Studiu global: doar 22% dintre companii utilizează în mod eficient Inteligența Artificială Generativă
Share
![](https://mobile-news.ro/wp-content/uploads/2024/07/forrester-study-820x394.jpg)
Share the post "Studiu global: doar 22% dintre companii utilizează în mod eficient Inteligența Artificială Generativă"
Doar 22% dintre companii consideră că au reușit să utilizeze eficient tehnologia Inteligenței Artificiale Generative (Gen AI) pe toate verticalele de business, la peste 18 luni de la lansarea ChatGPI.
Deși rezultatele în implementare nu au atins încă nivelul entuziasmului din jurul Gen AI, interesul față de această tehnologie este în creștere, conform sondajului global realizat pe 777 de factori de decizie din domeniul achizițiilor de tehnologie. Răspunsurile acestora au indicat faptul că organizațiile continuă să investească și să urmărească numeroase cazuri de utilizare Gen AI, în căutarea celui mai mare impact, însă se confruntă cu dificultăți în ceea ce privește disponibilitatea datelor interne, guvernanța și dezvoltarea competențelor.
Principalele concluzii ale studiului:
- Mai mult de jumătate dintre factorii de decizie afirmă că organzația lor a stabilit obiective de business pentru utilizarea Inteligenței Artificiale Generative, însă peste 79% dintre ei sunt îngrijorați de capacitatea organizației lor de a atinge aceste obiective cu nivelurile actuale de expertiză internă sau externă.
- În ciuda faptului că 75% se confruntă cu dificultăți în ceea ce privește pregătirea pentru Gen AI, organizațiile continuă să multiplice cazurile de utilizare, majoritatea implementând cel puțin trei tipuri de aplicații, cu intenția de a extinde utilizarea altor două tipuri și planuri de a pilota cel puțin o altă aplicație în următoarele 12-18 luni.
- Doar 51% dintre lideri sunt extrem de încrezători că strategia lor actuală le va permite să atingă valoarea maximă Gen AI din viitoarele cazuri de utilizare, dar, în același timp, 77% sunt îngrijorați de potențialul companiei lor de a capitaliza din punct de vedere business pe termen scurt sau lung.
- Doar 42% dintre organizații au capacitatea de a antrena modele Gen AI, iar 89% dintre acestea întâmpină dificultăți în pregătirea datelor de afaceri pentru utilizarea Gen AI.
- Mai puțin de un sfert (24%) au implementat planuri de guvernanță în ceea ce privește Gen AI, chiar dacă 90% sunt de acord că adoptarea unui plan de guvernanță este imperativă pentru a asigura utilizarea responsabilă și reducerea riscurilor generate de Gen AI.
SoftServe, unul dintre principalii furnizori de servicii digitale și de consultanță IT, a publicat concluziile celui mai recent studiu, comandat firmei de cercetare și consultanță Forrester Consulting pentru a evalua utilizarea actuală a Inteligenței Artificiale Generative (Gen AI) în cadrul companiilor globale.
” În ciuda unui start rapid al cursei Gen AI, multe inițiative se blochează în stadiile de testare, pe măsură ce organizațiile își dau seama că infrastrucura lor de date nu este pregătită să implementeze în mod adecvat tehnologiile Gen AI dincolo de concept”, a declarat Alex Chubay, CTO al SoftServe. “Lacunele în ceea ce privește competențele și cunoștințele legate de tehnologiile emergente, fezabilitatea tehnică și disponibilitatea datelor împiedică organizațiile să treacă de la reușite tactice pe proiecte pilot la implementări pe scară largă, care să permită capacități și experiențe noi. Pentru a face un salt calitativ semnificativ este necesară o abordare holistică, în măsură să orchestreze prioritățile de business, cazurile de utilizare și datele în întregul ecosistem tehnologic, de la strategia inițială până la execuția finală”, adaugă CTO-ul SoftServe.
Decalaje între așteptări și realitate
Deși respondenții sunt de acord că datele sunt esențiale pentru strategii Gen AI eficiente, doar 3% au afirmat că organizațiilor lor pot valorifica o gamă completă de șase sau mai multe tipuri de date de afaceri (date operaționale, ale clienților, ale angajaților, ale codului sursă, publice și ale partenerilor), ceea ce este dublu față de media respondenților care au indicat trei tipuri de date utilizate. În plus, persistă un decalaj în ceea ce privește competențele tehnice, 88% dintre respondenți afirmând că expertiza tehnică aprofundată devine din ce în ce mai importantă pentru integrarea datelor, optimizarea modelelor, dezvoltarea cazurilor de utilizare și dezvoltarea ulterioară a aplicațiilor.
Nevoia de expertiză externă
În ciuda abundenței cazurilor de utilizare, 80% dintre factorii de decizie susțin că angajații lor se confruntă în prezent cu dificultăți în ceea ce privește conștientizarea tipurilor de utilizare și înțelegerea generală a complexității Gen AI, iar 90% afirmă că organizațiile lor au nevoie de un partener cu capacități tehnice mai avansate pentru a vedea valoarea transformativă în cazurile de utilizare viitoare. Conform studiului, companiile caută parteneri externi pentru suport în implementare accelerată (89%) și o mai bună înțelegere a industriei lor (88%) pentru a le ajuta cu execuția și implementarea.
Principalele tendințe în rezultatele Gen AI
Studiul a arătat că organizațiile care au obținut valoare substanțială de business din Gen AI au acordat prioritate datelor, guvernanței și dezvoltării competențelor cu ajutorul partenerilor tehnici și al experților. Dintre cele patru țări incluse în cercetare, SUA au preluat conducerea în ceea ce privește valorificarea Gen AI, urmate de Regatul Unit, Singapore, respectiv Germania.
Dintre industrii, retailul este cel mai probabil să exploateze valoarea Gen AI și să antreneze modelele organizației lor pe baza datelor deținute, în timp ce serviciile financiare și asigurările au indicat că este mai probabil să întâmpine provocări înainte de a obține câștiguri din implementarea Gen AI. Companiile din domeniul sănătății, științei, al petrolului și gazelor, al producției și vânzătorii independenți de software capitalizează în mod egal Gen AI. Pe de altă parte, companiile cu venituri de peste de 5 miliarde de dolari, par să aibă mai puține șanse de a raporta realizări în materie de inteligență artificială generativă, pe fondul dificultăților de organizare a capacităților necesare în peisajele extinse de hardware, software și infrastructură.