Hype Cycle for Artificial Intelligence, 2024

Gartner традиционно летом обновляет Циклы Хайпа. Вот и свеженький про Искусственный Интеллект.

За прошедший год две технологии сделали самое большое движение по кривой - это AI-инжиниринг и Графы знаний.

🚩 AI-инжиниринг становится ключевым элементом масштабирования корпоративных AI-решений и объединяет все виды Ops, которые можно представить вокруг данных и ИИ (DevOps, DataOps, MLOps, LLMOps….). Ключевая задача - создать конвейер по выводу ИИ-решений в промышленную эксплуатацию.

🚩 Графы знаний позволяют выстроить взаимосвязи между данными и обеспечить точные результаты при поиске и извлечении знаний. В добавление к генеративному ИИ и машинному обучению, которые обнаруживают шаблоны в данных, позволят существенно повысить качество получаемых ответов для принятия бизнес-решений.

Любимое слово Gartner (да и мне оно тоже нравится) в отношении архитектуры - Композитность. Composite AI и Мульти-агентные системы пока еще в стадии подъема на горку, но показывают фокусировку на комплексной автоматизации процессов с использованием множества моделей и систем.

Отдельный плюс ставлю за Автономные системы - они в самом начале цикла и впереди длинный и интересный путь!

❗️Автономные системы — самоуправляемые физические или программные системы, выполняющие задачи в пределах определенной области, обладающие тремя фундаментальными характеристиками:

• автономность (выполняют собственные решения и задачи без внешней помощи);
• обучение (изменяют свое поведение на основе опыта, изменяющихся условий или целей);
• агентность (имеют представление о своем внутреннем состоянии и цели, которые направляют их обучение и позволяют им действовать независимо).

Если вы всегда ограничивались только самой картинкой Hype Cycle, то рекомендую посмотреть и сам отчет (pdf, 73 стр - в первом комментарии по ссылке) с деталями и прогнозами про интересующую технологию.

➡️ Gartner Hype Cycle https://t.me/ReymerDigital/56

Эффективного погружения!