Forrester выявляет основные препятствия на пути к успеху в использовании генеративного ИИ.

2023 год стал знаковым, так как генеративный ИИ вошел в основное русло, во многом благодаря успеху ChatGPT. Теперь, вступая в 2024 год, организации стремятся интегрировать генеративный ИИ в свои рабочие процессы, чтобы раскрыть его полный потенциал для бизнеса.

Тем не менее, недавний опрос Forrester Consulting среди 220 руководителей в сфере ИИ в североамериканских компаниях выявил устойчивые опасения по поводу рисков, связанных с генеративным ИИ, а также барьеров, препятствующих его более широкому принятию.

Препятствия на пути к реализации

Опрос подчеркивает значительные проблемы при внедрении генеративного ИИ, включая такие распространенные вызовы, как "галлюцинации". Эти проблемы заставляют многие организации оставаться на этапе изучения или экспериментов, что затрудняет реализацию базовых моделей для запланированных случаев применения.

Признание трансформативного потенциала генеративного ИИ

Несмотря на эти трудности, организации в различных секторах признают преобразующие возможности генеративного ИИ. Согласно опросу, проведенному Forrester от имени Dataiku, 83% участников заявили, что находятся на стадии изучения или эксперимента с генеративным ИИ. Особенно примечательно, что более 60% рассматривают его как критически или крайне важный для своей бизнес-стратегии и планируют увеличить инвестиции в инициативы по данным и ИИ на 10% в следующем году.

Руководители бизнеса отметили, что уже выделили несколько областей применения генеративного ИИ, включая:

- Улучшение клиентского опыта (64%)

- Разработка продукта (59%)

- Аналитику данных в формате самообслуживания (58%)

- Управление знаниями (56%)

Опрос демонстрирует растущий энтузиазм по поводу разнообразных применений генеративного ИИ, при этом респонденты ожидают улучшения предложений и операционной эффективности в течение следующих двух лет.

Сохранение проблем с реализацией

Несмотря на оптимизм, значительные препятствия к эффективному внедрению генеративного ИИ остаются. Ключевыми проблемами являются потенциальные нарушения законов о защите данных и конфиденциальности (31%), а также необходимость улучшения навыков и управления (31%) для решения сложностей, связанных с генеративным ИИ. Более 50% руководителей также подчеркнули риски предвзятости и "галлюцинаций", способных скомпрометировать качество результатов.

Ключевым образом эти риски усугубляются недостаточной инфраструктурой для генеративного ИИ. Опрос выявил недостаточную информационную инфраструктуру в качестве главного барьера: 35% респондентов указали на проблемы с потреблением, хранением и обменом данных. Также отмечались сложные интеграции с существующими системами (35%) и ограничения вычислительных ресурсов (27%).

Другие отмеченные барьеры включают механизмы управления (35%), интерпретируемость и объяснимость ИИ (25%), нехватку навыков (31%) и масштабируемость моделей.

Предложенные решения для преодоления вызовов

Для решения этих проблем организации должны принимать совместные подходы, используя ИИ-платформы, предлагающие предустановленные решения для ускоренной разработки, бесшовной интеграции и надежных управленческих структур.

Согласно McKinsey, генеративный ИИ имеет потенциал добавить от 2,6 до 4,4 триллиона долларов к годовой корпоративной прибыли в мировом масштабе, при этом наибольшее воздействие ожидается в секторах банковского дела, высоких технологий и биомедицинских наук.