Даже на этапе зарождения генеративный ИИ уже оказал далеко идущее влияние на каждую крупную отрасль экономики. Очевидно, что ИИ лишь начинает демонстрировать свою мощь, и многие компании только сейчас всерьез задумываются о внедрении стратегии GenAI.
«Судя по всему, следующие два года станут критическим моментом для организаций, стремящихся использовать эти новые мощные технологии», – сообщает компания Hakkoda в отчете Generative AI State of Data Report.
Опросив 500 лидеров в области данных на уровне директоров и генеральных директоров в восьми основных отраслях, аналитики компании пришли к выводу, что цифровая среда находится на грани глобальных изменений, поскольку все стремятся занять лидерские позиции в применении новых инструментов и технологий. Хотя инновации, основанные на искусственном интеллекте, продолжают стремительно развиваться и меняются практически ежедневно, результаты исследования Hakkoda демонстрируют основные тенденции рынка и позволяют взглянуть на возможности и перспективы GenAI, результаты которых можно будет увидеть к 2027 году. В целом на ИТ-рынке отмечается несколько очевидных и стратегически важных тенденций.
1. GenAI – один из главных драйверов модернизации в 2024 году
В отчете отмечается: представление о том, что «волна» модернизации данных нахлынула и ушла, является стойким мифом. Реальность такова, что для подавляющего большинства компаний модернизация все еще находится в стадии разработки. Во всех отраслях 2024-й является годом модернизации: 94% компаний заявили, что им необходимо в текущем году модернизировать свой стек данных, а 48% сообщили, что модернизация потребуется значительная.
Также ожидается, что в этом году темпы внедрения искусственного интеллекта резко возрастут. При этом спрос на генеративный искусственный интеллект вызывает модернизацию других стратегий обработки данных. 74% опрошенных компаний заявили о намерении централизовать свою деятельность в облачной среде, 42% компаний указали, что уже используют инструменты GenAI, а 85% организаций планируют внедрить инструменты GenAI к концу года.
Источник: Hakkoda «Generative AI State of Data Report»
По данным Hakkoda, среди компаний, которые уже перешли на централизованную облачную платформу в 2023 году, 48% заявили, что основной причиной перехода было стремление использовать возможности GenAI. Неудивительно, что организации, которые имеют самые высокие показатели внедрения облачных технологий, также имеют самые высокие показатели общего внедрения ИИ. Они уже перенесли свои данные на централизованную облачную платформу и начали использовать инструменты GenAI для автоматизации и обработки данных.
2. Организационная несогласованность – главная угроза успеху Gen AI
Hakkoda отмечает, чтобы успешно модернизировать свой стек данных и воспользоваться преобразующей силой GenAI, компаниям необходимо четкое понимание своих стратегий и целей в области данных. Однако для многих из них диссонанс в процессе внедрения инноваций является основным препятствием на пути модернизации данных, поскольку руководители разных уровней сообщают о противоречивых взглядах на потребности своих организаций в данных.
Члены команд высшего звена на 32% чаще сообщали, что чувствуют себя «чрезвычайно уверенными» в способности своих внутренних групп данных создать необходимые возможности GenAI, чем руководители более низких уровней. Между тем они на 52% реже сообщали о низком уровне доверия к своей внутренней команде, занимающейся обработкой данных.
Несмотря на свою уверенность в том, что ключ к успеху принадлежит внутренним командам, руководители компаний все же поспешили сообщить о намерении использовать внешнюю помощь, причем многие из них указали, что им потребуется значительный объем внешней помощи для модернизации своего стека данных в 2024 году.
В целом руководство высшего уровня выражает как большую уверенность в своих внутренних командах, занимающихся обработкой данных, так и указывает на необходимость значительной внешней поддержки. Руководители среднего звена выражали прямо противоположное мнение. Это несоответствие демонстрирует глубокую организационную несогласованность, когда речь идет о потребностях в данных и стратегиях.
Но на этом диссонанс не заканчивается. Члены команд высшего звена выражали значительно больший оптимизм по всем направлениям, когда дело касалось подхода к данным в их организации, включая такие факторы, как внутренняя грамотность сотрудников в отношении данных, практика принятия решений на основе данных и совместная согласованность между группами обработки данных. Члены команд низшего звена были более пессимистичны, когда их спрашивали об этих же факторах.
«Несмотря на амбициозные цели по модернизации в этом году, компании обнаружат, что преобразование устаревших стеков данных и использование инструментов GenAI окажется затруднительным без последовательного видения перспектив относительно данных и их бизнеса. Расхождения указывают на более глубокое разногласие, когда дело доходит до того, как руководство организации рассматривает свои потребности в данных. Пока этот диссонанс не будет устранен, организациям будет сложно модернизировать свой стек данных, поскольку требуется единое видение, чтобы модернизация данных была успешной», – приходят к выводу авторы отчета.
3. Даже самые инновационные компании не получают максимальной отдачи от своих инструментов Gen AI
GenAI быстро становится неотъемлемой частью современного стека данных. Более половины инновационных организаций уже начали использовать инструменты искусственного интеллекта в 2023 году, а в этом году 84% всех организаций планируют начать их внедрение.
Но не только передовые технологии привлекают эти компании к GenAI. Организации из разных отраслей сообщили о средней рентабельности инвестиций в технологии обработки данных в 126% в 2023 году, а среди инновационных организаций этот показатель подскочил до 164%.
Учитывая, что технологии обработки данных обеспечивают такую надежную и стабильную прибыль, неудивительно, что модернизация в текущем году будет бурно развиваться. Это приведет к тому, что GenAI станет доступным для подавляющего большинства компаний в разных отраслях.
Однако дело не только в том, используют ли компании инструменты GenAI, а в том, какие инструменты они внедряют и насколько эффективно.
В отчете сообщается о том, что 50% организаций уже используют ИИ для автоматизации, хотя потенциал таких функций, как ETL/ELT, а также сопоставление и интеграцию схем использует гораздо меньшее количество компаний, а применение ИИ для автоматизации принятия решений было главной проблемой для 45% организаций в 2023 году, уступая только качеству данных и управлению.
Хотя более половины организаций еще не начали использовать GenAI по состоянию на 2023 год, 97% компаний планируют использовать не одну или две, а все девять возможностей GenAI, указанных в таблице, к 2025 году. 95% компаний заявили, что к 2027 году GenAI будет иметь «умеренно» или «критически» важное значение для их успеха.
Аналитики отмечают очевидное противоречие: «Но с таким большим количеством инструментов и функций для интеграции в свою деятельность и с ограниченной верой в свои внутренние команды по работе с данными организации могут столкнуться с трудной задачей, когда дело доходит до полного внедрения GenAI. Если они намерены достичь своей цели по широкому внедрению инструментов искусственного интеллекта, им придется оптимизировать свой стек данных для достижения максимальной эффективности и, вероятно, полагаться на поддержку извне, чтобы преодолеть ограничения по времени и ресурсам».
4. Лучшие игроки в области внедрения искусственного интеллекта достаточно велики, чтобы инвестировать, но достаточно малы, чтобы оставаться гибкими
«Хотя существует некоторая корреляция между доходом и успехом ИИ, организации с доходом в 500 млн долларов фактически сообщили о более высоких показателях использования, чем гораздо более крупные компании. Между тем организации с числом сотрудников от 10 000 до 24 999 человек опередили как крупные, так и более мелкие компании по уровню внедрения GenAI, достигнув 49%, что на 11 пунктов больше, чем у организаций с числом сотрудников более 25 000 человек, у которых этот показатель составил 38%», – сообщается в отчете.
В 2023 году существовала некоторая взаимосвязь между размером доходов и использованием GenAI: компании с оборотом в 10 млрд долларов продемонстрировали более высокие показатели использования искусственного интеллекта. Но эта корреляция не была последовательной, поскольку организации с доходом менее 500 млн долларов неожиданно сообщили о более высоких показателях использования, чем гораздо более крупные компании.
Hakkoda отмечает важность этих факторов, однако не считает их решающим условием, определяющим успешное развертывание GenAI. Взаимосвязь между доходами и инновациями в области данных еще больше осложняется тем фактом, что, хотя организации с оборотом в 10 млрд долларов лидируют в конкуренции по внедрению GenAI, они также сообщают о более высокой степени зависимости от устаревших технологий.
Более крупным и авторитетным организациям может не хватать гибкости и способности к адаптации, чтобы эффективно модернизировать свой стек данных и развертывать новые технологии, такие как GenAI, так же эффективно, как небольшим компаниям.
Тенденции использования GenAI были гораздо более последовательными в разных отраслях: производственные организации лидировали по показателям внедрения GenAI в целом (50%), а также по использованию инструментов Gen AI для обработки данных (71%) и каталогизации (59%). Они были впереди всех, когда дело дошло до текущих показателей использования почти всех возможностей GenAI.
Источник: Hakkoda «Generative AI State of Data Report»
Также производственные компании сообщили о высочайшей уверенности в своих определенных и реализуемых сценариях использования GenAI, а также в способности своих внутренних команд по обработке данных использовать возможности GenAI, необходимые их организациям.
Организации индустрии развлечений и розничной торговли лидировали во всех отраслях, когда дело дошло до внедрения автоматизации GenAI, причем обе отрасли лидировали по использованию GenAI для очистки данных.
Сферы образования, здравоохранения и госуправления отстают от всех других отраслей по уровню использования искусственного интеллекта. Они также сообщили о неуверенности в наличии компетентных сотрудников для внедрения GenAI, говорится в отчете.
В Hakkoda пришла к следующему заключению: несмотря на то, что генеративный искусственный интеллект в 2024 году является термином, который у всех на устах, большинство компаний далеки от реализации его потенциала. В то время как пользователи работают над внедрением отдельных инструментов и даже радуют инвесторов новыми блестящими предложениями, истинную пользу от внедрения генеративного ИИ получат компании, которые применяют стратегический подход к внедрению, инвестируя как в модернизацию, так и в долгосрочную стратегию работы с данными. Это позволит их бизнесу радикально изменить повседневную деятельность.
«Как и в случае со многими прорывными изменениями, результаты, скорее всего, будут зависеть от остроты видения наших лидеров в области данных», – резюмируют авторы отчета.
Технологические тренды 2024 года
Gartner, американская исследовательская и консалтинговая компания, специализирующаяся на рынках информационных технологий, заявила, что к 2026 году более 80% предприятий будут использовать интерфейсы или модели прикладного программирования (API) генеративного искусственного интеллекта (GenAI) и/или развернут приложения с поддержкой GenAI в производственных средах, тогда как в 2023 году их было менее 5%.
«Спрос на генеративный искусственный интеллект растет во многих отраслях, таких как здравоохранение, естественные науки, юридические, финансовые услуги и государственный сектор», – сказал аналитик Gartner Арун Чандрасекаран.
Основными технологическими трендами 2024 года, которые, как прогнозируется, окажут огромное влияние на компании в течение последующих десяти лет, аналитики назвали приложения с поддержкой GenAI, базовые модели и управление доверием, рисками и безопасностью ИИ (AI TRiSM).
Приложения с поддержкой GenAI используют генеративный искусственный интеллект для взаимодействия с пользователем и расширения задач, чтобы ускорить и помочь в достижении пользователем желаемых результатов.
«Базовые модели будут продвигать цифровую трансформацию на предприятии за счет повышения производительности труда, автоматизации и улучшения клиентского опыта, а также обеспечения экономически эффективного создания новых продуктов и услуг», – отметил Арун Чандрасекаран. При этом Gartner прогнозирует, что к 2027 году базовые модели будут лежать в основе 60% случаев использования обработки естественного языка (NLP).
AI TRiSM обеспечивает управление доверием, рисками и защиту данных на основе ИИ-моделей. AI TRiSM – комплексная программа для превентивного выявления и снижения рисков, которая, по прогнозам аналитиков, достигнет массового внедрения в течение двух-пяти лет.
Очевидно одно: модернизация происходит здесь и сейчас, и мощь генеративного искусственного интеллекта является движущей силой преобразований. Компаниям, стремящимся успешно конкурировать и создавать эффективный и устойчивый стек данных, в 2024 году и в последующий период придется задействовать мощь и эффективность GenAI.
