Le dimensioni del mercato globale dell’AI spiegabile (o XAI, Explainable AI) sono stimate in crescita da 3,5 mld di dollari nel 2020 a 21 mld di dollari entro il 2030, secondo un rapporto di ResearchandMarkets. Sempre più aziende stanno salendo sul treno dell’AI spiegabile. Alon Lev, CEO di Qwak, una piattaforma gestita che unifica l’ingegneria e le operazioni di dati di machine learning (ML), ha dichiarato che questa tendenza “potrebbe essere direttamente correlata alle nuove normative che richiedono a settori specifici di fornire maggiore trasparenza sulle previsioni del modello”. La crescita dell’AI spiegabile si basa sulla necessità di costruire fiducia nei modelli di AI, in sostanza.
Un mercato in crescita, ma i problemi da risolvere sono molti
Molte sono le startup che operano nel settore AI e MLOps, tra le quali Comet, Iterative.ai, ZenML, Landing AI, Domino Data Lab, Weights and Biases e altri, oltre a Qwak.
Nel mondo dello sviluppo dell’AI, il viaggio più pericoloso da intraprendere è quello dalla prototipazione alla produzione. La ricerca ha dimostrato che la maggior parte dei progetti di intelligenza artificiale non entra mai in produzione, con un tasso di fallimento dell’87% in un mercato spietato. Tuttavia, ciò non implica in alcun modo che le aziende e le startup affermate non stiano avendo successo nel cavalcare l’onda dell’innovazione AI.
