• Организации с воодушевлением относятся к потенциалу генеративного ИИ, но сталкиваются с препятствиями в 4 ключевых областях внедрения.
  • В исследовании опрошены 300 американских руководителей, отвечающих за стратегию GenAI или аналитику данных, чтобы оценить основные направления инвестиций и препятствия, с которыми сталкиваются организации.
  • GenAI следует рассматривать как идеального помощника для гиперавтоматизации и ускорения существующих процессов и систем, а не как новую блестящую игрушку, которая поможет организациям реализовать все их деловые устремления.

Организации воодушевлены потенциалом генеративного ИИ для повышения производительности сотрудников и бизнеса, но не могут полностью его использовать из-за нехватки кадров и недостаточного стратегического планирования, согласно исследованию, проведённому в начале 2024 года Coleman Parkes Research при спонсорской поддержке аналитической компании SAS.

Препятствия в 4 ключевых областях

Уверенность в работе с данными при обеспечении соответствия требованиям. Лишь у 10 % организаций есть надёжная система оценки рисков предвзятости и конфиденциальности в LLM (больших языковых моделях). Кроме того, большинство американских компаний рискуют не соответствовать требованиям регулирования, а 93 % из них не имеют комплексной системы управления GenAI.

Интеграция GenAI в существующие процессы и системы. Организации признают, что интеграция GenAI с их текущими системами порождает проблемы совместимости.

Навыки и компетенции. Внутренних компетенций в области GenAI недостаточно. Руководители компаний опасаются, что их HR-подразделения не смогут получить навыки, необходимые для максимальной отдачи от инвестиций в GenAI, из-за нехватки квалифицированных кандидатов.

Оценка затрат. Руководители отмечают, что использование LLM влечёт за собой запретительно высокие прямые и косвенные расходы. Оценка стоимости токенов, предлагаемая создателями моделей, теперь признаётся организациями запретительно высокой. Кроме того, подготовка частных знаний, обучение и управление ModelOps сопряжены с длительными и сложными издержками.

Об исследовании

В начале 2024 года компания Coleman Parkes Research при финансировании аналитической компании SAS опросила 300 американских руководителей, отвечающих за стратегию GenAI или аналитику данных. Целью опроса было выявление основных направлений инвестиций и проблем, с которыми сталкиваются организации.

«Организации осознают, что одни только большие языковые модели (LLM) не решают бизнес-задачи», — заявила Marinela Profi, стратегический консультант по ИИ в SAS.

GenAI следует рассматривать не как новую блестящую игрушку, которая поможет организациям реализовать все их деловые устремления, а как идеального помощника для гиперавтоматизации и ускорения текущих процессов и систем. Прежде чем сломя голову бросаться в это и становиться «заложниками», всем организациям стоит инвестировать в технологии, обеспечивающие интеграцию, управление и объяснимость LLM, и уделить время разработке поэтапной стратегии.