AI-lösningar blir allt mer etablerade. Allt fler ser nyttan med olika typer av tillämpningar som både ersätter människor och erbjuder ytterligare funktionalitet, för allt från support, till avancerade prognoser, med taligenkänning och annat däremellan.
Det innebär förstås att det måste finnas utvecklare som bygger alla AI-tillämpningar. Eller hur?
Jo, så är det. Och de som jobbar med AI-utveckling tror att de kommer att ägna sig åt att bygga tillämpningar för att ersätta kollegor inom andra it-yrken. Det visar en ny undersökning från Evans Data som heter Artificial Intelligence and Big Data 2017 Volume 1.
Evans Data har frågat över 500 AI-utvecklare från hela världen vilka typer av projekt de arbetar med. 51 procent svarar att projekten syftar till att ersätta olika arbetsuppgifter inom it. Det handlar främst om olika typer av underhåll och administration, alltså i hög utsträckning driftspersonal.
Kombinera den här trenden med devops, som ofta innebär att utvecklare tar över driftsuppgifter, och med att allt fler företag flyttar applikationer till molnplattformar. Det kan bli ont om renodlade arbetsuppgifter inom it-drift.
Läs också: AI sätter nya krav på chipptillverkarna - Intels dominans hotas
– Det är uppenbart att AI kommer att ersätta många jobb som kräver intellektuella insatser. Det är logiskt att det börjar med att ersätta it-jobb, säger Janel Garvin, vd på Evans Data, i ett uttalande.
Maria Idebro, konsultchef på HiQ, håller med:
– Det låter som vanlig automatisering. AI passar för att ersätta monotona arbetsuppgifter, säger hon.
Den här trenden går dessutom i linje med en lång process att göra it mer ”industriellt”. Man kan tycka att det är paradoxalt att driften av it-lösningar, som syftar till att automatisera arbete, inte har varit automatiserad i så hög utsträckning. AI, devops och att allt fler leverantörer erbjuder olika storskaliga mallar för implementation och drift av it-miljöer är olika tecken på det.
En annan fråga i Evans Datas undersökning rör vilken hårdvara AI-utvecklare bygger lösningar för. AI-lösningar ställer ofta speciella krav på beräkningskraft, till exempel för parallellisering, vilket gör att många tittar på andra lösningar än vanliga processorer. Men av de 391 utvecklare som besvarar frågan svarar ändå 63,3 procent att de bygger AI-lösningar som ska köras på vanliga processorer.
Lägg till det att ungefär lika många, 61,9 procent, svarar att de bygger lösningar som ska köras på grafikprocessorer. Dessutom säger 52,6 procent att de jobbar med specialkretsar av typen FPGA (field programmable gate arrays). Det visar att det finns ett stort intresse för hårdvarulösningar som inte är baserade på vanliga processorer.
Läs också: Här är labbet där robotar lär sig manipulera våra känslor
Siffrorna visar att det går att ange flera svarsalternativ på frågan om processorer. Förutom de tre huvudkategorierna så svarar 4,2 procent att de bygger lösningar för andra typer av kretsar.
Evans Datas undersökning handlar inte bara om AI, utan även om big data och dataanalys. En fråga rör hindren för att ta dataanalysprojekt från ett tidigt stadium (proof of concept) till produktion. Det främsta hindret som anges är kostnader för implementation. 18,4 procent av de svarande anger det.
På andra plats återfinns bristfälliga analysverktyg, med 15,1 procent. Därefter följer infrastrukturproblem med 14,5 procent på tredje plats och ”för mycket data” med 12,5 procent på fjärde plats.
