Новый отчет компании Deloitte «The State of Generative AI in the Enterprise, Q3 2024» показывает, что, хотя инвестиции в генеративный ИИ (GenAI) растут, время для масштабирования и создания устойчивой ценности уже поджимает. Многообещающие пилотные проекты привели к увеличению инвестиций и росту ожиданий, однако для GenAI стало крайне важно начать получать ощутимую отдачу, сообщает портал Datanami.

По данным Deloitte, хотя организации признают потенциал GenAI и продолжают инвестировать в эту технологию, они также сталкиваются с серьезными проблемами, включая трудности интеграции, нехватку квалифицированных кадров, давление со стороны регулирующих органов и технические сложности.

Опрос, в котором приняли участие более 2700 бизнес- и технологических руководителей по всему миру, показывает, что 67% организаций увеличивают инвестиции в GenAI из-за возможности получения высокой ценности благодаря раннему внедрению, однако 68% из них перенесли в производство только треть (30%) или менее экспериментов с GenAI.

В отчете также показано, что бизнес-руководители проявляют все меньше энтузиазма по отношению к GenAI: первоначальный пылкий восторг сменился более критической оценкой реального влияния GenAI на бизнес-результаты.

Интерес к GenAI остается «высоким» или «очень высоким» среди руководителей высшего звена (63%) и членов советов директоров (53%), однако эти показатели значительно снизились по сравнению с отчетом за I квартал, упав на 11 и 8 процентных пунктов соответственно.

Управление данными остается важнейшим фактором успешного внедрения GenAI. Согласно отчету Deloitte, 75% организаций увеличивают бюджет на GenAI. Однако из-за возникновения непредвиденных проблем, связанных с данными, 55% организаций избегают некоторых сценариев его использования.

Один из ключевых выводов отчета заключается в том, что 41% организаций не смогли определить и измерить точную отдачу от усилий в области GenAI. Кроме того, только 16% организаций сообщили, что они генерируют отчеты о ценности, создаваемой с помощью GenAI.

Сложность в измерении успеха GenAI часто возникает из-за широкого спектра сценариев использования, которые требуют более детального и индивидуального подхода. Однако по мере того, как руководители компаний будут все более критично относиться к GenAI, вероятно, все большее внимание будет уделяться оценке ценности, создаваемой этой технологией.

Deloitte рекомендует определять ключевые показатели эффективности (KPI) для каждого конкретного сценария использования, включая такие показатели, как эффективность, производительность и улучшение пользовательского опыта.

В отчете подчеркивается, что основными препятствиями для успешной разработки и внедрения GenAI являются соответствие нормативным требованиям (36%), сложности с управлением рисками (30%) и отсутствие модели управления (29%). Каждый сценарий использования GenAI может также иметь уникальные проблемы, такие как новые вопросы конфиденциальности и защита новых поверхностей атаки.

Чтобы решить эти проблемы, организации сосредотачивают усилия на создании новых ограждений, обучении персонала, проведении оценок и создании возможностей для надзора.

Снижение некоторых из этих рисков также связано с человеческим фактором. «Сложные дискуссии о создании ценности и управлении рисками наводят меня на мысль, что в центре всех этих решений должны находиться люди, — говорит Джим Роуэн, руководитель в области стратегии развития прикладного ИИ и директор компании Deloitte. — Именно заинтересованные лица влияют на то, как разрабатываются приложения, как они внедряются и используются, а также как ими управляют для обеспечения доверия и безопасности. При этом повышение квалификации сотрудников и управление изменениями остаются незаменимыми элементами программ GenAI, создающих ценность».

Исследование Deloitte показало, что компании, которые тщательно измеряют эффективность, ответственно подходят к демократизации GenAI и используют данные в качестве ускорителя, а не барьера, будут иметь больше шансов воспользоваться преимуществами GenAI.

Однако, как отмечается в недавнем отчете McKinsey, «продвинутые» компании, скорее всего, столкнутся с большими проблемами при работе с данными. Это организации, которые находятся дальше всех на пути внедрения GenAI и обычно выделяют бóльшую долю своих бюджетов на инвестиции в GenAI.

Несмотря на то что эти компании сталкиваются с большим количеством проблем, они эффективно справляются с ними благодаря повышенной осведомленности о рисках, четко определенным процессам смягчения последствий, программам обучения и четким KPI для измерения ценности GenAI.

Хотя внедрение GenAI сопряжено со значительными трудностями, оно также открывает широкие возможности для тех, кто эффективно преодолевает эти препятствия. Поскольку ландшафт GenAI продолжает развиваться, стратегическое предвидение и адаптивность будут иметь решающее значение для достижения стабильного успеха.