Una nueva encuesta de 200 tomadores de decisiones de aprendizaje automático con sede en EE. UU. analiza las tendencias, oportunidades y desafíos en el aprendizaje automático y MLOps (operaciones de aprendizaje automático).
El estudio de ClearML encuentra que para el 41 %, el mayor desafío de su plataforma, herramientas o pila de MLOps es la fricción en el uso de herramientas con otra tecnología. Mientras que el 22 % cita el bloqueo del proveedor (dificultad para cambiar a un proveedor diferente sin costos, tiempo o interrupciones significativos) como el mayor desafío.
“MLOps como un campo nuevo y emergente actualmente está dominado por puntos fragmentados soluciones que ofrecen una fracción de la funcionalidad que las empresas necesitan para el aprendizaje automático continuo”, dice Moses Guttmann, director ejecutivo y cofundador de ClearML.”Esta situación debe cambiar. El objetivo debe ser reducir la fragmentación y brindar soluciones más integrales que aborden todas las necesidades de MLOps, a fin de minimizar los desafíos que enfrentan los profesionales de ML y desbloquear miles de millones de dólares en ingresos potenciales para la tecnología de IA y ML..”
Los puntos débiles adicionales informados por los encuestados incluyen precios demasiado altos (39 por ciento), el proceso de incorporación tarda demasiado (35 por ciento) y el equipo no usa la solución que pagaron (14 por ciento). Además, el 16 por ciento de los encuestados dice que no usa herramientas de terceros en absoluto, sino que opta por usar herramientas creadas internamente.
Una abrumadora mayoría de los encuestados (92 por ciento) dice que preferiría usar una una plataforma MLOps unificada que hace todo, en lugar de usar múltiples semiplataformas y soluciones puntuales como parte de una pila MLOps.
“Los tomadores de decisiones de ML están preparados para aumentar la inversión en MLOps este año, pero según nuestro resultados de la encuesta, están buscando una plataforma unificada de extremo a extremo, sin dispersar el gasto en múltiples soluciones puntuales”, agrega Guttmann.”Con el creciente interés en materializar el valor comercial de las inversiones en inteligencia artificial y aprendizaje automático, esperamos que la demanda de tecnología todo en uno sin inconvenientes impulse la adopción de MLOps”.
El informe completo está disponible en el sitio de ClearML.
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