Исследование показало, что глобальные компании сталкиваются с трудностями в использовании всего потенциала генеративного искусственного интеллекта

Генеративный искусственный интеллект (Gen AI) привлек большое внимание глобальных корпораций, особенно после запуска ChatGPT около полутора лет назад. Недавнее исследование, проведенное Forrester Consulting, подчеркивает как проблемы, так и сохраняющийся энтузиазм в отношении технологий Gen AI. 

Читайте также: Amazon вошла в клуб компаний с капитализацией в 2 триллиона долларов, поскольку цена акций AMZN достигла исторического максимума на фоне оптимизма в отношении ИИ.

Согласно исследованию , проведенному в связи с появлением генеративного ИИ и ажиотажем вокруг него, только 22% компаний заявили, что используют генеративный ИИ на уровне всего предприятия. Эта цифра ниже ожиданий руководителей, что свидетельствует о разнице между ожидаемой и фактической ценностью генеративного ИИ. Тем не менее, интерес к генеративному ИИ не ослабевает, и предприятия продолжают увеличивать свои расходы на различные приложения. 

Компании сталкиваются с трудностями в обеспечении готовности данных и их управлении

Исследование также показывает, что более 50% лиц, принимающих решения, defiбизнес-цели для Gen AI. Однако 79%dentобеспокоенность по поводу способности своих организаций достичь этих целей из-за недостатка внутренних или внешних специалистов. Кроме того, 79%dentзаявили, что недостаток имеющихся навыков остается проблемой. Несмотря на эти трудности, многие организации уже внедрили как минимум три варианта использования Gen AI и планируют увеличить свои инвестиции в ближайшие 12-18 месяцев. 

Читайте также: Генеральный прокурор Нью-Йорка добился урегулирования спора с компанией Genesis на сумму 2 миллиарда долларов.

Одной из главных проблем успешного внедрения генерированного ИИ является готовность данных в организациях. Удивительно, но только 42% организаций обладают компетенцией для обучения моделей генерированного ИИ, в то время как целых 89% не могут подготовить бизнес-данные для генерированного ИИ. Более того, только 23% организаций внедрили планы управления данными, хотя 90% организаций видят необходимость в таких планах для обеспечения надлежащего использования и управления технологией. 

«Несмотря на стремительный старт гонки за технологиями Gen AI, многие инициативы застревают на этапе пилотного внедрения, поскольку все больше организаций понимают, что их инфраструктура данных не готова к адекватному развертыванию технологий Gen AI после этапа проверки концепции»

Алекс Чубай, технический директор SoftServe

Исследование также выявило существенный пробел в технических знаниях. 84%dentотметили, что для интеграции данных, оптимизации моделей и создания сценариев использования необходимы более глубокие технические знания. Более того, 80% лиц, принимающих решения, заявили, что сотрудникам не хватает достаточных знаний о сценариях использования и понимания сложности искусственного интеллекта. 

США лидируют по внедрению искусственного интеллекта, в то время как в различных отраслях наблюдаются неоднозначные результаты

Согласно исследованию, данные, управление и навыки являются тремя ключевыми элементами, которые помогли организациям успешно внедрить ценности Gen AI. Из четырех проанализированных стран Соединенные Штаты наиболее продвинуты в реализации потенциала Gen AI, за ними следуют Великобритания, Сингапур и Германия. 

Читайте также:  Meta AI выходит на индийский рынок на фоне растущей конкуренции в сфере ИИ.

Что касается показателей эффективности в различных отраслях, то наибольший потенциал для использования искусственного интеллекта в целом имеет розничный сектор, особенно при обучении моделей на собственных данных. В то же время, сектор финансовых услуг и страхования (FSI) сталкивается с большими трудностями, прежде чем сможет в полной мере оценить преимущества искусственного интеллекта в целом.

В других отраслях, включая здравоохранение, медико-биологические науки, нефтегазовую промышленность, производство, независимых разработчиков программного обеспечения и корпоративные технологии, наблюдается сбалансированное распределение в достижении ценности искусственного интеллекта нового поколения. Согласно исследованию, компаниям с доходом более 5 миллиардов долларов сложнее управлять необходимыми возможностями из-за больших инвестиций в оборудование, программное обеспечение и инфраструктуру.

Cryptopolitan репортаж Бренды Канана