Сравнительно небольное число компаний смогли внедрить корпоративный искусственный интеллект на уровне всего бизнеса и получить от него реальный измеримый эффект. К такому выводу пришли исследователи Scale AI.
Сравнительно небольное число компаний смогли внедрить корпоративный искусственный интеллект на уровне всего бизнеса и получить от него реальный измеримый эффект. К такому выводу пришли исследователи Scale AI.
Исследователи опросили почти 500 руководителей и специалистов, отвечающих за внедрение ИИ в крупных компаниях по всему миру. Авторы отчета отмечают, что бизнес активно инвестирует в ИИ, но большинство организаций все еще не получают от технологии заметной отдачи.
Особенно сложно внедрение идет в крупных компаниях из сфер, где ошибки могут напрямую влиять на людей и инфраструктуру: в здравоохранении, финансах, телекоммуникациях и других отраслях.
Scale AI сравнивает новые данные с прошлогодним исследованием MIT, где только 5% ИИ-пилотов приносили измеримые результаты. При этом в компании уточняют, что два исследования измеряли разные показатели, но общий вывод похож: несмотря на быстрый прогресс моделей и огромные инвестиции, корпоративное внедрение ИИ продвигается медленно.
По данным отчета, успешные компании отличаются от остальных по трем главным признакам. Первый — сильная база данных. Такие компании заранее инвестируют в качество данных, разметку, управление, обратную связь и контроль. Они рассматривают данные не как вспомогательный ресурс, а как ключевую инфраструктуру для ИИ.
Второй — организационная подготовка. Компании, которым удалось масштабировать ИИ, заранее меняют рабочие процессы, обучают сотрудников, занимаются управлением изменениями и получают поддержку со стороны руководства.
Третий — гибкий подход к разработке. Успешные компании не полагаются только на готовые ИИ-инструменты. Они совмещают внутреннюю экспертизу со специализированными партнерами и строят системы под свои реальные процессы, данные и бизнес-цели.
Авторы отчета считают, что основная проблема корпоративного ИИ заключается не только в качестве моделей. Во многих случаях компании не готовы организационно: у них нет чистых данных, понятных процессов, обученных сотрудников и ясного понимания, где именно ИИ должен давать бизнес-результат.
Scale AI также отмечает, что успешные компании быстрее переходят от экспериментов к практическому применению. Они измеряют эффект, связывают ИИ-проекты с конкретными бизнес-задачами и не ограничиваются пилотами ради пилотов.
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.