Sekojiet zdnet: Pievienojiet mūs kā vēlamo avotu Google.
ZDNET galvenie pārņemšana
- Lai arī 95% AI projektu neizdodas, pētījumi rāda, ka veiksmīgas iniciatīvas koncentrējas uz infrastruktūru.
- Pie galvenajiem šķēršļiem pieder slikta integrācija, prasmju kopumu trūkums un grūtību veidošana iekšējos AI risinājumos.
- Uzņēmumi, kas veiksmīgi īsteno AI, ir par 85% lielāku iespēju sadarboties ar trešo personu AI pakalpojumu sniedzējiem.
Runājot par AI, lielākā daļa cilvēku iederas vienā no trim nometnēm: viņi ir aizrautīgi AI atbalstītāji, kuri uzskata, ka tas ātri pārveidos visu, vai arī viņi joprojām – kaut kā – aizmirst AI, vai arī tie ir skeptiķi, kuri uzskata, ka vairums AI solījumu ir pārpludināti un nereāli, un daudzi AI risinājumi šodien ir salauzti un neefresīvi.
Arī: Gen AI vilšanās stelles, saskaņā ar Gartnera 2025. gada Hype cikla ziņojumu
Man ir tendence sēdēt kaut kur starp entuziastu un skeptiķi. Es esmu ārkārtīgi skeptiski noskaņots par lielāko daļu futūristisko pretenziju, kas parasti nāk no ģeneratīvo AI lielākajiem atbalstītājiem, un es uzskatu, ka pašreizējo AI modeļu tendence padarīt galvenās (pat katastrofiskas) kļūdas par iemeslu, lai atgrieztos pie AI izmantošanas kritiskākajās lietošanas gadījumos.
No otras puses, es esmu ārkārtīgi satraukts par AI potenciālu, it īpaši, ja runa ir par daudziem praktiskajiem lietošanas gadījumiem, uz kuriem mēs redzam, ka uzņēmumi koncentrējas mūsu pētījumos. Es domāju, ka jūs varētu mani saukt par entuziasmu ai skeptiķi.
Koncentrējieties uz saviem AI centieniem
Tāpēc nesenais MIT pētījums, kurā tika atklāts, ka 95% AI projektu neizdodas, man bija tik interesants. Mana skeptiskā puse, kas ir izjukusi attieksmi pret: “Redziet, tas notiek, kad jūs kritāt par hype.” Tomēr mana entuziasta puse redzēja, kā šis pētījums pastiprina daudzas tendences Aberdīnas pētījumos par to, kā uzņēmumi var veiksmīgi izvietot AI.
Arī: Aizmirstiet spraudņu un play AI: Lūk, ko veiksmīgi AI projekti dara savādāk
Pirmkārt, pētījumā tika atklāts, ka gadījumos, kad uzņēmumi koncentrē savus AI centienus. Vairāk nekā puse organizāciju izmanto AI, lai mēģinātu veidot pārdošanas un mārketinga efektivitāti.
Protams, tas ir saprotams. Liela daļa AI hype griežas ap perfektiem AI gadījumu pētījumiem, kas saistīti ar uzņēmumu, kas aizstāj pārdošanas un apkalpošanas darbiniekus ar AI un veido pārsteidzošas kampaņas ar AI, tāpēc daudzi vadītāji ir satraukti par iespējamām samazināt izmaksas (un personālu) ar šīm AI stratēģijām.
Guess mēs jau redzam tendenču apgriezienus, kad agrīnie AI pionieri atzīst, ka viņi atgriežas pie galvenokārt cilvēku pārdošanas komandām un stāstiem par neveiksmīgiem AI mārketinga centieniem, kas izplatās.
Arī: Vai uztraucaties par AI planējošās enerģijas vajadzībām? Izvairīšanās no tērzēšanas robotiem nepalīdzēs – wager 3 lietas varētu
Interesanti, ka MIT pētījumā tika atklāts augstāks panākumu līmenis AI iniciatīvās, kas koncentrējās uz uzņēmumu infrastruktūras pusi. Tas notiek kopā ar to, ko redz Aberdīna, kā mēs jau iepriekš esam redzējuši iespaidīgu atdevi organizācijām, kas koncentrējas uz AI praktisko ieviešanu.
Faktiski, kad mūsu jaunākajā aptaujā tika apskatīti uzņēmumi, kas ir veiksmīgi veiksmīgi AI modernizācijas iniciatīvās, mēs atklājām, ka galvenās jomas, uz kurām viņi bija vērsti, bija kiberdrošība, prognozējošā analīze, automatizācija un uzraudzība – neapšaubāmi neeksuāli apgabali, wager kur AI stiprās puses ir vislielākās.
Kāpēc daži uzņēmumi neizdodas
Pārējie interesanti MIT AI pētījuma atklājumi saistīti ar AI izaicinājumiem un to, kā uzņēmumi tos uzrunā. Pētījumā tika pārbaudīts, kāpēc uzņēmumi cieta neveiksmes, un uzskaitīti sāpju punkti, piemēram, slikta integrācija, prasmju kopumu trūkums un grūtības veidot iekšējos AI risinājumus.
Arī: es atkārtoti pārbaudīju GPT -5 kodēšanas prasmes, izmantojot Openai norādījumus – un tagad es tai uzticos vēl mazāk
Atkal tas ļoti labi atbilst datiem, kas iegūti no Aberdīnas pētījumiem par veiksmīgu AI ieviešanu. Mēs esam noskaidrojuši, ka galvenie izaicinājumi uzņēmumiem, kas veic AI, ir bažas par drošību, AI prasmju un kompetences trūkums, kā arī jautājumi, kas integrē AI ar esošajām sistēmām.
Mūsu pētījums arī parāda, ka uzņēmumi, kas veiksmīgi ieviesuši AI, ir par 85% biežāk nekā viņu vienaudži, kas ir strādājuši ar trešo personu AI pakalpojumu sniedzējiem, lai palīdzētu viņiem pārvarēt prasmes un integrācijas jautājumus. Tas arī izseko MIT pētījumam, kurā tika atklāts, ka sadarbība ar uzņēmumiem, lai palīdzētu AI izvietošanā, biežāk noved pie panākumiem.
Kā varētu gaidīt, par šī pētījuma atklājumiem ir daudz roku un pirmdienas rīta ceturtdaļfināla rezultātu, kas ar virsrakstiem teica 95% neveiksmju līmeni, izklausās patiešām slikti. Guess kā kādam, kurš kādu laiku ir bijis tehnoloģijā, lielākajai daļai jauno tehnoloģiju ir diezgan augsts neveiksmju līmenis agrīnajos hype piepildītajos gados.
Arī: 71% amerikāņu baidās, ka AI pastāvīgi liks “pārāk daudz cilvēku no darba”
Rezultāti dažos veidos ir arī mierinoši daudziem uzņēmumiem. Būtībā viņi pastiprina to, ka viedie uzņēmumi ignorē hype, izmanto koncentrētu pieeju AI, kas paredzēta reālu problēmu risināšanai, un sadarboties ar pieredzējušiem partneriem, lai pārvarētu šķēršļus.
Tā ir praktiska pieeja, ka, lai arī tā, iespējams, neizskatās seksīgi virsrakstā, nodrošina veiksmīgas AI izvietošanas plānu.
