Отдача от проектов искусственного интеллекта «мрачна», жалуются лидеры бизнеса

Важные новости

Отдача от проектов ИИ /p>

Согласно исследованию, проведенному Lucidworks, поставщиком приложений для поиска в электронной коммерции и обслуживания клиентов, компании стали более осторожно инвестировать в инструменты искусственного интеллекта из-за опасений по поводу стоимости, безопасности и безопасности данных. .

«Фаза медового месяца генеративного ИИ закончилась», — заявила компания в своем глобальном сравнительном исследовании генеративного ИИ 2024 года, опубликованном во вторник. «Хотя лидеры по-прежнему полны энтузиазма относительно его потенциала для преобразования бизнеса, первоначальная эйфория сменилась более взвешенным подходом».

В период с апреля по май 2024 года Lucidworks провела опрос бизнес-лидеров, занимающихся внедрением искусственного интеллекта в Северной Америке, регионе EMEA и регионе Азиатско-Тихоокеанского региона. Утверждается, что респонденты были выбраны из 1000 компаний со 100 или более сотрудниками в 14 отраслях, во всех из которых, как сообщается, реализуются активные инициативы в области искусственного интеллекта.

Около 23 процентов — руководители и около 50 процентов — менеджеры. , при этом 86 процентов участвуют в принятии технологических решений. Тридцать девять процентов участников были выходцами из Северной Америки, 36 процентов из Европы, Ближнего Востока и Африки и 24 процента из региона Азиатско-Тихоокеанского региона.

Согласно результатам опроса, 63 процента мировых компаний планируют увеличить расходы на ИИ в ближайшие двенадцать месяцев по сравнению с 93 процентами в 2023 году, когда Lucidworks провела свое первое расследование.

В разбивке по регионам. Самый высокий процент тех, кто планирует тратить больше, был зафиксирован среди респондентов из США – 69 процентов. Но в регионе Азиатско-Тихоокеанского региона менее половины (49 процентов) китайских бизнес-лидеров планируют увеличить расходы на ИИ, что меньше, чем в прошлом году, когда все опрошенные заявили, что будут тратить больше.

Среди всех организаций. 36 процентов планируют сохранить расходы на ИИ на прежнем уровне в 2024 году по сравнению с 6 процентами в прошлом году.

Замедление можно объяснить несколькими факторами.

Одна из проблем заключается в том, что ИИ пока не окупился для тех, кто пытается заставить его работать. «К сожалению, финансовые выгоды от реализованных проектов были удручающими», — говорится в исследовании. «Сорок два процента компаний еще не увидели значительной выгоды от своих инициатив в области генеративного ИИ».

А чтобы реализовать значимые преимущества, необходимо пройти этап пилотного тестирования, что удалось немногим компаниям. В исследовании говорится, что на сегодняшний день реализовано только 25 процентов запланированных инвестиций в генеративный ИИ.

Другая причина — растущая обеспокоенность по поводу стоимости проектов ИИ, которая выросла в 14 раз по сравнению с прошлым годом. Также гораздо больше беспокойств (в 5 раз больше) по поводу точности ответов, предоставляемых системами ИИ.

Затраты, связанные со стратегическим использованием генеративного ИИ, могут действительно возрасти

Что касается стоимости, около 49 процентов организаций предпочли использовать коммерческие программы LLM, такие как Gemini от Google и ChatGPT от OpenAI. Еще 30 процентов используют как коммерческие программы LLM, так и программы с открытым исходным кодом, и только 21 процент делают ставку исключительно на программы LLM с открытым исходным кодом, такие как Llama 3 и Mistral. Исследование Lucidworks предсказывает, что баланс сместится в сторону LLM с открытым исходным кодом на основе ожидаемого повышения производительности моделей с открытым исходным кодом и соображений стоимости.

«Безусловно, затраты, связанные со стратегическим использованием генеративного ИИ, могут действительно возрасти, независимо от того, размещаете ли вы свои собственные большие языковые модели или используете коммерческие API», — сказал Эрик Редман, старший директор по продуктам для науки о данных в Lucidworks, в электронном письме. в The Register.

«Эти первоначальные затраты в целом сопоставимы, но на самом деле это лишь верхушка айсберга».

По мнению Редмана, необходимо учитывать безопасность и точность, соответствие реагирования политикам, затраты на сбор данных и контроль расходов.

«Суть в том, что обеспечение безопасности ИИ, точное реагирование ИИ и ответственный сбор данных имеют свою цену», — сказал Редман. «Срезание углов в этих областях может привести к неточным или неадекватным ответам, что в конечном итоге подрывает ценность и эффективность вашего внедрения ИИ».

Среди опрошенных организаций лучшие инициативы в области генеративного ИИ включали управление (стандартизация моделей для обеспечения согласованности, ограничение доступа к инструментам генеративного ИИ в зависимости от роли и т. д.) и снижение затрат, как общих, так и административных (тестирование вопросов и ответов, отладка, кодирование). предложения и справочную документацию по управлению персоналом).

Опрос показывает, что качественные приложения, использующие текст и обеспечивающие узкий ответ, являются наиболее успешными инициативами в области генеративного ИИ, на их долю приходится около четверти успешных внедрений. В частности, к ним относятся проекты по формированию часто задаваемых вопросов и обеспечению HR-поддержки. И их, как правило, проще всего реализовать.

Приложения с количественным компонентом (использующие генеративный искусственный интеллект для мониторинга, прогнозирования, анализа, оптимизации, определения приоритетов и других более сложных проектов) пережили трудные времена: менее 15 процентов из них были успешно реализованы. Как отмечается в исследовании, они включают в себя оптимизацию результатов поиска, проверку кандидатов на работу, поддержку закрытия финансовых результатов и т. д.

Редман считает, что популярность генерации кода как основного варианта использования имеет большой смысл. «По сути, это яркий пример того, как вторые пилоты ИИ могут расширить возможности работников умственного труда», — пояснил он.

«Эти вторые пилоты доказали свою ценность в различных творческих задачах, будь то написание кода, составление документов или что-то еще. Красота заключается в их совместной природе – они предлагают предложения и поддержку, но окончательное решение и ответственность за результат полностью лежат на Это резко контрастирует, скажем, с чат-ботом, взаимодействующим с клиентами, где ИИ может иметь большую степень автономии».

И Редман сказал, что неудивительно, что управление ИИ было реализовано. общая ключевая инициатива.

«Перед лицом мощных генеративных возможностей искусственного интеллекта организации, естественно, отдают приоритет управлению рисками», — сказал он.

«Понимание и снижение рисков, связанных с каждым искусственным интеллектом». применение имеет первостепенное значение, особенно с учетом растущей нормативной базы, такой как Закон ЕС об искусственном интеллекте. Эти правила подчеркивают прозрачность и контроль пользователей, гарантируя, что люди понимают, как используются их данные, и имеют выбор при взаимодействии с системами искусственного интеллекта». ®

Новости сегодня

Последние новости