Использование искусственного интеллекта (ИИ) быстро распространяется в организациях, сообщается в последнем опросе аналитика Gartner. Однако большинство опрошенных организаций признают, что их процессы искусственного интеллекта не являются зрелыми.
Опрос, основанный на опросе 644 организаций, показал, что процент респондентов, чьи организации применяют ИИ в нескольких бизнес-процессах, увеличился с 13% в 2021 году до 28% в этом году.
Лейнар Рамос, старший аналитик Gartner, сказал: «Это означает, что ИИ развивается из чего-то, что просто реализуется на определенных островах в организации, в гораздо более широко распространенную деятельность».
Почти половина (49%) опрошенных организаций заявили, что их самой большой проблемой является оценка и предоставление ценности с помощью инициатив на основе искусственного интеллекта. Gartner выделяет пять бизнес-результатов, которые могут быть достигнуты с помощью ИИ-инициатив, а именно: рост доходов, оптимизация затрат, снижение рисков, качество обслуживания клиентов и повышение производительности сотрудников.
По словам Рамоса, результаты опроса показывают, что организациям необходимо развивать базовые возможности искусственного интеллекта для решения проблем, возникающих при масштабном развертывании технологии. Это предполагает балансирование проектов и инициатив в области ИИ в рамках более широкого бизнеса.
Однако исследование Gartner показало, что менее десятой части (9%) опрошенных организаций заявили, что у них есть зрелые процессы для ИИ. По словам Рамоса, внимание к ИИ является одним из атрибутов тех организаций, которые считают, что у них есть зрелые процессы ИИ, а это означает, что у них есть систематический способ создания и внедрения проектов ИИ в производство, включая мониторинг моделей ИИ и программу управления изменениями.
«Мы обнаружили, что организации, которые чаще осуществляли изменения в управленческой деятельности, как правило, реализуют инициативы в области искусственного интеллекта, которые оказывают большее влияние на результаты бизнеса», — сказал он.
Рамос сказал, что существует четкая разница между теми организациями, которые заявляют, что их данные готовы для ИИ, и теми, которые заявляют, что их данные не готовы к ИИ, добавив: «Вам необходимо расставлять приоритеты в отношении данных, когда вы работаете над ИИ».
Он отметил, что существует заблуждение, особенно в отношении генеративного искусственного интеллекта (GenAI), что организациям не нужно беспокоиться о чистых данных, поскольку они начинают с предварительно обученных моделей, которые уже прошли обучение с использованием большого количества данных.
«Для наиболее ценных вариантов использования вам нужен какой-то источник данных для этих моделей. Готовность ваших данных к искусственному интеллекту позволяет организациям добиваться хороших результатов в бизнесе с помощью искусственного интеллекта», — добавил Рамос.
Опрос показал, что использование GenAI, встроенного в существующие приложения (такие как Microsoft Copilot for 365 или Adobe Firefly), является лучшим способом реализации сценариев использования GenAI, при этом 34% респондентов заявили, что это их основной метод использования GenAI.
Было обнаружено, что это более распространено, чем другие варианты, такие как настройка моделей GenAI с быстрым проектированием (25%), обучение или тонкая настройка индивидуальных моделей GenAI (21%) или использование автономных инструментов GenAI, таких как ChatGPT или Gemini (19%). .
«GenAI действует как катализатор распространения искусственного интеллекта на предприятиях», — сказал Рамос. «Это открывает окно возможностей для лидеров ИИ, но также и проверяет, смогут ли они извлечь выгоду из этого момента и обеспечить масштабную ценность».
