Параўнальна невялікая колькасць кампаній здолела ўкараніць карпаратыўны штучны інтэлект на ўзроўні ўсяго бізнесу і атрымаць ад яго рэальны вымерны эфект. Да такой высновы прыйшлі даследчыкі Scale AI.
Параўнальна невялікая колькасць кампаній здолела ўкараніць карпаратыўны штучны інтэлект на ўзроўні ўсяго бізнесу і атрымаць ад яго рэальны вымерны эфект. Да такой высновы прыйшлі даследчыкі Scale AI.
Даследчыкі апыталі амаль 500 кіраўнікоў і спецыялістаў, якія адказваюць за ўкараненне ШІ ў буйных кампаніях па ўсім свеце. Аўтары справаздачы адзначаюць, што бізнес актыўна інвестуе ў ШІ, аднак большасць арганізацый усё яшчэ не атрымліваюць ад тэхналогіі адчувальнай аддачы.
Асабліва цяжка ўкараненне ідзе ў буйных кампаніях з тых сфер, дзе памылкі могуць непасрэдна ўплываць на людзей і інфраструктуру: у ахове здароўя, фінансах, тэлекамунікацыях ды іншых галінах.
Scale AI параўноўвае новыя дадзеныя з мінулагодняй даследаваннем MIT, дзе толькі 5% ШІ-пілотаў давалі вымерныя вынікі. Пры гэтым у кампаніі ўдакладняюць, што два даследаванні вымяралі розныя паказчыкі, аднак агульная выснова падобная: нягледзячы на хуткі прагрэс мадэляў і велізарныя інвестыцыі, карпаратыўнае ўкараненне ШІ прасоўваецца марудна.
Паводле дадзеных справаздачы, паспяховыя кампаніі адрозніваюцца ад астатніх па трох галоўных прыкметах. Першая — трывалая база дадзеных. Такія кампаніі загадзя інвестуюць у якасць дадзеных, разметку, кіраванне, зваротную сувязь і кантроль. Яны разглядаюць дадзеныя не як дапаможны рэсурс, а як ключавую інфраструктуру для ШІ.
Другая — арганізацыйная падрыхтаванасць. Кампаніі, якім удалося маштабаваць ШІ, загадзя мяняюць працоўныя працэсы, навучаюць супрацоўнікаў, займаюцца кіраваннем зменамі і атрымліваюць падтрымку з боку кіраўніцтва.
Трэцяя — гнуткі падыход да распрацоўкі. Паспяховыя кампаніі не спадзяюцца выключна на гатовыя ШІ-інструменты. Яны спалучаюць унутраную экспертызу са спецыялізаванымі партнёрамі і будуюць сістэмы пад свае рэальныя працэсы, дадзеныя і бізнес-мэты.
Аўтары справаздачы лічаць, што асноўная праблема карпаратыўнага ШІ заключаецца не толькі ў якасці мадэляў. У многіх выпадках кампаніі не падрыхтаваны арганізацыйна: у іх няма чыстых дадзеных, зразумелых працэсаў, навучаных супрацоўнікаў і выразнага разумення таго, дзе менавіта ШІ павінен даваць бізнес-вынік.
Scale AI таксама адзначае, што паспяховыя кампаніі хутчэй пераходзяць ад эксперыментаў да практычнага прымянення. Яны вымяраюць эфект, звязваюць ШІ-праекты з канкрэтнымі бізнес-задачамі і не абмяжоўваюцца пілотамі дзеля саміх пілотаў.
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.