2023 год запомнится как год, когда генеративный искусственный интеллект стал мейнстримом, после того как компании обратили внимание на успех ChatGPT, который вдохновил их на внедрение, запуск и создание корпоративных приложений на основе генеративного искусственного интеллекта. Теперь, в 2024 году, компании стремятся полностью реализовать потенциал генеративного ИИ для предприятий, внедряя его во все новые рабочие процессы.
Однако опрос 220 руководителей североамериканских компаний, принимающих решения в области ИИ, проведенный Forrester Consulting, показал, что многие по-прежнему обеспокоены рисками, связанными с этой технологией, и видят препятствия на пути ее внедрения.
Опрос выявил основные препятствия, включая такие известные проблемы, как галлюцинации, из-за которых организации застревают на стадии исследований или экспериментов, что мешает им фактически ввести в действие базовые модели для запланированных сценариев использования.
Это то, над чем командам придется поработать, если они планируют удвоить усилия по внедрению генеративного ИИ.
Организации понимают преобразующий потенциал генеративного ИИ
Учитывая множество историй успеха в Интернете, организации из разных отраслей уже понимают преобразующий потенциал генеративного ИИ.
В исследовании Forrester, проведенном в прошлом месяце по заказу Dataiku, 83 % респондентов заявили, что они либо изучают, либо экспериментируют с генеративным ИИ.
При этом чуть более 60 % заявили, что считают его критически или очень важным для своей бизнес-стратегии и планируют увеличить инвестиции в инициативы в области данных/ИИ на 10 % в ближайшие 12 месяцев.
Руководители также подчеркнули, что у них уже есть готовые сценарии использования. Более половины респондентов заявили, что определили несколько потенциальных областей применения технологии, включая повышение качества обслуживания клиентов (64 %), разработку продуктов (59 %), анализ данных в режиме самообслуживания (58 %) и управление знаниями (56 %).
«Это отражает настроение исследования и интереса, когда организации очарованы широтой потенциальных применений, ожидая, что в ближайшие два года они всецело примут разнообразие преобразующих возможностей», — отмечается в исследовании. Респонденты добавили, что ожидают от этих приложений таких преимуществ, как расширение существующих предложений, создание новых продуктов/услуг и оптимизацию внутренних и внешних операций.
Препятствия на пути внедрения по-прежнему остаются
Несмотря на позитивный прогноз, руководители компаний указали на некоторые препятствия на пути к успешному внедрению генеративного ИИ, включая риск нарушения законов о защите данных и конфиденциальности (31 %), а также проблему развития навыков и управления (31 %) для умелой организации работы с тонкостями генеративного ИИ.
Более 50 % также отметили риск возникновения предвзятости и галлюцинаций, влияющих на качество результатов работы искусственного интеллекта.
Более того, все эти риски еще больше усиливаются, когда организация не может обеспечить инфраструктурные предпосылки для внедрения генеративного ИИ. Самым большим препятствием в этой области, по данным опроса, является отсутствие надежной инфраструктуры данных.
35 % респондентов назвали неадекватную инфраструктуру для поддержки потребления, хранения и обмена огромными объемами данных в качестве болевой точки.
Столько же респондентов указали на трудности интеграции с существующей инфраструктурой, а 27 % отметили вычислительные ограничения.
Другие барьеры, отмеченные ими, касались механизмов управления (35 %), интерпретируемости и объяснимости ИИ (25 %), нехватки талантов и навыков (31 %) и масштабируемости используемых моделей.
«Организации могут облегчить многие из проблем внедрения, приняв подход, обеспечивающий им совместное использование набора возможностей. Они могут достичь этого с помощью платформ ИИ, которые предлагают готовые решения для ускоренной разработки, структурированную среду для легкой интеграции, надежные механизмы и функции безопасности для стандартизации, управления и соблюдения требований», — отмечается в исследовании.
По данным McKinsey, только генеративный ИИ может ежегодно увеличивать глобальную корпоративную прибыль на 2,6-4,4 триллиона долларов. Также предполагается, что наибольшее влияние технология ИИ окажет в банковском секторе, в сфере высоких технологий и медико-биологических наук.