IBM: Хотя внедрение искусственного интеллекта на предприятиях растет, барьеры ограничивают его использование

По данным Глобального индекса внедрения искусственного интеллекта IBM за 2023 год, около 42% компаний корпоративного масштаба сообщают об активном внедрении искусственного интеллекта в свой бизнес, и из них 59% ускорили внедрение или инвестиции в эту технологию. более 1000 сотрудников.

«Более доступные инструменты искусственного интеллекта, стремление к автоматизации ключевых процессов и растущее количество искусственного интеллекта, встроенного в готовые бизнес-приложения, являются основными факторами, способствующими распространению искусственного интеллекта на уровне предприятия», — сказал Роб Томас, старший вице-президент компании IBM Software, в заявлении. «Мы видим, как организации используют ИИ в тех случаях, когда, по моему мнению, технология может наиболее быстро оказать глубокое влияние, например, в автоматизации ИТ, цифровом труде и обслуживании клиентов», — сказал он.

Несмотря на то, что исследование показало, что 40% опрошенных компаний остаются «застрявшими в песочнице», Томас уверен, что в этом году они преодолеют такие препятствия, как дефицит навыков и сложность данных.

Что стимулирует внедрение ИИ

Основными факторами, способствующими внедрению ИИ, являются:

Достижения в инструментах искусственного интеллекта, которые делают их более доступными (45%). Необходимость снижения затрат и автоматизации ключевых процессов (42%). Растущее количество искусственного интеллекта, встроенного в стандартные готовые бизнес-приложения (37%).

Большинство опрошенных компаний (59%), активно внедряющих или изучающих ИИ, ускорили свое внедрение или инвестиции за последние 24 месяца. Наибольшие инвестиции в ИИ для организаций, изучающих или внедряющих ИИ, делаются в исследованиях и разработках (44%), а также в переквалификации/развитии рабочей силы (39%).

Для ИТ-специалистов двумя наиболее важными усовершенствованиями ИИ за последние годы являются инструменты, которые легче развернуть (43%), а также возросшая распространенность данных, ИИ и навыков автоматизации (42%).

Финансовые услуги являются одной из наиболее зрелых отраслей внедрения ИИ, за ней следуют телекоммуникации, сообщил TechRepublic представитель IBM.

Дополнительная статистика из Глобального индекса внедрения искусственного интеллекта IBM за 2023 год

Исследование также показало, что:

Более трети корпоративных ИТ-специалистов (38%) сообщают, что их компании активно внедряют генеративный искусственный интеллект, а еще 42% изучают его. Организации в Индии (59%), Китае (50%), Сингапуре (53%) и ОАЭ (58%) лидируют в активном использовании ИИ по сравнению с отстающими рынками, такими как Испания (28%), Австралия( 29%) и Франция (26%). Компании в сфере финансовых услуг, скорее всего, будут использовать ИИ: около половины ИТ-специалистов в этой отрасли сообщают, что их компании активно внедряют ИИ. В телекоммуникационной отрасли 37% ИТ-специалистов заявляют, что их компания внедряет ИИ.

Основной вариант использования ИИ — автоматизация.

Варианты использования ИИ, которые стимулируют внедрение опрошенных компаний, которые в настоящее время изучают или внедряют ИИ, затрагивают многие ключевые области бизнес-операций. Примечательно, что автоматизация является основным вариантом использования в нескольких областях, в том числе:

ИТ-процессы (33%). Обработка, понимание и движение документов (24%). Ответы и действия клиентов или сотрудников по самообслуживанию (23%). Бизнес-процессы (22%). Сетевые процессы (22%).

Другие области, где используется ИИ, включают:

Безопасность и обнаружение угроз (26%). Мониторинг или управление ИИ (25%). Бизнес-аналитика или разведка (24%). Цифровой труд (22%). Маркетинг и продажи (22%). Выявление мошенничества (22%). Поиск и обнаружение знаний (21%). Человеческие ресурсы и привлечение талантов (19%). Финансовое планирование и анализ (18%). Разведка цепочки поставок (18%).

Основные препятствия на пути использования ИИ

Сорок процентов опрошенных компаний изучают или экспериментируют с ИИ, но еще не внедрили свои модели. По данным компании, к основным препятствиям, препятствующим развертыванию, относятся ограниченные навыки и знания в области искусственного интеллекта (33%), слишком большая сложность данных (25%) и этические проблемы (23%).

В докладе отмечается, что генеративный ИИ создает другие барьеры для входа по сравнению с традиционными моделями ИИ. Например, ИТ-специалисты из опрошенных организаций, которые не изучают и не внедряют генеративный ИИ, сообщили, что проблемы конфиденциальности данных (57%), а также доверия и прозрачности (43%) являются самыми большими препятствиями для генеративного ИИ. Согласно отчету, еще 35% также заявили, что отсутствие навыков для реализации является серьезным препятствием.

Как преодолеть барьеры входа в сферу ИИ

Представитель IBM заявил: «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 правильных людей и инструменты автоматизации, и внедрить управление ИИ с самого начала процесса внедрения».

Для некоторых организаций лучшим подходом может быть начало с малого и целенаправленного подхода. «В 2024 году мы ожидаем, что бизнес-лидеры начнут анализировать и тестировать ИИ в каждом конкретном случае, а не рисовать общий план, — сказал представитель, — предполагая, что технология является подходящим инструментом для решения каждой проблемы. Компании, впервые использующие ИИ, будут использовать готовые помощники ИИ, созданные для конкретных потребностей бизнеса».

Влияние ИИ на рабочую силу

Среди опрошенных организаций каждая пятая сообщила, что у них нет сотрудников с необходимыми навыками для использования новых инструментов искусственного интеллекта или автоматизации, а 16% не могут найти новых сотрудников с навыками, позволяющими устранить этот пробел.

Компании, использующие ИИ для решения проблемы нехватки рабочей силы или навыков, заявили, что они используют ИИ для сокращения ручных или повторяющихся задач с помощью инструментов автоматизации (55%) или для автоматизации ответов и действий самообслуживания клиентов (47%). Только 34% заявили, что обучают или переподготовляют сотрудников для совместной работы с новыми инструментами автоматизации и искусственного интеллекта.

Важность надежного и управляемого ИИ

Согласно отчету IBM, ИТ-специалисты понимают необходимость надежного и управляемого ИИ, но вышеупомянутые барьеры затрудняют внедрение компаниями-респондентами на практике.

Например, исследование показало, что ИТ-специалисты в целом согласны с тем, что потребители с большей вероятностью будут выбирать услуги компаний с прозрачными и этичными практиками искусственного интеллекта (85% полностью или частично согласны). Они заявили, что способность объяснить, как их ИИ принял решение, важна для их бизнеса (83% среди компаний, изучающих или внедряющих ИИ).

Однако поразительным открытием стало то, что даже несмотря на то, что многие компании, уже внедряющие ИИ, сталкиваются с множеством препятствий в этом процессе, они предпринимают ключевые шаги на пути к заслуживающему доверия ИИ, такие как:

Снижение предвзятости (27%). Отслеживание происхождения данных (37%). Убедиться, что они могут объяснить решения своих моделей ИИ (41%). Разработка этической политики в области ИИ (44%).

Снижение предвзятости начинается с управления, сказал представитель IBM. «Чтобы использовать весь потенциал ИИ и уменьшить предвзятость, инструменты управления данными и ИИ необходимы для масштабирования моделей, сохраняя при этом справедливость, прозрачность и соответствие 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 и конфиденциальных данных или нарушение авторских прав. Организации также рискуют столкнуться с юридическими сложностями и этическими дилеммами, поэтому внедрение управления с самого начала может помочь избежать проблем в дальнейшем.

Методика 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 странах Латинской Америки.