Při pohledu na novinové titulky se může zdát, že vstupujeme do věku AI, v redakci INSIDE jsme nicméně přesvědčeni, že až se jednou budeme ohlížet zpět pět či deset let, bude konec dvacátých let jednadvacátého století spíše počátkem věku analytiky než éry umělé inteligence. A podobně to vidí i skupina analytiků sledujících oblast dat a analytiky – v květnu dokonce publikovali studii s přehledem rovné stovky předpovědí dotýkajících se nějakým způsobem oblastí dat a analytiky, jež naznačují možný vývoj do roku 2022 (uživatelé Gartner si příslušnou studii mohou přečíst online).

Umělá, nebo jak někteří preferují strojová inteligence a hluboké učení v tom pochopitelně bude hrát svou roli, jak ostatně naznačuje jedna z předpovědí, jež byly publikovány již počátkem letošního roku:

Do roku 2023 se umělá inteligence (AI) a techniky hlubokého učení stanou nejčastěji používanými postupy u nových aplikací pro datovou vědu.

Jak vysvětluje viceprezident výzkumu Gartner Alexander Linden, jedním z hlavních důvodů proč tomu tak bude je možnost „[…]přizpůsobit se potřebám zaměstnanců a zákazníků – uživatelé se tak již nemusí učit a využívat tradiční postupy.“ Nástup umělé inteligence a hlubokého učení ale přinese i nové problémy. „Dřívější analytické techniky byly vždy srozumitelné, přinejmenším rámcově,“ vysvětluje Linden, „I když uživatelé nechápali, jak přesně byl sestaven daný model, chápali logiku, regresní modely či rozhodovací stromy.“ Hluboké učení je ale jiné. I když nabízí přesnější (či použitelnější) výsledky, chybí mu transparentnost.

Menší transparentnost analytických systémů je ale patrně daň, kterou bude nutné zaplatit, má-li se naplnit řada dalších ze stovky předpovědí, které se ve velké míře týkají toho kdo a jak bude analytické nástroje a platformy používat. Analytici společnosti Gartner mimo jiné předpovídají že:

• Do roku 2021 bude 75 % předem připravených reportů nahrazeno nebo doplněno o automatické rozbory dodané na základě odhadu toho, co je nejpotřebnější.
• Do roku 2024 přestane být nedostatek datových vědců překážkou při nasazování datové vědy a strojového učení v organizacích.
• V roce 2022 bude více než pětina státních úřadů částečně financovat otevřené státní programy poplatky za přístup k prémiovým API a datasetům.

 Tématu předpovědí pro oblast dat a analytiky se budeme podrobněji věnovat v Reportu.