Generatywna sztuczna inteligencja lub sztuczna inteligencja zyskała duże zainteresowanie globalnych korporacji, zwłaszcza po uruchomieniu ChatGPT około półtora roku temu. Niedawne badanie przeprowadzone przez Forrester Consulting podkreśla zarówno wyzwania, jak i ciągły entuzjazm wokół technologii sztucznej inteligencji generacji.
Przeczytaj także: Amazon dołącza do klubu wartego 2 biliony dolarów, gdy cena AMZN osiąga najwyższy poziom w historii dzięki optymizmowi AI
Na podstawie badania dotyczącego pojawienia się generatywnej sztucznej inteligencji i szumu wokół niej tylko 22% firm stwierdziło, że wykorzystuje sztuczną inteligencję generacji w całym przedsiębiorstwie. Liczba ta jest poniżej oczekiwań kadry kierowniczej, co oznacza różnicę pomiędzy oczekiwaną a rzeczywistą wartością Gen AI. Jednak zainteresowanie Gen AI nie maleje, a przedsiębiorstwa w dalszym ciągu zwiększają swoje wydatki na różne aplikacje.
Firmy mają problemy z gotowością danych i zarządzaniem
Z badania wynika również, że ponad 50% decydentów zdefiniowało cele biznesowe dla Gen AI. Jednak 79% stwierdziło obawy dotyczące zdolności swoich organizacji do osiągnięcia tych celów ze względu na brak umiejętności wewnętrznych lub zewnętrznych. Dodatkowo 79% respondentów stwierdziło, że problemem pozostaje brak aktualnych umiejętności. Pomimo tych wyzwań wiele organizacji wdrożyło co najmniej trzy przypadki użycia sztucznej inteligencji generacji i planuje zwiększyć swoje inwestycje w ciągu najbliższych 12–18 miesięcy.
Przeczytaj także: Prokurator generalny Nowego Jorku zawarł ugodę z Genesis w wysokości 2 miliardów dolarów
Głównym wyzwaniem dla pomyślnego wdrożenia Gen AI jest gotowość danych w organizacjach. Co zaskakujące, tylko 42% organizacji ma kompetencje do szkolenia modeli Gen AI, podczas gdy aż 89% nie potrafi przygotować danych biznesowych dla Gen AI. Co więcej, tylko 23% organizacji wdrożyło plany zarządzania, choć 90% organizacji widzi potrzebę posiadania takich planów, aby ułatwić właściwe wykorzystanie technologii i zarządzanie nią.
„Pomimo szybkiego rozpoczęcia wyścigu Gen AI, wiele inicjatyw utknęło na etapach pilotażowych, ponieważ coraz więcej organizacji zdaje sobie sprawę, że ich infrastruktura danych nie jest gotowa do odpowiedniego wdrożenia technologii Gen AI poza weryfikacją koncepcji”.
Alex Chubay, dyrektor techniczny SoftServe
Badanie ujawniło także znaczną lukę w wiedzy technicznej. 84% respondentów zasugerowało, że do integracji danych, optymalizacji modeli i tworzenia przypadków użycia konieczna jest głębsza wiedza techniczna. Co więcej, 80% decydentów stwierdziło, że pracownikom brakuje odpowiedniej wiedzy na temat przypadków użycia i zrozumienia złożoności Gen AI.
Stany Zjednoczone przodują we wdrażaniu sztucznej inteligencji pokolenia, ponieważ branże wykazują mieszane wyniki
Według badania dane, zarządzanie i umiejętności to trzy podstawowe elementy, które pomogły organizacjom skutecznie wdrożyć wartości Gen AI. Spośród czterech analizowanych krajów Stany Zjednoczone są najbardziej zaawansowane w wykorzystaniu potencjału sztucznej inteligencji generacji, a za nimi plasują się Wielka Brytania, Singapur i Niemcy.
Przeczytaj także: Meta AI rozszerza się na Indie w obliczu rosnącej konkurencji związanej ze sztuczną inteligencją
Jeśli chodzi o wyniki branży, sektor detaliczny ma najwyższy potencjał w zakresie wykorzystania sztucznej inteligencji generacji, szczególnie w modelach szkoleniowych na posiadanych danych. Z drugiej strony sektor usług finansowych i ubezpieczeń (FSI) stoi przed większymi wyzwaniami, zanim zrealizuje korzyści wynikające z sztucznej inteligencji pokolenia.
Inne branże, w tym opieka zdrowotna, nauki przyrodnicze, ropa naftowa i gaz, produkcja, niezależni dostawcy oprogramowania i technologie dla przedsiębiorstw, wykazują zrównoważony rozkład w osiąganiu wartości Gen AI. Według badania firmom o przychodach przekraczających 5 miliardów dolarów trudniej jest zarządzać niezbędnymi możliwościami ze względu na duże inwestycje w sprzęt, oprogramowanie i infrastrukturę.
Raporty kryptopolityczne autorstwa Brendy Kanany