Опрос показывает медленное внедрение генеративного искусственного интеллекта на предприятиях, несмотря на большие ожидания
Недавний глобальный опрос, проведенный Telstra и MIT Technology Review Insights, пролил свет на медленное внедрение генеративного искусственного интеллекта на предприятиях, несмотря на широко распространенные ожидания и надежды в отношении этой технологии. Удивительно, но только 9% из более чем 300 бизнес-лидеров во всем мире активно используют генеративный искусственный интеллект, что резко контрастирует с оптимизмом, окружающим его потенциал.
В отчете об исследовании выявлено несколько ключевых препятствий, препятствующих широкому внедрению генеративного ИИ в различных отраслях. Конфиденциальность данных, регулирование и ИТ-инфраструктура стали основными препятствиями, подчеркивая проблемы, с которыми компании сталкиваются при внедрении этой передовой технологии.
Стела Солар, первый директор Национального центра искусственного интеллекта Австралии, подчеркнула ошибочное представление о простоте управления зрелым, готовым к использованию генеративным искусственным интеллектом. Он подчеркнул необходимость того, чтобы компании улучшали качество данных, меры конфиденциальности, навыки искусственного интеллекта и внедряли безопасное и ответственное управление искусственным интеллектом на уровне организации.
Нормативные проблемы и проблемы конфиденциальности данных
Одним из существенных препятствий, выявленных в ходе опроса, является необходимость в надежных структурах управления и процедурах безопасности для снижения рисков, связанных с генеративным ИИ. Лоуренс Лью, директор по инновациям в области ИИ в AI Singapore, во время презентации отчета MIT подчеркнул важность создания четких рамок управления и процедур безопасности для моделей ИИ.
Лью подчеркнул необходимость того, чтобы компании обеспечивали адекватное управление, а внутренние документы были соответствующим образом сегментированы и защищены. Он подчеркнул необходимость избегать сценариев, в которых модели ИИ могут быть обмануты и заставить раскрыть личную информацию, например, зарплату сотрудников.
ИТ-инфраструктура и инвестиционные барьеры для внедрения
Расследование также показало, что ИТ-ресурсы и возможности, а также инвестиционные бюджеты создают серьезные препятствия для быстрого внедрения генеративного ИИ. Менее 30% респондентов выразили уверенность в том, что ИТ-возможности их компании способны поддержать быстрое внедрение генеративного искусственного интеллекта. Кроме того, 56% респондентов заявили, что их бюджеты на инвестиции в ИТ ограничивают внедрение генеративного искусственного интеллекта.
Несмотря на медленные темпы внедрения, результаты опроса показали, что большинство бизнес-лидеров ожидают, что к 2024 году генеративный ИИ будет использоваться более чем в два раза больше для бизнес-функций или для общих целей. -ценностные задачи. , поскольку они требовали меньше человеческого контроля.
К 2024 году респонденты планируют внедрить генеративный искусственный интеллект в различных областях, включая обслуживание клиентов (77%), стратегическую аналитику (74%), инновации в продуктах, логистику цепочек поставок и продажи. Однако в докладе отмечается, что эти планы могут быть полны «амбиций и высокомерия» из-за упомянутых выше препятствий.
Поскольку экосистема генеративного искусственного интеллекта продолжает развиваться, компании сталкиваются с проблемами, связанными с конфиденциальностью данных, соблюдением нормативных требований и ограничениями ИТ-инфраструктуры. Решение этих проблем будет иметь решающее значение для широкого внедрения и успешной интеграции этой преобразующей технологии в различные бизнес-операции.
Исследование подчеркивает необходимость того, чтобы компании уделяли первоочередное внимание инвестициям в ИТ-ресурсы, качество данных и структуры управления ИИ, чтобы раскрыть весь потенциал генеративного ИИ. Преодолевая эти барьеры, компании могут использовать возможности этой технологии для стимулирования инноваций, улучшения качества обслуживания клиентов и получения конкурентных преимуществ в условиях все более цифровой среды.