Пандемия коронавируса значительно затронула рыночные и технологические отрасли. Однако, негативное влияние на экономику подстегнуло интерес к внедрению Data Science. Ник Элприн считает, что наука о данных станет в этом году общекорпоративной возможностью, и будет влиять на все направления бизнеса.
Инвестиции в Data Science
COVID-19 ускорил переход компаний из списка Fortune 500 к общедоступным облакам и современным инструментам обработки данных для поддержки удаленных сотрудников. Теперь организациям стало легче продолжать инвестиции. Многие из компаний из списка Fortune 500 вкладывают средства в развитие основных компетенций в машинном обучении и науке о данных. Основной мотив – стать лучше своих конкурентов.
Мониторинг моделей
COVID-19 оказал влияние на все аспекты бизнес-операций, которые зависят от искусственного интеллекта и машинного обучения для автоматизации бизнес-решений. Одна из самых больших проблем – это массовый дрейф данных – изменение входных данных модели, ведущее к снижению производительности и неточным выходным данным из-за крупномасштабных изменений в поведении людей после пандемии. Разработка новых решений для мониторинга моделей по отслеживанию дрейфа данных станет важной областью инноваций и инвестиций в 2021 году.
Руководство меняется
В 2021 году директора по аналитике данных (CDAO) заменят в руководстве директоров по данным. Причина – компании переходят от акцента на «данных», лежащих в основе моделей, к ИИ. Это потребует новых компетенций от руководителей, которые отвечают за данные.
Модельный риск войдет в мейнстрим
Фирмы, предоставляющие финансовые услуги, давно использовали модели прогнозирования для принятия решений. Такие модели подлежат контролю со стороны регулирующих органов, и компании осознали риски, связанные с этим подходом.
По мнению Ника Элприна, в 2021 году компании будут широко осведомлены о юридических последствиях и рисках автоматизированных решений во всех отраслях. Кроме того, появятся практика проведения судебных разбирательств, связанных с дискриминацией или ответственностью, вытекающие из решений, принятых моделями.
«Теневые ИТ»
До сих пор науке о данных не хватало как надлежащего управления, так и централизованной платформы на предприятиях. Это приводило к развитию «теневых ИТ».
Наличие серых систем не допустимо. Наука о данных становится критически важной для каждой бизнес-функции. В наступившем году все больше организаций будут рассматривать модели как материальные активы.
Прозрачность
Расширенные возможности ИИ открывают новые перспективы в способах введения моделей в производство, но быстро развивающиеся стандарты конфиденциальности, наподобие GDPR, потребуют от моделей ИИ прозрачности и безопасности. Это повлечет за собой крупные денежные вложения в развитие ModelOps, DevOps, управление рисками модели, объяснимый ИИ и этичный ИИ.
Образовательные программы
В 2021 году резко вырастет спрос на образование в области науки о данных, поскольку модели в большей степени влияют на все сферы бизнеса и экономики. Наука о данных станет популярным предметом для первокурсников.
В прошлом наука о данных была разделена на отдельные организации, 2021 год станет годом, когда Data Science начнет влиять на все направления бизнеса.
Комментарии
Отправка комментария