Algorithmia的一份新报告发现，AI的企业预算正在快速增长，但部署挑战仍然存在。Algorithmia的2021年企业机器学习趋势报告包含403位参与机器学习计划的商业领袖的观点。Algorithmia首席执行官迭戈·奥本海默(DiegoOppenheimer)表示：“冠状病毒的爆发引发了快速变化，挑战了我们在许多领域的假设。在这个瞬息万变的环境中，组织正在重新考虑他们的投资，并意识到人工智能/机器学习对推动收入增长的重要性以及不确定时期的效率。在大流行之前，追求AI/ML计划的组织的首要问题是缺乏熟练的内部人才。如今，组织越来越关注如何在生产中更快地移动机器学习模型，以及如何随着时间的推移确保他们的表现。虽然我们不想忽视这些问题，但我感到鼓舞的是，挑战的类型与如何最大化AI/ML投资的价值有关，而不是公司是否可以追求他们根本。主要的收获是AI预算正在显着增加。83%的受访者表示与去年相比他们增加了预算。虽然许多公司度过了艰难的一年，但企业领导者并没有放弃对AI的投资，而且实际上正在成倍增加。Algorithmia调查的受访者中有50%表示他们计划今年在AI上投入更多。大约五分之一的人甚至表示他们“计划投入更多”。76%的企业表示他们现在将AI/ML优先于其他IT计划。64%的受访者表示，在过去12个月中，相对于其他IT计划，AI/ML的优先级有所提高。全球失业率处于数年来最高水平，有时甚至是数十年来的最高水平，至少令人鼓舞的是，76%的受访者表示他们没有缩减AI/ML团队。规模。27%的人甚至报告说有所增加。43%的人表示他们的AI/ML计划“比人们想象的重要得多”，近四分之一的人认为他们的AI/ML计划应该有是他们的早点成为重中之重。流程自动化和改善客户体验是人工智能投资的两大领域。到目前为止，这都是好消息，但许多公司仍然面临尚未解决的AI部署问题。治理是迄今为止公司面临的最大人工智能挑战。56%的组织将治理、安全和可审计性问题列为关注点。法规遵从性至关重要，但可能会造成混淆，尤其是当法规不仅在不同国家甚至各州之间存在差异时。67%的组织表示，他们的AI/ML部署必须遵守多项法规。49%的组织将基本集成问题列为一个问题。此外，与AI部署策略相关的工作角色比以往任何时候都多，而且它不再只是数据科学家的领域。然而，隧道尽头可能会有一些曙光。组织报告使用专用的第三方机器学习操作解决方案时获得了改进的结果。虽然请记住Algorithmia是第三方机器学习Ops解决方案，但该报告称使用此类平台的组织平均可节省约21%的基础设施成本。此外，它还有助于释放花费更少时间在模型部署上的数据科学家。
