Rynek danych dla sztucznej inteligencji rośnie w zawrotnym tempie

Z prognoz Fortune Business Insights wynika, że do 2032 roku obroty na rynku danych szkoleniowych dla sztucznej inteligencji zwiększą się ponad pięciokrotnie. Segmentami, w których dostęp do danych decyduje o przewadze konkurencyjnej, są IT i telekomunikacja, handel detaliczny oraz medycyna. Choć źródeł gromadzenia danych jest dziś wiele, wyzwaniem pozostaje zrozumienie, jakie dane są naprawdę potrzebne oraz ich efektywne przetwarzanie.

Wielkość rynku zestawów danych szkoleniowych dla sztucznej inteligencji w 2023 roku wyniosła niemal 2,4 mld dol. W 2024 roku osiągnęła blisko 3 mld dol., a do 2032 roku ma wzrosnąć do 17 mld dol. Rozwój ten napędza coraz szybsze tempo wdrażania sztucznej inteligencji oraz rosnąca liczba wysokiej jakości zestawów danych.

Segment IT i telekomunikacji dominuje na rynku dzięki wykorzystaniu SI i uczenia maszynowego do opracowywania innowacyjnych produktów i poprawy doświadczeń użytkowników. Wysokiej jakości dane szkoleniowe są niezbędne do optymalizacji algorytmów. Firmy IT korzystają z danych także w takich obszarach, jak crowdsourcing, widzenie komputerowe czy rozwój asystentów wirtualnych.

Jednak według analityków rynkowych najwyższą stopę wzrostu w nadchodzących latach osiągnie segment opieki zdrowotnej. W medycynie sztuczna inteligencja wspiera diagnostykę oraz zarządzanie stylem życia pacjentów.

Regulacje prawne a rozwój rynku danych

Wejście w życie rozporządzenia AI Act wywołało wiele wątpliwości dotyczących wpływu regulacji na wdrożenia sztucznej inteligencji, szczególnie w sektorze medycznym. Europejskie firmy różnie oceniają podejście regulacyjne. Z jednej strony ogranicza ono potencjalne negatywne konsekwencje, takie jak niepokoje społeczne. Z drugiej – może stanowić barierę dla dynamicznego rozwoju branży.

Na efekty regulacji przyjdzie poczekać, a ich wpływ na konkurencyjność europejskich firm będzie można ocenić dopiero w dłuższej perspektywie czasowej.

Wywiad z Krzysztofem Danielem, Head of Data Strategy w DXC Polska

– 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 do wykorzystania sztucznej inteligencji. Dane bardzo łatwo mogą nas zapędzić w pułapkę liniowego i wąskiego myślenia, co powoduje, że ludzie mają trochę problemów z tym, jak te dane interpretować. Największym wyzwaniem nie jest tyle samo zbieranie danych, ile dotarcie do właściwych danych, które są potrzebne akurat w konkretnej sytuacji. Większym problemem jest dostarczenie danych biznesowych wtedy, kiedy trzeba. One są z reguły bardzo łatwo dostępne, można je kupić, zdobyć na otwartym rynku. Nie zawsze są jednak umiejętności, żeby je przetworzyć w wystarczającym przedziale czasowym – ocenia w wywiadzie dla agencji Newseria Krzysztof Daniel, head of data strategy w DXC Polska.

– Firmy mogą wykorzystać dane, żeby poprawić przede wszystkim swoją szybkość. Chodzi o historyczne dane, które te firmy już mają. Jeżeli mamy na przykład inżyniera, który projektuje samolot, szybowiec lub samochód i musi przeprowadzić wiele symulacji do tego, żeby spełnić wszystkie standardy, to kiedy mamy dane z poprzednich modeli czy projektów, możemy wykorzystać je do tego, żeby inżynierowi na bieżąco podpowiadać, które rozwiązania są właściwe, a które już wiemy, że nie działają – mówi Krzysztof Daniel.

– Jeśli musiałbym wybierać, wykorzystanie danych jest najważniejsze w retailu i sprzedaży i wszystkim, co się z tym wiąże, czyli też w systemach produkcyjnych. Natomiast są firmy czy branże, które trochę mniej na danych polegają, przede wszystkim branża reklamowa, ale też branża rozrywkowa, bo tam, gdzie liczą się ludzkie emocje, one są strasznie trudne do zmierzenia, skwantyfikowania i w związku z tym nie jestem pewien, czy chciałbym, żeby ktoś mierzył uczucia, poziom zadowolenia czy inne takie rzeczy i przetwarzał je mechanicznie – uważa ekspert.

– Wiele europejskich firm narzeka na regulacje, które narzucają, w jaki sposób sztuczną inteligencję należy tworzyć, budować i w jaki sposób należy przetwarzać dane. To ma swoje wady i zalety. Z jednej strony ta wolnoamerykanka dotycząca danych może doprowadzić do bardzo nieprzewidywalnych konsekwencji, typu niepokoje społeczne. Z drugiej strony w Europie mamy takie podejście, że jeśli coś jest dla nas ważne, my o tym rozmawiamy i staramy się to uregulować. Tak naprawdę za 20 lat będziemy mogli powiedzieć, czy europejskie firmy miały przewagę, czy nie. Dzisiaj na to za wcześnie, dzisiaj obstawiamy jeden konkretny kierunek i może się to dla nas skończyć dobrze, a może się skończyć źle i nikt tego nie wie – ocenia ekspert DXC Polska.