Dlaczego niektóre firmy zawodzą w AI


Najnowsza edycja globalnego badania Deloitte dotyczącego zastosowania sztucznej inteligencji (AI) w biznesie wykazała, że ​​coraz więcej organizacji zmaga się z osiągnięciem wymiernej wartości z tej technologii.

Deloitte Stan AI 5. edycja Badanie ankietowe przeprowadzone wśród globalnych menedżerów na temat sposobów wdrażania i skalowania sztucznej inteligencji przez firmy i branże. Wyniki wskazują, że sztuczna inteligencja coraz bardziej zbliża się do centrum przedsiębiorstwa. W rzeczywistości 94% liderów biznesu zgadza się, że sztuczna inteligencja ma kluczowe znaczenie dla sukcesu w ciągu najbliższych pięciu lat. Jednak badania Deloitte wykazały, że pomyślne wyniki sztucznej inteligencji wydają się być opóźnione.

Badanie przeprowadzone wśród 2620 globalnych liderów biznesu w okresie od kwietnia do maja 2022 r. wykazało, że 79% respondentów stwierdziło, że osiągnęło wdrożenie na pełną skalę dla co najmniej trzech typów aplikacji AI. Jednak poproszone o ocenę uzyskanych wyników w porównaniu z tym, co ich organizacje miały nadzieję uzyskać dzięki inicjatywom AI, 540 ankietowanych organizacji osiągnęło wynik tylko cztery lub mniej, mimo że wdrożyły pięć lub więcej aplikacji AI. Z perspektywy realizacji strategii AI, Deloitte zaklasyfikował te organizacje jako „słabszych”.

Patrząc na niski poziom sukcesu wśród słabszych autorzy raportu Deloitte rekomendowali organizacjom rozpoczynającym nowe projekty AI skoncentrowanie się na wartości biznesowej. W rzeczywistości badanie wykazało, że udowodnienie wartości biznesowej AI (37%) było największym wyzwaniem dla wszystkich respondentów.

Prawie połowa ankietowanych liderów biznesowych stwierdziła, że ​​główną trudnością, z jaką się zmierzyli, była integracja sztucznej inteligencji z codziennymi operacjami i przepływami pracy organizacji. W miarę jak organizacje próbują zwiększać skalę swoich projektów AI w czasie, badanie Deloitte wykazało, że głównymi przeszkodami, z jakimi borykali się liderzy biznesu, było zarządzanie ryzykiem związanym ze sztuczną inteligencją (50%), brak zainteresowania kadry kierowniczej (50%), brak konserwacji lub bieżące wsparcie (50%).

„Podkreśla to ogromne znaczenie jasnego przywództwa i skoncentrowanych inwestycji, których wymaga udana transformacja AI” – czytamy w raporcie. Ustalenia znajdują odzwierciedlenie w danych ankietowych z poprzednich dwóch lat.

Reklama

Podczas gdy większość respondentów stwierdziła, że ​​jest zadowolona z okresu zwrotu, badania Deloitte wykazały, że osoby rozpoczynające nowe projekty AI odniosły różne sukcesy w udowadnianiu wartości biznesowej, zdobywaniu poparcia kadry kierowniczej, stałym wsparciu i innych czynnikach potrzebnych w dłuższej perspektywie. ogromne możliwości transformacji, jakie może zaoferować sztuczna inteligencja.

Według autorów raportu, odkrycia wskazują na ciągłe wyzwanie ustanowienia koordynacji i dyscypliny potrzebnej do konsekwentnego finansowania inicjatyw po tym, jak przestają one być „błyszczącym obiektem”.

Pomimo dowodów na to, że ustanowienie jasnych procesów i przedefiniowanie ról w celu zapewnienia wysokiej jakości sztucznej inteligencji skutkuje lepszymi wynikami, Deloitte stwierdził, że na rynku odnotowano niewielki wzrost pod względem przyjmowania takich praktyk. Zarówno w czwartej, jak i piątej edycji badania Deloitte tylko jedna trzecia respondentów stwierdziła, że ​​ich firmy zawsze śledzą MLOps (operacje uczenia maszynowego)przeprojektowywanie przepływów pracy i dokumentowanie cykli życia modelu AI.

Według Deloitte ten brak postępu jest znaczący, ponieważ w obu edycjach praktyki wiodącej działalności operacyjnej należały do ​​zachowań najbardziej kojarzonych z wynikami. Autorzy raportu stwierdzili: „Przywódcy powinni rozpocząć od nowa pracę, aby wykorzystać rosnący optymizm i możliwości, które ich pracownicy dostrzegają w sztucznej inteligencji. Ludzie nadal są podstawą sukcesu firmy, a sztuczna inteligencja może pomóc uwolnić moc połączonego siły roboczej ludzi i maszyn”.

Deloitte zalecił również, aby organizacja, która ma być napędzana sztuczną inteligencją, potrzebuje dyscypliny i skupienia na utrzymaniu systemów i algorytmów, aby mogły nadal generować stałą wartość zamiast szumu. Ta dyscyplina i koncentracja muszą zostać rozszerzone na czujne odkrywanie i zrozumienie wszystkich powiązanych wyzwań, które mogą nie być oczywiste na wczesnych etapach inicjatywy AI.



Source link

Advertisment

Więcej

ZOSTAW ODPOWIEDŹ

Proszę wpisać swój komentarz!
Proszę podać swoje imię tutaj

Advertisment

Podobne

Advertisment

Najnowsze

Stany Zjednoczone zaostrzają normy emisji gazów cieplarnianych dla pojazdów ciężkich

Agencja Ochrony Środowiska (EPA) ogłoszony najsurowsze jak dotąd amerykańskie normy dotyczące emisji gazów cieplarnianych z pojazdów ciężkich, takich jak duże platformy i autobusy....

Podłoża szklane mogą być kolejnym hitem wśród chipów; Patrząc na jabłko

Sugeruje to nowy raport na temat łańcucha dostaw Jabłko pragnie zostać pionierem w czymś, co według niektórych będzie kolejną wielką rzeczą w rozwoju...

ADATA XPG wprowadza na rynek zasilacze CORE REACTOR II VE i rodzinę wentylatorów VENTO PWM

XPG, szybko rozwijający się dostawca systemów, komponentów i urządzeń peryferyjnych dla graczy, profesjonalistów w dziedzinie e-sportu i entuzjastów technologii, wprowadził dziś na rynek...
Advertisment