С бързото си внедряване генеративния изкуствен интелект (GenAI) предизвиква безброй чувства в корпоративния свят - от вълнение и очакване до стрес и загриженост. Според глобално проучване на McKinsey, проведено през май, технологията се използва от 65% от организациите, което е почти два пъти повече от предишното допитване преди 10 месеца. С това нарастване на приемането се увеличават и случаите на използване.

"Както и при предишни технологии, повечето компании започват да използват GenAI в области, които осигуряват тактически ползи, като например подобряване на съществуващите процеси и намаляване на разходите”, обяснява пред CIO Джим Роуън, директор в Deloitte Consulting. "Този подход помага да се извлече стойност от ниско висящите плодове, като същевременно се натрупват знания, опит и увереност в новата технология".

Все пак организациите се намират на много различни етапи от използването на GenAI. Някои от ранните внедрители вече разширяват пилотните проекти до производствени, като свързват множество случаи на употреба в едно, за да покажат осезаеми ползи за ефективността. Други инвестират в плавност, изпробват някои доказателства за концепция и до голяма степен се стремят да възприемат технологията, вградена в софтуер на трети страни. Трети пък изчакват да видят как ще се развие тя и случаите на употреба.

Докато организациите продължават да се опитват да разберат как да преминат от изучаване на GenAI, през започване на пилотни проекти до пълномащабни внедрявания, които могат да бъдат наистина трансформиращи, специализираното издание извежда списък с пет тежки истини, до които вече са стигнали ИТ лидерите.

1. Техническият талант остава бариера №1 пред внедряването

Организациите, които съобщават за високо ниво на експертни познания в областта на AI (33%), се чувстват по-позитивно настроени към генеративната форма на технологията, но и те изпитват някои притеснения при внедряването ѝ, виждайки в нея по-голяма заплаха за своя бизнес модел, сочи доклад на Deloitte.

„Това разкрива, че дори организации, които се смятат за добре запознати с AI, се подготвят за потенциални насрещни ветрове“, казва Роуън.

Топ 7 на случаите на използване на генеративен AI за бизнеса

В резултат на това ИТ лидерите, дори и тези, които отчитат високи нива на експертни познания в областта в своите екипи, преосмислят стратегиите си за таланти, като повишаването на квалификацията играе жизненоважна роля в опитите им за преодоляване на недостига на умения по отношение на GenAI.

2. Въздействието на GenAI върху крайните резултати е далеч

Според Аамер Баиг, старши партньор и глобален лидер в McKinsey, „меденият месец е приключил“, но има малко проекти, които генерират въздействие върху крайните резултати.

"Едва 15% от компаниите, които McKinsey изследва, имат някакви подобренията в приходите от инициативите за GenAI", казва Баиг. "Не всички случаи на употреба са еднакви. Не много от тях добавят стойност."

Той предлага организациите да се фокусират върху „инициативи, които решават реални бизнес проблеми, които са технологично осъществими и имат малък риск“.

Докладът на Deloitte установява, че 48% от организациите не очакват да видят трансформация от GenAI в продължение на една до три години.

Базираната във Великобритания CNH е от първите, които започват да възприемат Copilot на Microsoft, а нейните ИТ екипи започват да създават свои собствени големи езикови модели (LLM) през ноември 2023 г.,

„Определено научихме, че има много ограничения. Това не е панацеята, която всички мислехме, че ще бъде“, казва Марк Кермиш, глобален главен директор по цифровите технологии и информацията на производителя на трактори.

Въпреки че има известно повишаване на производителността, неговите очаквания са били, че влиянието на GenAI ще бъде по-значително в области като обработката на фактури.

Четири стъпки за успешното приемане на GenAI от нетехническите екипи

"GenAI е преди всичко това, което ще нарека инструмент за синтезиране на информация", казва той. "Готовите инструменти засега не са ефективни за какъвто и да е финансов или цифров анализ".

Друг проблем е разпространението на инструменти и технологии, което според Баиг трябва да бъде ограничено.

„Една от основните пречки за постигане на ползи от GenAI в голям мащаб са твърде многото платформи“, казва той.

"Не минава и седмица без нов инструмент, който да поразява с възможностите си и потенциалното си бъдещо въздействие", съгласява се Дейвид Хигинсън, главен директор по иновациите и изпълнителен вицепрезидент на детската болница във Финикс. "Но в момента GenAI може да бъде прилаган само от малък брой технологични гиганти, а не да се разработва на локално ниво в рамките на здравната организация. Ето защо имаме чувството, че се намираме в състояние на пауза в очакване утвърдените доставчици да предоставят зрели решения, които могат да осигурят осезаемата стойност, която всички очаквахме."

Хигинсън все пак очаква да се появят ефективни инструменти за решаване на реални проблеми за доставчиците на здравни услуги.

"Когато това се случи, хората ще бъдат принудени да вземат неудобни решения между толерантността към риска, разходите, удовлетвореността на доставчиците и резултатите за пациентите", предупреждава той.

3. Правните въпроси поставят ИТ екипите в състояние на неопределеност

Двата фактора, които според Хигинсън забавят предоставянето на платформи в голям мащаб, са правните и регулаторните неизвестни, свързани с интеграцията на технологията, както и високата цена на ранното внедряване.

"Докато правната опасност от използването на тази технология остава неясна, разходите на доставчиците и медийната параноя за грешки остават високи", казва той. "В резултат на това много администратори избират да не бъдат първият тестов случай за тази смела нова граница на технологията - особено когато имат неясна представа за това как функционира тя и не могат да предоставят на адвокатите никакви насоки за това."

Висшият мениджмънт в компаниите не е подгодтвен за изкуствения интелект, показва глобално проучване

Проучването на Deloitte установява, че въпросите, свързани със съответствието (28%) и управлението (27%), се считат за сериозни пречки пред приемането на AI. Според доклада по-малко от половината (42%) от анкетираните смятат, че са направили достатъчно, за да управляват внедряването на GenAI и да намалят потенциалните му рискове.

„Това показва голяма несигурност по отношение на начина, по който AI ще бъде регулиран през следващите години, особено за глобалните организации, работещи в множество региони“, отбелязва Роуън. „Погледнато в по-широк план, предизвикателствата, които GenAI поставя в областта на корпоративното управление и риска, са паралелни на тези в областта на управлението на обществото и риска.“

Повече от половината от участниците в проучването изразяват загриженост, че широкото използване на GenAI ще доведе до централизиране на глобалната икономическа власт (52%) и до увеличаване на икономическото неравенство (51%).

"И в двете сфери потенциалните ползи и потенциалните вреди от технологията, са големи", казва Роуън. "Националните администрации и правителствата ще трябва да намерят баланс по отношение на това да се уверят, че ползите от GenAI са широко и справедливо разпределени, без да се възпрепятстват прекомерно иновациите или да се осигурява несправедливо предимство на компаниите с различни правила."

4. Управлението на разходите е огромен проблем

Повтаряйки загрижеността на Хигинсън относно разходите за внедряване на GenAI, Баиг от McKinsey подчертава, че организациите трябва да управляват разходите - преди разходите да управляват тях. Това се дължи на високата изчислителна интензивност и степента на управление на промените, които технологията изисква. Той препоръчва на организациите да инвестират в тези области толкова, колкото и за осъществяване на цифровата си трансформация, тъй като GenAI ще изисква промени в работните процеси, бизнес процесите и нови ключови показатели за ефективност.

"Организациите също така трябва да вземат предвид обучението за рискове и "халюцинации", както и да предвидят бюджет за текуща поддръжка", предупреждава Баиг.

"Основните пречки пред внедряването на GenAI са недостигът и цената на хардуера, мощността и данните, необходими за обучението на моделите", казва Хигинсън. "С тази оскъдност идва необходимостта да се определят приоритети за това кои решения са най-привлекателни и могат да генерират най-дългосрочни приходи".

Топ 10 на най-прехвалените технологии

Кермиш от CNH има големи надежди, че GenAI „може да ни помогне да огънем кривите на разходите си“, но това не се е случило все още. Внедряването на платформи е много скъпо и колкото повече се използват те, толкова по-скъпо става.

„Ако можех да възвърна инвестицията в производителност, чудесно, но не виждам това да се отразява едно към едно“, казва той.

CNH разполага с ограничен брой лицензи за Copilot и ИТ отделът ги разпределя на ротационен принцип между служителите, които обикновено са въодушевени от използването на нови технологии.

Но това вдъхновение се изчерпва.

"Обикновено в рамките на 30 дни използването им спада драстично", отбелязва Кермиш. "Определено съществува феноменът на новия лъскав инструмент. Но скоро те отварят таблица на Excel, опитват се да използват Copilot и бързо разбират, че не могат."

По думите му Copilot е ефективен, само когато се използва правилната подкана.

"Колкото по-прецизна е подканата, толкова по-добре. Въпреки това все още не сме открили потребител, който да го използва в критичен случай на употреба", посочва Кермиш.

5 водещи тенденции в корпоративните облачни стратегии за 2024

Брайън Олсън, вицепрезидент и главен информационен директор на Briggs & Stratton, прави мащабно внедряване на Google Gemini и казва, че макар разходите да са донякъде проблем, по-трудно е да се измисли как да се следи приемането и използването му. Подобно на Кермиш, Олсон е категоричен, че това ще помогне на ИТ отдела му да определи дали инструментът е добра инвестиция.

„Проблемът в областта на изкуствения интелект е, че той се развива толкова бързо, че се опитваме да бъдем гъвкави и да го внедряваме, затруднявайки се да измерим ефективността“, казва той. „Гледаме финансите и степента на приемане, но не поставяме толкова много препятствия, че да подложим технологията на истински тест."

5. Трудно е да се получат правилните данни

В момента много организации са изправени пред предизвикателството на качеството, тъй като моделите на GenAI изискват огромни количества точни и релевантни данни, за да работят ефективно.

"Организациите не трябва да се фокусират върху намирането на перфектните данни, защото това е огромно, обезсърчаващо предизвикателство", казва Баиг от McKinsey. "Съсредоточете се върху данни, които ви помагат в множество случаи на употреба."

"Въпреки че научните изследвания и разработките продължават да развиват възможностите на GenAI, знаем, че данните са критичен аспект за създаване на решения за изкуствен интелект", казва Роуън от Deloitte.

Кермиш от CNH пък добавя, че са научили, че създаването на големи езикови модели с помощта на документи или текстови хранилища на данни има „относително висока стойност и е сравнително лесно да се превърне в работещо решение“.

В крайна сметка, казва той, ръководителите на CNH вярват, че GenAI ще окаже значително въздействие върху техния бизнес, но сега е рано, и добавя:

"Смятахме, че за няколко месеца ще видим огромни подобрения в способността ни да проектираме превозни средства и да намалим разходите чрез автоматизиране на задачите. Нищо от това не се случи в действителност. Виждаме положителни резултати - но в ограничени случаи на използване".

Вследствие на това подходът, който Кермиш предприема, е да обучи група технически специалисти и да си партнира с Microsoft за осигуряване на обучение за по-широка база служители.

„Насърчаваме експериментирането и позволяваме на бизнес екипите да се включат и да се учат“, казва той. „Чувствам се сякаш сме на голям научен панаир и проектираме хипотези, а осем от десет се провалят. Стига да се провалят бързо, това е добре за нас в момента."

Но въпреки проблемите на растежа, ИТ лидерите признават, че GenAI няма да изчезне и тепърва ще им се налага да се учат как да го използват в своите компании.

„Едно нещо е сигурно, това ще бъде неравна разходка с впечатляващи успехи и провали и нямам търпение да видя как ще се промени индустрията през следващите пет до десет години“, акцентира в заключение Хигинсън от детската болница във Финикс.