Generative AI або Gen AI привернув велику увагу глобальних компаній, особливо після запуску ChatGPT близько півтора років тому. Нещодавнє дослідження, проведене компанією Forrester Consulting, підкреслює як проблеми, так і постійний ентузіазм навколо технологій Gen AI.
Читайте також: Amazon приєднується до клубу з $2 трильйонами, оскільки ціна AMZN досягла історичного максимуму на тлі оптимізму щодо ШІ
Згідно з дослідженням, присвяченим появі генеративного штучного інтелекту та ажіотажу навколо нього, лише 22% компаній сказали, що вони використовують Gen AI на підприємстві. Ця цифра нижча від очікувань керівників, що означає різницю між очікуваною та фактичною цінністю Gen AI. Проте інтерес до Gen AI не вщух, і підприємства все ще збільшують свої витрати на різні програми.
Компанії борються з готовністю даних і управлінням
Дослідження також показує, що понад 50% осіб, які приймають рішення, визначили бізнес-цілі для Gen AI. Проте 79% висловили занепокоєння щодо здатності їхніх організацій досягти цих цілей через брак внутрішніх або зовнішніх навичок. Крім того, 79% респондентів зазначили, що проблемою залишається відсутність наявних навичок. Незважаючи на ці проблеми, багато організацій розгорнули щонайменше три сценарії використання Gen AI і планують збільшити свої інвестиції в наступні 12-18 місяців.
Читайте також: Генеральний прокурор Нью-Йорка забезпечив угоду з Genesis на 2 мільярди доларів
Основною проблемою для успішного впровадження Gen AI є готовність даних в організаціях. Дивно, але лише 42% організацій мають компетенцію для навчання моделей Gen AI, тоді як величезні 89% не можуть підготувати бізнес-дані для Gen AI. Більше того, лише 23% організацій запровадили плани управління, хоча 90% організацій бачать необхідність мати такі плани для полегшення належного використання та управління технологією.
«Незважаючи на швидкий початок гонки Gen AI, багато ініціатив застрягли на етапах пілотування, оскільки все більше організацій усвідомлюють, що їхня інфраструктура даних не готова до адекватного розгортання технологій Gen AI поза межами перевірки концепції».
Алекс Чубай, технічний директор SoftServe
Дослідження також виявило значну прогалину в технічних знаннях. 84% респондентів припустили, що для інтеграції даних, оптимізації моделі та створення варіантів використання необхідні більш глибокі технічні знання. Крім того, 80% осіб, які приймають рішення, заявили, що співробітникам бракує належних знань про сценарії використання та розуміння складності Gen AI.
США лідирують у впровадженні ШІ покоління, оскільки галузі демонструють неоднозначні результати
Згідно з дослідженням, дані, управління та навички є трьома основними елементами, які допомогли організаціям успішно реалізувати цінності Gen AI. З чотирьох проаналізованих країн Сполучені Штати найбільш просунулися в реалізації потенціалу ШІ покоління, за ними йдуть Велика Британія, Сінгапур і Німеччина.
Читайте також: Meta AI поширюється на Індію серед зростаючої конкуренції в галузі штучного інтелекту
Що стосується продуктивності галузі, сектор роздрібної торгівлі має найвищий потенціал для використання Gen AI, особливо в моделях навчання на власних даних. І навпаки, сектор фінансових послуг і страхування (FSI) стикається з більшими проблемами, перш ніж реалізувати переваги Gen AI.
Інші галузі, включно з охороною здоров’я, науками про життя, нафтою та газом, виробництвом, незалежними програмістами програмного забезпечення та корпоративними технологіями, демонструють збалансований розподіл у досягненні цінності Gen AI. Згідно з дослідженням, компаніям із доходом понад 5 мільярдів доларів важче керувати необхідними можливостями через великі інвестиції в апаратне забезпечення, програмне забезпечення та інфраструктуру.
Cryptopolitan Reporting Бренда Канана
