La inteligencia artificial es una tecnología ampliamente utilizada que, con la ayuda de máquinas, remodela el proceso de los seres humanos integrando información, analizando datos y obteniendo conocimientos, ayudando a los humanos a mejorar la eficiencia y optimizar la toma de decisiones. Después de años de desarrollo y práctica, la inteligencia artificial se ha convertido en una tecnología cada vez más adoptada y se ha convertido en una nueva infraestructura que potencia todos los ámbitos de la vida y remodela el panorama industrial.

La tasa de penetración de la inteligencia artificial en la economía en general ha ido creciendo, pero en gran medida todavía enfrenta muchos obstáculos en el desarrollo, incluidos datos insuficientes, costos de aplicación relativamente altos, problemas de gobernanza y seguridad del sistema y desafíos de implementación. Sin embargo, en los últimos años, el mercado y la sociedad en su conjunto han ido reconociendo el papel transformador de la inteligencia artificial. En particular, los siguientes avances en factores tecnológicos y sociales han acelerado la aplicación comercial de la inteligencia artificial.

El mundo actual ha logrado una amplia digitalización e interconexión, lo que también ha llevado a un rápido aumento de la cantidad de datos. En 2021, se crearon, adquirieron, copiaron y consumieron 83 ZB de datos en todo el mundo, lo que se ha multiplicado por casi 30 en la última década y se espera que siga creciendo hasta 208 ZB en 2026. La información importante contenida en la enorme cantidad de datos ha creado muchas oportunidades para todas las organizaciones. Sin embargo, el aumento en el volumen de datos también ha traído desafíos sin precedentes al análisis de datos. Se ha vuelto cada vez más difícil y costoso manejar las tareas de análisis de datos manualmente. En este contexto, la acumulación de datos ha impulsado la aplicación de la inteligencia artificial. Al mismo tiempo, la inteligencia artificial aprende, se entrena y se desarrolla a partir de abundantes datos, volviéndose más inteligente y capaz de resolver problemas del mundo real de una manera más eficaz.

Rápido aumento de la potencia informática: la potencia informática está estrechamente relacionada con la iteración del desarrollo de chips. En comparación con las generaciones anteriores de chips, los productos de chips de inteligencia artificial de la mayoría de las empresas de chips han mejorado significativamente su potencia informática. La potencia informática de la nueva generación de chips de inteligencia artificial de los principales fabricantes de chips se puede aumentar hasta diez veces en comparación con la generación anterior de la misma serie de productos.

Reducción de tiempo y costo de capacitación de modelos: la aparición de nuevos algoritmos y marcos ha mejorado la eficiencia de la capacitación y el despliegue de inteligencia artificial en las industrias. Por ejemplo, con la ayuda de la tecnología de aprendizaje por transferencia, los conocimientos adquiridos a partir de un modelo de inteligencia artificial se pueden migrar y copiar a nuevas áreas; con la ayuda de la tecnología de aprendizaje automático de máquinas (AutoML), todos los desarrolladores y el personal empresarial pueden desarrollar y optimizar máquinas; modelos de aprendizaje, lo que reduce la dependencia de los expertos en aprendizaje automático.

La inteligencia artificial continúa ayudando a transformar todos los ámbitos de la vida en todo el mundo, y los tomadores de decisiones en varias organizaciones también lo han notado e invertido en inteligencia artificial. En 2021, el gasto mundial en inteligencia artificial alcanzará los 163.800 millones de dólares, en comparación con los 46.200 millones de dólares de 2017, con una tasa de crecimiento compuesto anual promedio del 37,2%, y se espera que aumente a 463.900 millones de dólares en 2026, con un crecimiento compuesto anual promedio. tasa del 23,1%. Se espera que para 2030, la inteligencia artificial impulse casi el 15% del PIB mundial.

Entre los pioneros en la aplicación de la inteligencia artificial, el mercado interno es muy activo y ahora lidera el desarrollo de la industria global de la inteligencia artificial con innovaciones en inteligencia artificial que continúan cruzando las fronteras existentes y emergen rápidamente. Por el lado de la demanda, la IA se considera una herramienta de fácil acceso y uso que puede permitir a entidades de todos los tamaños lograr mejoras en la eficiencia operativa y el éxito empresarial en la era digital actual. La enorme escala económica del país y el considerable nivel de actividad social han generado una variedad de escenarios de aplicación que pueden integrarse con la inteligencia artificial. Existe una enorme demanda de soluciones de inteligencia artificial en el mercado chino, y es necesario personalizarlas para escenarios diversos y dinámicos de la vida real, lo que también fomenta la innovación en tecnología y modelos de negocio en la industria de la inteligencia artificial. Por el lado de la oferta, los proveedores nacionales de IA se benefician de la gran y creciente cantidad de datos generados por la escala económica y los niveles de actividad social, un sólido grupo de talentos, capacidades de investigación líderes y actores dinámicos en el campo de la IA. Además, se espera que las políticas y regulaciones de apoyo del gobierno para promover la tecnología de inteligencia artificial, la educación de talentos de inteligencia artificial y la aplicación de soluciones de inteligencia artificial promuevan aún más el rápido desarrollo de la industria de inteligencia artificial de China.

En 2021, el gasto en inteligencia artificial de China alcanzó los 198.700 millones de yuanes y se espera que aumente a 846.600 millones de yuanes en 2026, con una tasa de crecimiento compuesta anual promedio del 33,6%. Según el "Informe del Índice de Inteligencia Artificial 2022", China es un importante mercado de inteligencia artificial con una influencia global cada vez mayor, lo que también se confirma con los siguientes hechos:

La industria de la inteligencia artificial de China se puede dividir en cuatro categorías principales según los campos de aplicación: inteligencia artificial para la toma de decisiones, inteligencia artificial visual, inteligencia artificial semántica y del habla, y robots de inteligencia artificial. A continuación se establecen las definiciones y los escenarios de aplicación típicos de cada una de las cuatro categorías:

Entre las categorías anteriores, se espera que la inteligencia artificial para la toma de decisiones sea la categoría de más rápido crecimiento. En 2021, la escala de gasto del mercado de inteligencia artificial para la toma de decisiones de China alcanzó los 47,1 mil millones de RMB y se espera que crezca a 284,1 mil millones de RMB en 2026, con una tasa de crecimiento compuesto anual promedio del 43,3%.

Para aprovechar al máximo el valor contenido en los datos, muchas organizaciones han adoptado un enfoque basado en datos para respaldar la toma de decisiones en las operaciones diarias. Ante cantidades cada vez mayores de datos, el análisis de datos realizado por máquinas en lugar de por humanos tiene efectos diferentes.

Antes del surgimiento y eventual aplicación comercial de la inteligencia artificial, incluso si hay suficientes datos, las empresas todavía necesitan confiar en la percepción, la experiencia, el juicio y, a veces, incluso la intuición artificial para tomar decisiones. El mundo en el que vivimos hoy está cambiando rápidamente. Es difícil predecir los riesgos que implica tomar decisiones clave confiando únicamente en el sentido común y la experiencia acumulada, ni podemos soportar las consecuencias de tomar decisiones equivocadas. Al mismo tiempo, en la era digital, procesar y analizar manualmente cantidades masivas de datos se ha vuelto cada vez más difícil, costoso y poco práctico.

Los modelos de toma de decisiones impulsados ​​por inteligencia artificial superan las limitaciones de la racionalidad humana limitada y los sesgos cognitivos, y ahora están liberando y mejorando gradualmente las capacidades humanas. En algunos casos, incluso pueden reemplazar el trabajo humano en los modelos de flujo de trabajo tradicionales para mejorar la confiabilidad de las decisiones. fabricación y eficiencia. A medida que la inteligencia artificial se aplica a escenarios cada vez más diversos, la inteligencia artificial para la toma de decisiones puede optimizar casi todos los componentes de las operaciones empresariales de arriba a abajo, incluidos, entre otros, la expansión de la escala comercial, la mejora de los efectos de marketing y la mejora de la eficiencia operativa. Por ejemplo, en el contexto del marketing inteligente, las soluciones impulsadas por la IA pueden impulsar el crecimiento de los ingresos de las empresas de comercio electrónico al mejorar la precisión de la entrega del marketing. La toma de decisiones basada en inteligencia artificial también está cambiando el sistema de gestión de riesgos en la industria financiera. Por ejemplo, el uso de modelos de riesgo crediticio de IA puede reducir significativamente las tasas de incumplimiento. Cada vez más industrias están felices de ver el enorme impacto que genera la tecnología avanzada de inteligencia artificial para la toma de decisiones.

A diferencia de otras categorías de soluciones de IA que se centran principalmente en la percepción y el reconocimiento de patrones de datos, la IA para la toma de decisiones proporciona análisis predictivos y recomendaciones para respaldar y guiar las acciones comerciales. Se utiliza en varios escenarios de la vida real, como marketing de precisión, gestión de riesgos y optimización de operaciones diarias. Según información de Chishi Consulting, se espera que el gasto en inteligencia artificial para la toma de decisiones de China aumente significativamente en los próximos cinco años y represente una mayor proporción del gasto total en inteligencia artificial.

Aunque el entorno de mercado de China es propicio para promover el desarrollo de la inteligencia artificial para la toma de decisiones, varias organizaciones todavía enfrentan a menudo varios desafíos importantes que dificultan el desarrollo y la adopción de aplicaciones de inteligencia artificial por sí mismas: Escasez de expertos en inteligencia artificial: Falta de expertos en inteligencia artificial Los expertos en inteligencia y los científicos de datos siempre han sido un obstáculo clave para que las empresas establezcan equipos internos de inteligencia artificial y desarrollen y operen infraestructura de inteligencia artificial por sí mismas. Para muchas empresas, la escasez de talento es un obstáculo importante para el desarrollo exitoso de la IA interna.

Alto costo total de propiedad y retorno de la inversión incierto: construir un sistema de IA patentado o integrar soluciones de aplicaciones de software de IA de múltiples puntos es prohibitivamente costoso para la mayoría de las empresas. Por ejemplo, según las estimaciones de Chishi Consulting, una empresa generalmente necesita una inversión inicial de aproximadamente 500 millones de RMB para desarrollar internamente un conjunto completo de sistemas de inteligencia artificial a nivel empresarial y, posteriormente, incurrirá en costos de mantenimiento continuo de aproximadamente 50 millones de RMB por año. Como resultado, el costo total de propiedad es mucho mayor que el gasto anual de la empresa a través de la adquisición externa de un sistema de inteligencia artificial del mismo estándar (aproximadamente entre 50 y 100 millones de RMB). Además, debido a la falta de experiencia en inteligencia artificial y de capacitación en modelos, el sistema de inteligencia artificial desarrollado internamente puede requerir más inversión y tardar más en evaluarse, y la mejora en la efectividad y eficiencia del sistema puede no cumplir con las expectativas, lo que resulta en un alto retorno de la inversión. inversión.

Dificultades en la implementación: debido a su naturaleza intensiva en tecnología y capital, las empresas pueden necesitar muchos recursos para implementar soluciones de IA a gran escala para desarrollar sus aplicaciones personalizadas y hacer que los procesos internos (como la toma de decisiones) sean inteligentes. En la mayoría de los casos, las empresas necesitan desarrollar e implementar aplicaciones de inteligencia artificial de desarrollo propio o soluciones puntuales subcontratadas mediante un método de "prueba y error" para encontrar la mejor combinación de aplicaciones que mejor se adapte a sus negocios. Este proceso lleva mucho tiempo. Según estimaciones de Chishi Consulting, con la configuración del equipo de inteligencia artificial existente, las empresas tardarán un promedio de unos tres años en completar la construcción interna de infraestructura de inteligencia artificial a gran escala y capacidades de inteligencia artificial.

Incompatibilidad de datos y sistemas: el uso de soluciones de aplicaciones de inteligencia artificial de un solo punto adquiridas externamente crea el riesgo de incompatibilidad entre aplicaciones de soluciones de un solo punto y/o entre aplicaciones de soluciones de un solo punto y aplicaciones de inteligencia artificial desarrolladas internamente. Además, una mayor conciencia sobre la seguridad de los datos, la privacidad de los datos y la gestión centralizada de datos y sistemas complicará la implementación de soluciones puntuales dispares y la agregación de múltiples fuentes de datos.

Con el rápido aumento de las soluciones de IA centradas en plataformas en China, los desafíos mencionados anteriormente pueden identificarse y abordarse adecuadamente. A diferencia de las soluciones puntuales, además de las aplicaciones de inteligencia artificial y la infraestructura informática básica, las soluciones de inteligencia artificial para la toma de decisiones centradas en la plataforma también proporcionan a los usuarios finales una plataforma de desarrollo de inteligencia artificial. Esta plataforma de desarrollo de inteligencia artificial proporciona a los usuarios finales estándares de desarrollo unificados, alta compatibilidad y la capacidad de expandir aplicaciones de manera flexible según las necesidades reales. Sus características e infraestructura plug-and-play que se pueden utilizar para seguir desarrollando y operando soluciones para escenarios de aplicaciones específicos hacen que la plataforma de inteligencia artificial para la toma de decisiones sea más flexible, escalable, compatible y más fácil de administrar.

En el mercado de la inteligencia artificial para la toma de decisiones, el segmento del mercado de inteligencia artificial para la toma de decisiones centrado en plataformas de China está en constante expansión. En 2021, el tamaño del mercado de inteligencia artificial para la toma de decisiones centrada en plataformas alcanzó los 9.400 millones de RMB en términos de gasto en inteligencia artificial, y se estima que crecerá a 84.500 millones de RMB en 2026 a una tasa de crecimiento anual compuesta del 55,0%, más allá de la decisión. -making La tasa de crecimiento general de la industria de la inteligencia artificial. La diferencia clave entre las soluciones de IA para la toma de decisiones centradas en la plataforma y no centradas en la plataforma es el potencial del desarrollo y la implementación de la IA para satisfacer las necesidades cambiantes, es decir, más aplicaciones de IA en otros escenarios de aplicación, escalabilidad y compatibilidad de dichas aplicaciones de inteligencia artificial. La mayoría de las aplicaciones de IA para la toma de decisiones que no están centradas en la plataforma son entregables fijas y únicas. Es difícil satisfacer la demanda adicional de los usuarios de ampliar las soluciones originales, principalmente debido a la inteligencia artificial diseñada para diferentes flujos de trabajo. , sus marcos básicos, la infraestructura de gobernanza de datos relacionada o las reglas de procesamiento también pueden ser diferentes, lo que resulta en incompatibilidades en los sistemas de inteligencia artificial. Por el contrario, una solución de IA para la toma de decisiones centrada en una plataforma basada en una plataforma de IA para la toma de decisiones proporciona un entorno operativo y herramientas que permiten el desarrollo flexible de la IA, con módulos y módulos que se pueden migrar y replicar en escenarios similares o adyacentes. También unifica el entorno de desarrollo y las reglas sobre las que se crean todas las aplicaciones. Este enfoque unificado elimina los costos de cambio de integrar aplicaciones de IA para la toma de decisiones no centradas en plataformas desarrolladas de forma independiente y hace que los sistemas de IA sean totalmente compatibles entre sí. En este sentido, las soluciones de inteligencia artificial para la toma de decisiones centradas en plataformas pueden brindar a las empresas más espacio para un desarrollo e implementación fluidos y completos de la inteligencia artificial en el futuro.

Los proveedores de soluciones de IA normalmente buscan comenzar con clientes seleccionados, especialmente líderes de la industria, como punto de partida para el desarrollo de la industria. Los proveedores primero establecerán confianza mutua y relaciones de cooperación con clientes "de referencia" en diversas industrias o campos, ayudarán a los "usuarios de referencia" a identificar problemas clave, brindarán soluciones y ayudarán a los clientes a mejorar su valor comercial. Los proveedores de soluciones de IA ampliarán sus implementaciones capturando las necesidades incrementales de los clientes. Estos casos de "usuarios de referencia" de inteligencia artificial seguirán atrayendo clientes potenciales en las industrias y campos correspondientes. Por lo tanto, ser capaz de crear valor y ayudar a los clientes a lograr un éxito continuo es fundamental para que las empresas de IA que toman decisiones se conviertan en pioneras de la industria.

Después de ayudar a los "usuarios de referencia" a lograr un mayor valor comercial, los proveedores de IA con capacidad de toma de decisiones pueden utilizar su conocimiento de la industria y su experiencia práctica para atraer y atender a otros clientes en la industria objetivo. La ventaja de ser el primero en actuar es un factor importante para el éxito en la industria de la inteligencia artificial. Al beneficiarse de ricos escenarios de aplicaciones, relaciones profundas con "usuarios de referencia" y una rápida acumulación de conocimiento de la industria, los pioneros en la industria pueden lograr una expansión comercial más rápida y establecer un circuito cerrado virtuoso. Como resultado, pueden iterar sobre una IA más inteligente y adoptar rápidamente soluciones de IA efectivas para satisfacer las necesidades cambiantes de los usuarios.

Las capacidades técnicas son fundamentales para que los proveedores de soluciones de IA prosperen. Dados los rápidos cambios en la industria de la inteligencia artificial, la capacidad de adoptar continuamente tecnologías avanzadas y lanzar servicios de soluciones innovadoras es clave para mantener la ventaja competitiva.

La demanda de talentos en inteligencia artificial ha crecido rápidamente en los últimos años. A medida que la industria cambia rápidamente y las soluciones de IA se implementan ampliamente, las empresas con diferentes capacidades de IA son conscientes de las brechas tecnológicas y trabajan para llenarlas. La naturaleza intensiva en tecnología del negocio de la inteligencia artificial también requiere talentos experimentados y técnicamente competentes. Por lo tanto, la capacidad de atraer y retener talentos continuamente se ha convertido en un factor importante en el éxito corporativo.