Согласно недавнему исследованию Массачусетского технологического института, несмотря на то, что предприятия приняли ИИ из-за его преобразующих способностей, большинство из них все еще находятся на стадии пилотного внедрения этой технологии.
В исследовании MIT подчеркивается, что существует как минимум четыре этапа развития ИИ предприятиями, и по мере продвижения этих этапов меняются и общие финансовые показатели.
В MIT говорят, что большинство компаний проходят начальные этапы
По данным исследования Центра исследований информационных систем Массачусетского технологического института (CISR), в ходе которого была проанализирована 721 компания, большинство предприятий все еще проходят первые два этапа развития ИИ. Авторы исследования во главе с Питером Вейлом и Стефани Вернер, оба из Массачусетского технологического института, показали, что финансовые показатели этих компаний ниже средних по отрасли.
Однако, по мнению авторов, предприятия, находящиеся на третьем и четвертом этапах зрелости ИИ, продемонстрировали финансовые показатели выше среднего по отрасли, превысив 10 процентных пунктов.
Из опрошенных компаний 28% находились на первом этапе, который также был отнесен к категории экспериментов и этапов подготовки, на котором лидеры рассматривают решение таких проблем, как этика и навыки, чтобы обеспечить плавный путь вперед.
«На этом этапе предприятия сосредотачиваются на обучении своей рабочей силы, формулировании политики в области искусственного интеллекта, становятся более основанными на фактических данных и экспериментируют с технологиями искусственного интеллекта, чтобы чувствовать себя более комфортно при автоматизированном принятии решений», — объясняют исследователи.
Исследование также показало, что 34% предприятий находились на втором этапе, который характеризуется созданием пилотных проектов и возможностей.
На этом этапе, согласно исследованию, предприятия начинают «defiважные показатели, начинают упрощать и автоматизировать бизнес-процессы, а также развивать изученные ими корпоративные возможности».
Также на этом этапе тестируются сценарии использования, ведется работа по использованию корпоративных данных и разработке API. Согласно исследованию, компании на этом втором этапе в среднем на 2,2 процентных пункта ниже среднего показателя по отрасли.
Фонд и УУЗР начинают проявляться на более поздних стадиях.
Согласно исследованию, по крайней мере 31% опрошенных фирм находились на третьем этапе, на котором предприятия начинают разрабатывать методы работы, основанные на искусственном интеллекте. На третьем этапе вводятся и применяются к возможностям предприятия базовые модели и модели малого языка (SLM).
Именно на этом этапе ИИ становится индустриализированным, то есть становится доступным и тиражируемым в масштабах всего бизнеса. Согласно исследованию, этот этап включает в себя работу над созданием базовой платформы для искусственного интеллекта с учетом вопросов прозрачности для лиц, принимающих решения, через информационные панели, а затем преобразование организационной культуры для развития инновационного и основанного на данных мышления.
Исследование также показало, что компании на этом третьем этапе в среднем на 8,7 процентных пункта превышают средний показатель по отрасли.
По мнению команды MIT, четвертый и последний этап — это когда компании становятся готовыми к использованию ИИ в будущем. На этот этап пришлось 7% от общего числа опрошенных компаний.
Согласно отчету, это этап достижения, когда ИИ внедряется «во все процессы принятия решений на предприятии».
«Они используют собственный ИИ внутри компании, и многие продают новые бизнес-услуги, основанные на этой возможности, возможности ИИ как услуги или и то, и другое другим предприятиям».
Массачусетский технологический институт.
Компании на этом этапе в среднем были на 10,4 процентных пункта выше среднего показателя по отрасли. По мнению Forbes, прохождение этих этапов совместной работы всего предприятия, поскольку технология может помочь оптимизировать операции.
Авторы отчета упомянули некоторые фирмы, находящиеся на разных стадиях развития ИИ, например, DBS Bank, который взял на себя обязательство проводить 1000 экспериментов с ИИ в год.
Ключевое отличие помогает крипто -брендам прорваться и быстро доминировать в заголовках заголовков
