Согласно недавно опубликованному IBM Global AI Adoption Index 2023, около 40% организаций остаются на стадии исследований/экспериментов из-за таких факторов, как ограниченные навыки и опыт в области искусственного интеллекта.
Около 42% компаний корпоративного масштаба сообщают об активном внедрении искусственного интеллекта в свой бизнес, и из них 59% ускорили внедрение или инвестиции в технологию, согласно глобальному индексу внедрения искусственного интеллекта IBM за 2023 год. Корпоративный масштаб относится к компаниям с численностью сотрудников более 1000 человек.
“Более доступные инструменты искусственного интеллекта, стремление к автоматизации ключевых процессов и растущее количество ИИ, встроенного в готовые бизнес-приложения, являются главными факторами, стимулирующими распространение ИИ на корпоративном уровне”, - сказал Роб Томас, старший вице-президент IBM Software, в своем заявлении. “Мы видим, что организации используют искусственный интеллект в тех случаях, когда, по моему мнению, технология может наиболее быстро оказать глубокое влияние, например, в области автоматизации ИТ, цифровой рабочей силы и обслуживания клиентов”, - сказал он.
Несмотря на то, что исследование показало, что 40% опрошенных компаний по-прежнему “застряли в песочнице”, Томас сказал, что уверен, что в этом году они преодолеют такие барьеры, как нехватка навыков и сложность данных.
Что движет внедрением искусственного интеллекта
Основными факторами, стимулирующими внедрение искусственного интеллекта, являются:
- Достижения в области инструментов искусственного интеллекта, которые делают их более доступными (45%).
- Необходимость снижения затрат и автоматизации ключевых процессов (42%).
- Растущее количество ИИ, встроенного в стандартные готовые бизнес-приложения (37%).
Большинство опрошенных компаний (59%), активно внедряющих или изучающих искусственный интеллект, ускорили свое внедрение или инвестиции за последние 24 месяца. Основные инвестиции в ИИ для организаций, изучающих или внедряющих ИИ, вкладываются в исследования и разработки (44%) и переподготовку/развитие персонала (39%).
Для ИТ-специалистов двумя наиболее важными усовершенствованиями искусственного интеллекта за последние годы являются инструменты, которые стало проще внедрять (43%), и возросшая распространенность данных, искусственного интеллекта и навыков автоматизации (42%).
Финансовые услуги - одна из наиболее развитых отраслей в области внедрения искусственного интеллекта, за ней следуют телекоммуникации, сообщил TechRepublic представитель IBM.
Дополнительные статистические данные из глобального индекса внедрения искусственного интеллекта IBM за 2023 год
Исследование также показало, что:
- Более трети ИТ-специалистов предприятий (38%) сообщают, что их компания активно внедряет генеративный искусственный интеллект, а еще 42% изучают его.
- Организации в Индии (59%), Китае (50%), Сингапуре (53%) и ОАЭ (58%) лидируют в активном использовании искусственного интеллекта по сравнению с отстающими рынками, такими как Испания (28%), Австралия (29%) и Франция (26%).
- Компании в сфере финансовых услуг, скорее всего, будут использовать искусственный интеллект, причем около половины ИТ-специалистов в этой отрасли сообщают, что их компания активно внедряет искусственный интеллект. В телекоммуникационной отрасли 37% ИТ-специалистов заявляют, что их компания внедряет искусственный интеллект.
Основным вариантом использования искусственного интеллекта является автоматизация
Примеры использования ИИ, которые стимулируют внедрение в опрошенных компаниях, в настоящее время изучающих или внедряющих ИИ, охватывают многие ключевые области бизнес-операций. Примечательно, что автоматизация является основным вариантом использования в нескольких областях, включая:
- ИТ-процессы (33%).
- Обработка, понимание и документооборот (24%).
- Ответы и действия клиентов или сотрудников по самообслуживанию (23%).
- Бизнес-процессы (22%).
- Сетевые процессы (22%).
Другие области, в которых используется искусственный интеллект, включают:
- Безопасность и обнаружение угроз (26%).
- Мониторинг ИИ или управление (25%).
- Бизнес-аналитика или разведданные (24%).
- Цифровая рабочая сила (22%).
- Маркетинг и продажи (22%).
- Выявление мошенничества (22%).
- Поиск и накопление знаний (21%).
- Управление человеческими ресурсами и привлечение талантов (19%).
- Финансовое планирование и анализ (18%).
- Анализ цепочки поставок (18%).
Главные барьеры на пути использования искусственного интеллекта
Сорок процентов опрошенных компаний изучают или экспериментируют с ИИ, но еще не внедрили свои модели. Основными барьерами, препятствующими внедрению, являются ограниченные навыки и опыт в области ИИ (33%), слишком большая сложность данных (25%) и этические соображения (23%), говорится в сообщении компании.
В отчете отмечается, что генеративный ИИ создает барьеры для входа, отличные от традиционных моделей ИИ. Например, ИТ-специалисты в опрошенных организациях, которые не изучают и не внедряют генеративный ИИ, сообщили, что проблемы конфиденциальности данных (57%) и доверия и прозрачности (43%) являются самыми большими препятствиями для генеративного ИИ. Согласно отчету, еще 35% также заявили, что отсутствие навыков внедрения является серьезным препятствием.
Как преодолеть барьеры на пути проникновения искусственного интеллекта
Представитель IBM сказал: “Компаниям необходимо разработать стратегии ИИ, которые четко определяют проблемы, которые они хотят решить, убедиться, что у них есть правильные данные в нужном месте для достижения этих результатов, преодолеть пробелы в навыках, выбрав нужных людей и инструменты автоматизации, и внедрить управление ИИ с самого начала процесса их внедрения.”
Для некоторых организаций наилучшим подходом может быть начало с малого. “В 2024 году мы ожидаем, что бизнес-лидеры начнут анализировать и тестировать искусственный интеллект в каждом конкретном случае, а не рисовать широкими мазками, - сказал представитель, - предполагая, что технология является правильным инструментом для решения любой проблемы. Предприятия, впервые использующие искусственный интеллект, будут использовать готовых помощников по искусственному интеллекту, созданных для конкретных бизнес-нужд”.
Влияние искусственного интеллекта на сотрудников
Среди опрошенных организаций каждая пятая сообщила, что у них нет сотрудников, обладающих необходимыми навыками для использования нового искусственного интеллекта или средств автоматизации, а 16% не могут найти новых сотрудников, обладающих навыками, необходимыми для устранения этого пробела.
Компании, использующие ИИ для решения проблемы нехватки рабочей силы или навыков, заявили, что они используют ИИ для сокращения ручных или повторяющихся задач с помощью средств автоматизации (55%) или автоматизации ответов и действий клиентов при самообслуживании (47%). Только 34% заявили, что они обучают или переквалифицируют сотрудников для совместной работы с новыми инструментами автоматизации и искусственного интеллекта.
Важность заслуживающего доверия и управляемого искусственного интеллекта
Согласно отчету IBM, ИТ-специалисты понимают необходимость надежного и управляемого искусственного интеллекта, но вышеупомянутые барьеры затрудняют внедрение на практике компаниями-респондентами.
Например, исследование показало, что ИТ-специалисты в целом согласны с тем, что потребители с большей вероятностью будут выбирать услуги компаний с прозрачной и этичной практикой использования искусственного интеллекта (85% полностью или частично согласны). Они сказали, что способность объяснить, как их ИИ принял то или иное решение, важна для их бизнеса (83% среди компаний, изучающих или внедряющих ИИ).
Однако поразительным открытием стало то, что — несмотря на то, что многие компании, уже внедряющие ИИ, сталкиваются с многочисленными препятствиями в процессе — значительно меньше половины сообщили, что они предпринимают ключевые шаги в направлении надежного ИИ, такие как:
- Снижение предвзятости (27%).
- Отслеживание происхождения данных (37%).
- Обеспечение того, чтобы они могли объяснить решения своих моделей искусственного интеллекта (41%).
- Разработка этической политики в области искусственного интеллекта (44%).
Снижение предвзятости начинается с управления, сказал представитель IBM. “Чтобы полностью использовать потенциал ИИ и уменьшить предвзятость, данные и инструменты управления ИИ необходимы для масштабирования моделей при сохранении справедливости, прозрачности и соответствия требованиям”, - сказал представитель.
“Без этих гарантий результаты ИИ могут быть предвзятыми, дискриминационными, а иногда и просто неправильными”, — добавил представитель. Без использования инструментов управления ИИ может подвергнуть компании ряду проблем с конфиденциальностью данных, включая утечку конфиденциальных данных или нарушение авторских прав. Организации также рискуют столкнуться с юридическими сложностями и этическими дилеммами, поэтому внедрение системы управления с самого начала может помочь избежать проблем в дальнейшем.
Методология опроса IBM
IBM сообщила, что опрос был проведен в ноябре 2023 года среди репрезентативной выборки из 8584 ИТ-специалистов в Австралии, Канаде, Китае, Франции, Германии, Индии, Италии, Японии, Сингапуре, Южной Корее, Испании, ОАЭ, Великобритании, США и Латинской Америке.
Оригинал: IBM: While Enterprise Adoption of Artificial Intelligence Increases, Barriers are Limiting Its Usage
