?1月6日消息，据外媒报道，受新冠肺炎疫情影响，企业采用人工智能技术的速度明显加快，这主要是由于数字化业务转型举措加速完善。Algorithmia最近对参与机器学习计划的403位商业领袖进行的一项调查发现，83%的企业增加了他们的AI/ML预算，平均聘用的数据科学家人数同比增长了76%。涉及AI/ML技术的用例也明显变得更加复杂。调查发现，64%的企业需要一个月或更长时间来部署模型。38%的受访者表示，他们的数据科学家将一半以上的时间花在模型部署上，而不是训练这些模型。Algorithmia首席执行官迭戈·奥本海默表示，调查清楚地表明，要在生产环境中大规模实施人工智能模型，仍有许多工作要做。这个问题的核心是部署和更新AI模型的速度。一个数据科学家团队平均需要6个月的时间来训练和部署一个AI模型。部署后，AI模型需要随着新数据源的可用而更新。随着业务环境的变化，这个AI模型经常需要被替换，因为训练AI模型的许多假设已经不再相关。AI模型的生命周期管理催生了一门名为MLOps的新IT学科。反过来，MLOps流程需要与DataOps流程集成，DataOps流程现在需要管理TB（有时甚至是兆字节）的数据，而DevOps流程用于加速应用程序的构建和部署，将AI模型嵌入其中。完成这些任务后，企业还需要关注治理。56%的受访者将治理、安全和可审计性问题列为担忧，67%的受访者表示他们的AI计划需要遵守多项法规。如今，MLOps通常由数据科学家团队管理，但迭戈·奥本海默表示，IT团队接管AI生命周期管理只是时间问题。随着IT团队越来越依赖平台来自动化管理AI模型，到2021年，其中许多任务将变得越来越自动化。构建AI模型的平台将使用机器学习算法来自动化大部分AI模型的构建和部署。很明显，到2021年，大部分企业应用将很快采用人工智能技术。
