Rynek danych dla sztucznej inteligencji czeka gigantyczny skok wartości

Obroty na rynku danych szkoleniowych dla sztucznej inteligencji zwiększą się do 2032 roku ponad pięciokrotnie. Choć dostęp do cyfrowych informacji stał się stosunkowo prosty, prawdziwą barierą dla przedsiębiorstw okazuje się umiejętność ich szybkiego przetworzenia oraz właściwej interpretacji biznesowej. Wśród sektorów najmocniej inwestujących w dane dominują IT i telekomunikacja, ale najszybsze tempo wzrostu prognozowane jest dla medycyny.

Prognozy finansowe i wycena rynku do 2032 roku

Z raportu firmy badawczej Fortune Business Insights wynika, że zapotrzebowanie na wysokiej jakości zestawy danych rośnie w bezpośrednim tempie wraz z masowym wdrażaniem rozwiązań opartych na algorytmach uczenia maszynowego.

Największym wyzwaniem jest właściwa interpretacja informacji

Eksperci wskazują, że sam proces pozyskiwania cyfrowego surowca przestał być problemem – dane można bez przeszkód kupić na otwartym rynku. Prawdziwym wąskim gardłem w organizacjach staje się czas potrzebny na ich wyczyszczenie i dostarczenie do konkretnych procesów biznesowych.

– Sztuczna inteligencja nie może istnieć bez danych, w związku z tym obserwujemy bardzo duże zainteresowanie i wzrost w tym, jak te dane zbierać, przetwarzać, czyścić i przygotowywać. Dane bardzo łatwo mogą nas zapędzić w pułapkę liniowego i wąskiego myślenia, co powoduje, że ludzie mają trochę problemów z tym, jak je interpretować. Największym wyzwaniem jest dotarcie do właściwych danych w konkretnej sytuacji – wyjaśnia Krzysztof Daniel, head of data strategy w DXC Polska.

Praktycznym zastosowaniem posiadanych już zasobów jest skracanie czasu pracy specjalistów. Wykorzystując dane historyczne z poprzednich projektów, algorytmy mogą na bieżąco podpowiadać inżynierom projektującym samochody czy samoloty, które rozwiązania konstrukcyjne sprawdzą się w praktyce, a które od razu odrzucić.

Które branże najmocniej zyskują na cyfrowym paliwie

Wśród odbiorców danych przeznaczonych do trenowania sztucznej inteligencji wyróżnia się kilka kluczowych sektorów gospodarki:

• IT i telekomunikacja: Zdecydowany lider rynku. Giganci technologiczni potrzebują stale aktualizowanych zestawów danych do rozwoju widzenia komputerowego, asystentów wirtualnych oraz crowdsourcingu.
• Handel detaliczny i produkcja: Dane są tu kluczowe do optymalizacji łańcuchów dostaw, prognozowania popytu i personalizacji sprzedaży.
• Opieka zdrowotna i medycyna: Segment o najwyższej przewidywanej stopie wzrostu. Sztuczna inteligencja pomaga w szybszej diagnostyce oraz zarządzaniu zdrowiem pacjentów.

Eksperci podchodzą natomiast ostrożnie do branż opartych głównie na relacjach i emocjach, takich jak rozrywka czy reklama. Ludzkie uczucia są wyjątkowo trudne do zmierzenia i skwantyfikowania, co ogranicza efektywność mechanicznego przetwarzania informacji w tych obszarach.

Europejski AI Act i dylematy wokół regulacji

Wdrożenie unijnego rozporządzenia AI Act wywołało w Europie szeroką dyskusję na temat wpływu przepisów na innowacyjność firm, ze szczególnym uwzględnieniem sektora medycznego.

Wiele przedsiębiorstw z Europy obawia się, że rygorystyczne normy przetwarzania danych ograniczą ich konkurencyjność wobec podmiotów z USA czy Azji. Z drugiej strony brak jakichkolwiek reguł niesie ryzyko niekontrolowanych skutków społecznych. Ocena, czy europejskie podejście do uregulowania rynku sztucznej inteligencji da lokalnym firmom długofalową przewagę, czy stanie się barierą rozwojową, będzie możliwa dopiero z perspektywy kilkunastu lat.