 5 шаговSamsung хочет создать копию человеческого мозга и подвергнуть ее компьютерному анализу

Идя дальше, кажется, что компаниям сложнее всего найти специалистов по моделированию машинного обучения (моделирование машинного обучения) и науке о данных — здесь 52% респондентов указали на трудности с трудоустройством. Еще 49% утверждают, что им сложно найти людей, которые разбираются в искусственном интеллекте, но при этом хорошо понимают бизнес-цели и знают, как использовать эти технологии в бизнесе. Также ощущается нехватка специалистов по инженерии данных (42% респондентов).

По мнению О'Рейли, недостатки этого типа людей являются одной из причин, по которым процент компаний, использующих AI-решения, за последний год остался на стабильном уровне и составил около 25%. Другими словами, таких организаций было бы больше, а кадров нет.

Проверить: Teamsy

Но нехватка талантов — не единственное препятствие для развертывания систем искусственного интеллекта. О'Рейли утверждает, что у многих компаний есть еще одна проблема, заключающаяся в отсутствии высококачественных данных, которые ИИ мог бы фактически использовать для получения конкурентного преимущества. Только сейчас предприятия начинают понимать, что одного сбора данных недостаточно — нужно знать, что именно собирать, а также делать это соответствующим образом (обработка данных). Только данные хорошего качества позволят проводить последующий анализ и делать прогнозы, которые будут способствовать лучшему развитию бизнеса.

Для коммерческого воспроизведения контента Computerworld необходимо приобрести лицензию. Свяжитесь с нашим партнером YGS Group по адресу [email & # 160; protected] Поделиться Поделиться Твитнуть LinkedIn Авторы и время; Гжегорц Кубера Computerworld

Бывший главный редактор benchmark.pl и журнала Laptop. Он публиковался в CD-Action, Esquire, PLAYBOY Polska, PC World, Bloomberg Businessweek. Журналист по экономическим и технологическим вопросам. Автор двух бизнес-книг, бестселлеров на польском рынке: «Пшескок. Как развивать свой бизнес, когда вы все еще работаете полный рабочий день» (2019 г.) и «Создайте единорога. От идеи до стартапа на миллионы» (2016 г. ). Он специализируется на программном обеспечении, кибербезопасности, программировании и облаке.

Подробнее: Гжегож Кубера

# hpe_special_offers.