Согласно новому глобальному исследованию «The state of AI in early 2024» консалтинговой компании McKinsey, инвестиции в генеративный искусственный интеллект (GenAI) начинают приносить ценность организациям, сообщает портал Datanami.

Если 2023-й был годом инвестиций в инициативы GenAI, то 2024-й станет годом извлечения бизнес-ценности из этой новой технологии.

Согласно отчету McKinsey, всего спустя полтора года с момента запуска OpenAI ChatGPT 65% организаций уже регулярно используют ИИ. Это почти вдвое больше, чем в прошлогоднем исследовании.

Отчет свидетельствует о том, что организации теперь используют ИИ во всех сферах бизнеса. Более половины респондентов рассказали, что их организации применяют ИИ в двух или более бизнес-функциях. Чаще всего GenAI используется в маркетинге и продажах, контентной поддержке маркетинговой стратегии и профессиональных услугах.

Наиболее значительное сокращение расходов за счет использования GenAI организации получили в сфере управления персоналом, а увеличение доходов — в сфере управления цепочками поставок и запасами.

«В 2024 г. GenAI уже не является новинкой, — говорит Алекс Сингла, старший партнер и глобальный соруководитель QuantumBlack, AI by McKinsey. — Потенциал технологии больше не вызывает сомнений. И хотя большинство организаций все еще находятся на ранних стадиях своего пути к GenAI, мы начинаем получать представление о том, что работает, а что нет при внедрении — и получении реальной отдачи — этой технологии».

В отчете проанализировано внедрение GenAI в разных отраслях, и один из ключевых выводов заключается в том, что организации примерно в равной степени склонны инвестировать более 5% своих цифровых бюджетов как в GenAI, так и в аналитический ИИ. Большинство респондентов (67%) ожидают, что в ближайшие три года их организации будут вкладывать больше средств в инициативы в области ИИ.

McKinsey делит компании, использующие GenAI, на три категории в зависимости от того, как они внедряют эту технологию. К «берущим» («takers») относятся те, кто предпочитает использовать готовые инструменты ИИ. «Настраивающие» («shapers») используют общедоступные инструменты ИИ, но настраивают их под свои нужды. И наконец, есть «создатели», которые строят свои собственные модели ИИ с нуля.

Результаты отчета показывают, что примерно половина организаций использует готовые, в то время как другая половина применяет существенно измененные или созданные «с нуля» инструменты ИИ. McKinsey прогнозирует, что в будущем мы увидим больше гибридных экосистем, сочетающих готовые, проприетарные и открытые модели ИИ.

«Хребет и мозг предприятия будущего будут опираться на хорошо организованное сочетание нескольких основополагающих моделей — как готовых решений, так и инструментов, тонко настроенных под конкретные нужды организации», — говорит Александр Сухаревский, старший партнер и глобальный соруководитель QuantumBlack, AI by McKinsey.

По мере того как компании начинают получать выгоду от инвестиций в GenAI, они также осознают риски, связанные с этой технологией: 44% респондентов заявили, что их организации уже столкнулись с негативными последствиями использования GenAI. В отчете отмечаются неточности, нарушения кибербезопасности и прав интеллектуальной собственности как основные проблемы, связанные с использованием GenAI.

В прошлогоднем отчете Lucidworks «The State of Generative AI in Global Business» небезопасность и неточность также были названы двумя главными проблемами при внедрении GenAI в секторе финансовых услуг.

Неточность моделей ИИ может оказать серьезное негативное влияние на всю цепочку создания ценности GenAI, начиная от стратегического планирования и заканчивая клиентским опытом. Однако респонденты McKinsey рассказали, что их организации активно работают над снижением риска неточности.

McKinsey также выделяет «продвинутые компании» («high performers»), которые с большей вероятностью столкнутся с проблемами, связанными с данными. Эти организации находятся дальше всех на пути внедрения GenAI и, как правило, выделяют бóльшую долю своих бюджетов на его развертывание.

Несмотря на то что эти компании могут столкнуться с большим количеством проблем при внедрении GenAI, они решают эти проблемы, следуя ряду передовых практик, включая повышенную осведомленность о рисках GenAI и четкие процессы по их снижению. Они также организуют для своих сотрудников учебные курсы для развития навыков GenAI и устанавливают четкие KPI для измерения и отслеживания ценности GenAI. Следуя их примеру, другие организации также могут понять, как получить больше пользы от своих инвестиций в GenAI.