Опрос Data Scientist: верят ли технологические лидеры в рекламу ИИ?

Опрос Data Scientist: верят ли технологические лидеры в рекламу ИИ?

30 июня 2023 г.
Продолжается ли шумиха вокруг ИИ? Какие проблемы и риски связаны с этим? Получите ответы на эти и другие вопросы из этого опроса.

Согласно опросу Domino Data Lab, проведенному на конференции REV 4, 90% специалистов по данным считают шумиху вокруг генеративного ИИ оправданной. Респонденты — это профессионалы, которые возглавляют, разрабатывают и реализуют инициативы в области генеративного ИИ в компаниях из списка Fortune 500.

«Результаты подтверждают невероятный бизнес-потенциал генеративного ИИ и его ожидаемое краткосрочное влияние», — написал в блоге Кьелл Карлссон, руководитель отдела стратегии и пропаганды науки о данных Domino Data Lab. «Однако это также подтверждает ключевые проблемы — управление, контроль, конфиденциальность и справедливость — а также серьезные ограничения текущих коммерческих предложений генеративного ИИ».

Базирующаяся в Сан-Франциско лаборатория Domino Data Lab собрала ответы 162 руководителей специалистов по обработке и анализу данных, руководителей групп по анализу данных, специалистов-практиков в области анализа данных и владельцев ИТ-платформ. Некоторые дополнительные мнения в отчете были получены от клиентов Domino Data Lab.

Перейти к:

    55% специалистов по обработке и анализу данных считают, что искусственный интеллект окажет значительное влияние на бизнес Большинство лидеров науки о данных предпочитают модифицировать сторонний ИИ. Управление и предвзятость — главные препятствия для внедрения ИИ Генеративный ИИ приближается к пику популярности?

55% специалистов по обработке и анализу данных считают, что искусственный интеллект окажет значительное влияние на бизнес

Более половины (55%) опрошенных специалистов по науке о данных и владельцев ИТ-платформ заявили, что генеративный ИИ окажет значительное влияние на их бизнес в течение следующих одного-двух лет. Кроме того, почти половина респондентов (45%) считают, что шумиха только растет, ожидая, что генеративный ИИ окажет даже большее влияние, чем предполагают сегодняшние ожидания.

Другие данные от G2, EY и других компаний показывают такое же большое влияние ИИ. В недавнем опросе руководителей технологических компаний CNBC обнаружил, что ИИ является их главным приоритетом в расходах на технологии в следующем году, начиная с июня 2023 года; второй приоритет — облачные вычисления.

По данным Statista, стартапы в области искусственного интеллекта (категория, в которую Statista включает машинное обучение, робототехнику, нейронные сети и языковую обработку) получали в общей сложности 5 миллиардов долларов в год с 2020 по 2022 год.

Большинство лидеров науки о данных предпочитают модифицировать сторонний ИИ.

Большинство (55%) опрошенных Domino Data Lab специалистов по науке о данных и владельцев ИТ-платформ предпочитают использовать базовые модели от крупных третьих сторон, таких как OpenAI, Microsoft или Google, но создавать для своих клиентов различные возможности поверх базовой модели. Еще 39% хотят создать собственный генеративный ИИ с нуля. Всего 6% хотят использовать функции искусственного интеллекта, запланированные и предоставленные исключительно независимыми поставщиками программного обеспечения и другими третьими сторонами.

Респонденты считают, что самые большие проблемы с коммерчески доступными генеративными ИИ, такими как ChatGPT, связаны с безопасностью (54%), надежностью (44%) и защитой интеллектуальной собственности (42%).

SEE: узнайте, в какие технологии искусственного интеллекта Amazon только что вложила 100 миллионов долларов. (ТехРеспублика)

Эти опасения означают, что организациям необходимо инвестировать в инструменты, облегчающие тонкую настройку генеративных моделей ИИ, что планируют сделать 41% опрошенных. Некоторые (35%) также планируют внедрить возможности управления для отслеживания и управления развитием этих моделей ИИ.

Управление и предвзятость — главные препятствия для внедрения ИИ

Сегодня все еще есть проблемы, с которыми сталкивается внедрение генеративного ИИ. Опрошенные специалисты по обработке данных и владельцы ИТ-платформ заявили, что они предвидят проблемы, связанные с управлением (57%), устранением предвзятости и обеспечением справедливости (51%) и контроля (49%), а также с поиском сотрудников, обладающих навыками разработки генеративных решений ИИ ( 49%).

Утечка данных — еще одна проблема, на которую ссылаются участники опроса. Некоторые обеспокоены тем, что генеративный ИИ имеет низкую точность или приводит к неправильным бизнес-решениям (35%) и превышению бюджета (33%).

Высшее руководство, в частности, выразило обеспокоенность по поводу управления генеративными решениями ИИ в целом (76%), а также по поводу надежности (76%) и безопасности (71%) решений, представленных сегодня на рынке.

Генеративный ИИ приближается к пику популярности?

Другие отраслевые эксперты предупреждают мир технологий, чтобы он умерил шумиху.

«ИИ обладает большим потенциалом, но это огромная ставка с высоким риском, и большая часть ваших инвестиций, скорее всего, никуда не денется», — сказал Саураджит Канунго, президент консалтинговой фирмы CG Infinity, в электронном письме. «Инвестируйте только в том случае, если вы можете измерить рентабельность инвестиций с точки зрения бизнеса — это снизит затраты или увеличит доход?»

Он указывает на график Gartner AI Hype Cycle 2022 года, на котором генеративный ИИ приближается к точке, обозначенной как «Пик завышенных ожиданий».

«Я абсолютно уверен, что ИИ (включая генеративный ИИ) может принести пользу любой организации, большой или маленькой. Однако… я бы посоветовал руководителям воспринимать ИИ как эволюцию, а не как революцию», — сказал Канунго.

Он считает, что аргументы в пользу генеративного ИИ сильнее, чем аргументы в пользу последней горячей тенденции инвестирования в технологии: криптовалюты. «Криптовалюты требуют создания совершенно новой экосистемы или рынка. Бизнес-кейсы для обоснования инвестиций в генеративный ИИ в организации — более простая задача, чем создание целого рынка с криптовалютами», — сказал Канунго.


Оригинал
PREVIOUS ARTICLE
NEXT ARTICLE