Wdrażanie Gen AI trudniejsze niż się spodziewano

Katgoria: IT Solutions / Utworzono: 30 lipiec 2024

89% firm zmaga się z trudnościami w przygotowaniu danych

Po ponad 18 miesiącach od hucznej premiery ChatGPT oraz rosnącej oferty produktów, rozwiązań i usług opartych na Gen AI, firmy odkrywają, że wdrożenia tych narzędzi są trudniejsze, a korzyści mniejsze niż oczekiwano. Tylko 22% organizacji efektywnie wykorzystuje tę technologię we wszystkich aspektach swojej działalności. Mimo to entuzjazm wobec Gen AI nie słabnie, a wielu liderów biznesowych nadal widzi w niej klucz do przyszłości i rewolucji w sposobie prowadzenia firm. Na jakie bariery napotykają firmy, które chcą zmieniać się z GenAI?

REKLAMA

Globalny raport SoftServe i Forrester Consulting „Where Is Generative AI’s Transformational Value Hiding?” rzuca nowe światło na wykorzystanie sztucznej inteligencji generatywnej w biznesie. Oparty na badaniu przeprowadzonym wśród 777 decydentów ds. zakupów technologii, raport pokazuje, że firmy nie ustają w inwestycjach, testując liczne przypadki użycia Gen AI w poszukiwaniu najbardziej opłacalnych rozwiązań. Jednak organizacje te stają przed wyzwaniami związanymi z przygotowaniem danych, zarządzaniem i rozwijaniem kompetencji w zespołach.

Oto najważniejsze wnioski z raportu:

Ponad połowa decydentów twierdzi, że ich firma ustanowiła cele biznesowe w zakresie wykorzystania sztucznej inteligencji, ale 79% jest zaniepokojonych zdolnością ich organizacji do realizacji tych celów przy obecnym poziomie wiedzy wewnętrznej lub zewnętrznej.
Mimo że ponad 75% organizacji napotyka wyzwania związane z gotowością do wdrożenia sztucznej inteligencji, nadal intensywnie gromadzą przypadki użycia. Większość firm wdrożyła już co najmniej trzy rozwiązania, planuje także rozszerzyć ich zastosowanie o kolejne dwa oraz przeprowadzić pilotaż nowego przypadku użycia w ciągu najbliższych 12-18 miesięcy. • Zaledwie 51% liderów jest całkowicie przekonanych, że ich obecna strategia pozwoli im w pełni wykorzystać potencjał Gen AI w przyszłości. Jednocześnie 77% obawia się, że ich firma może nie zrealizować zakładanej wartości biznesowej zarówno w krótkim, jak i długim okresie.
Tylko 42% organizacji posiada umiejętności niezbędne do szkolenia modeli AI, a aż 89% zmaga się z trudnościami w przygotowaniu danych biznesowych do ich wykorzystania.
Mniej niż jedna czwarta firm (24%) ma opracowane plany zarządzania, mimo że 90% zgadza się, że ich wdrożenie jest kluczowe dla odpowiedzialnego wykorzystania generatywnej sztucznej inteligencji i minimalizowania ryzyka.

Sztuczna inteligencja szybko zyskała na popularności w biznesie, jednak gdy opadł początkowy entuzjazm, wiele firm odkryło, że nie jest w pełni przygotowana na wdrożenie rozwiązań GenAI. Problemy związane z przygotowaniem danych, infrastrukturą oraz brak odpowiednich kompetencji w zespołach często hamują realizację ambitnych inicjatyw. W takich przypadkach, naturalnym partnerem dla firm dążących do wdrażania zaawansowanych technologii są przedsiębiorstwa z sektora nowoczesnych usług biznesowych. Te organizacje, od dawna korzystające z AI, dysponują niezbędnym doświadczeniem i ekspertyzą, aby strategicznie podejść do transformacji i osiągnąć maksymalne efekty biznesowe – mówi Sebastian Drzewiecki, Country Manager SoftServe Poland oraz Wiceprezes ABSL, region: Kraków.

Pomimo szerokiego zakresu zastosowania GenAI 80% decydentów przyznaje, że ich pracownicy wciąż mają trudności ze zrozumieniem złożoności generatywnej sztucznej inteligencji i świadomością jej potencjalnego wykorzystania w praktyce. Dodatkowo aż 90% firm twierdzi, że potrzebuje partnera z zaawansowanymi umiejętnościami technicznymi, aby dostrzec transformacyjną wartość przyszłych wdrożeń Gen AI. Badanie ujawnia, że organizacje szukają partnerów, którzy oferują przyspieszone wsparcie we wdrażaniu (89%) oraz posiadają dogłębną wiedzę na temat ich branży (88%). Te elementy są kluczowe dla skutecznej realizacji i implementacji nowatorskich rozwiązań technologicznych.

Brak danych

Chociaż respondenci zgodnie uznają, że dane są kluczowe dla skutecznych strategii wdrażania generatywnej sztucznej inteligencji, jedynie 3% organizacji deklaruje zdolność do wykorzystywania pełnego zakresu sześciu lub więcej typów danych biznesowych – w tym operacyjnych, danych klientów, pracowników, kodu źródłowego, danych publicznych i partnerów. Dodatkowo utrzymuje się znacząca luka w umiejętnościach technicznych niezbędnych do prawidłowej analizy danych. 88% respondentów podkreśla rosnącą potrzebę zaawansowanej wiedzy technicznej, niezbędnej do integracji danych, optymalizacji modeli, rozwijania przypadków użycia oraz dalszego rozwoju aplikacji.

Badanie wykazało, że organizacje czerpiące znaczne korzyści z generatywnej sztucznej inteligencji priorytetowo traktowały dane, zarządzanie i rozwój umiejętności, korzystając z wsparcia partnerów technicznych i ekspertów.

Gen AI w różnych krajach i branżach

Wśród badanych krajów, największą wartość dodaną Gen AI osiągały USA, następnie Wielka Brytania, Singapur i Niemcy.

W sektorze detalicznym Gen AI znalazła najszersze zastosowanie, kiedy modele były szkolone na własnych danych. Natomiast sektor finansowy i ubezpieczeniowy (FSI) częściej napotykał trudności w uzyskaniu korzyści z Gen AI. Liderzy FSI zgłaszali również mniejszą liczbę planów wdrażania Gen AI w porównaniu do handlu detalicznego i innych branż.

Branże takie jak opieka zdrowotna, nauki przyrodnicze, przemysł naftowy i gazowy, produkcja, dostawcy oprogramowania (ISV) oraz technologie korporacyjne wykazywały równy podział w osiąganiu wartości Gen AI. Natomiast większe przedsiębiorstwa o przychodach przekraczających 5 miliardów dolarów rzadziej odnosiły sukcesy w Gen AI z powodu braku w organizacji niezbędnych zasobów w rozległych krajobrazach sprzętowych, programowych i infrastrukturalnych.

Źródło: SoftServe

Najnowsze wiadomości

Kwantowy przełom w cyberochronie - nadchodząca dekada przepisze zasady szyfrowania na nowo

Przez długi czas cyfrowe bezpieczeństwo opierało się na prostym założeniu: współczesne komputery potrzebowałyby ogromnych zasobów i wielu lat, aby złamać silne algorytmy szyfrowania. Rozwój technologii kwantowej zaczyna jednak tę regułę podważać, a eksperci przewidują, że w perspektywie 5–10 lat może nadejść „dzień zero”. Jest to moment, w którym zaawansowana maszyna kwantowa będzie w stanie przełamać większość aktualnie stosowanych zabezpieczeń kryptograficznych w czasie liczonym nie w latach, lecz w godzinach.

Czytaj całość

PSI prezentuje nową identyfikację wizualną

W ramach realizowanej strategii transformacji PSI Software SE zaprezentowała nową identyfikację wizualną. Odświeżony wizerunek w spójny sposób oddaje technologiczne zaawansowanie firmy, jej głęboką wiedzę branżową oraz silne ukierunkowanie na potrzeby klientów. Zmiany te wzmacniają pozycję PSI jako innowacyjnego lidera technologicznego w obszarze skalowalnych rozwiązań informatycznych opartych na sztucznej inteligencji i chmurze, rozwijanych z myślą o energetyce i przemyśle.

Czytaj całość

PROMAG S.A. rozpoczyna wdrożenie systemu ERP IFS Cloud we współpracy z L-Systems

PROMAG S.A., lider w obszarze intralogistyki, rozpoczął wdrożenie systemu ERP IFS Cloud, który ma wesprzeć dalszy rozwój firmy oraz integrację kluczowych procesów biznesowych. Projekt realizowany jest we współpracy z firmą L-Systems i obejmuje m.in. obszary finansów, produkcji, logistyki, projektów oraz serwisu, odpowiadając na rosnącą skalę i złożoność realizowanych przedsięwzięć.

Czytaj całość

F5 rozszerza portfolio bezpieczeństwa o narzędzia do ochrony systemów AI w środowiskach enterprise

F5 ogłosiło wprowadzenie dwóch nowych rozwiązań - F5 AI Guardrails oraz F5 AI Red Team - które mają odpowiedzieć na jedno z kluczowych wyzwań współczesnych organizacji: bezpieczne wdrażanie i eksploatację systemów sztucznej inteligencji na dużą skalę. Nowa oferta łączy ochronę działania modeli AI w czasie rzeczywistym z ofensy

Czytaj całość

Snowflake + OpenAI: AI bliżej biznesu

Snowflake przyspiesza wykorzystanie danych i sztucznej inteligencji w firmach, przenosząc AI z fazy eksperymentów do codziennych procesów biznesowych. Nowe rozwiązania w ramach AI Data Cloud integrują modele AI bezpośrednio z danymi, narzędziami deweloperskimi i warstwą semantyczną. Partnerstwo z OpenAI, agent Cortex Code, Semantic View Autopilot oraz rozwój Snowflake Postgres pokazują, jak budować skalowalne, bezpieczne i mierzalne wdrożenia AI w skali całej organizacji.

Czytaj całość

RAPORT ERP

Katalog rozwiązań IT

Katalog firm

Najnowsze artykuły

Magazyn bez błędów? Sprawdź, jak system WMS zmienia codzienność logistyki

Współczesna logistyka wymaga nie tylko szybkości działania, lecz także maksymalnej precyzji – to właśnie te czynniki coraz częściej decydują o przewadze konkurencyjnej firm. Nawet drobne pomyłki w ewidencji stanów magazynowych, błędy przy przyjmowaniu dostaw czy nieprawidłowe rozmieszczenie towarów, mogą skutkować poważnymi stratami finansowymi i opóźnieniami w realizacji zamówień. W jaki sposób nowoczesne rozwiązania do zarządzania pomagają unikać takich sytuacji? Czym właściwie różni się tradycyjny system magazynowy od zaawansowanych rozwiązań klasy WMS (ang. Warehouse Management System)? I w jaki sposób inteligentne zarządzanie procesami magazynowymi realnie usprawnia codzienną pracę setek firm?

Czytaj całość

Migracja z SAP ECC na S4 HANA: Ryzyka, korzyści i alternatywne rozwiązania

W ostatnich latach wiele firm, które korzystają z systemu SAP ECC (Enterprise Central Component), stoi przed decyzją o przejściu na nowszą wersję — SAP S4 HANA. W obliczu końca wsparcia dla ECC w 2030 roku, temat ten staje się coraz bardziej aktualny. Przemiany technologiczne oraz rosnące oczekiwania związane z integracją nowych funkcji, jak sztuczna inteligencja (AI), skłaniają do refleksji nad tym, czy warto podjąć tak dużą zmianę w architekturze systemu. Przyjrzyjmy się głównym powodom, dla których firmy rozważają migrację do S4 HANA, ale także argumentom, które mogą przemawiać za pozostaniem przy dotychczasowym systemie ECC, przynajmniej na krótki okres.

Czytaj całość

Jak maksymalizować zyski z MTO i MTS dzięki BPSC ERP?

Zysk przedsiębiorstwa produkcyjnego zależy nie tylko od wydajności maszyn, ale przede wszystkim od precyzyjnego planowania, realnych danych i umiejętnego zarządzania procesami. Dlatego firmy, które chcą skutecznie działać zarówno w modelu Make to Stock (MTS), jak i Make to Order (MTO), coraz częściej sięgają po rozwiązania klasy ERP, takie jak BPSC ERP.

Czytaj całość

Ponad połowa cyberataków zaczyna się od błędu człowieka

Ponad 2/3 firm w Polsce odnotowała w zeszłym roku co najmniej 1 incydent naruszenia bezpieczeństwa . Według danych Unit 42, zespołu analitycznego Palo Alto Networks, aż 60% ataków rozpoczyna się od działań wymierzonych w pracowników – najczęściej pod postacią phishingu i innych form inżynierii społecznej . To pokazuje, że w systemie ochrony organizacji pracownicy są kluczowym ogniwem – i że firmy muszą nie tylko edukować, ale też konsekwentnie egzekwować zasady cyberhigieny. Warto o tym pamiętać szczególnie teraz, w październiku, gdy obchodzimy Europejski Miesiąc Cyberbezpieczeństwa.

Czytaj całość

MES - holistyczne zarządzanie produkcją

Nowoczesna produkcja wymaga precyzji, szybkości i pełnej kontroli nad przebiegiem procesów. Rosnąca złożoność zleceń oraz presja kosztowa sprawiają, że ręczne raportowanie i intuicyjne zarządzanie coraz częściej okazują się niewystarczające. Firmy szukają rozwiązań, które umożliwiają im widzenie produkcji „na żywo”, a nie z opóźnieniem kilku godzin czy dni. W tym kontekście kluczową rolę odgrywają narzędzia, które porządkują informacje i pozwalają reagować natychmiast, zamiast po fakcie.

Czytaj całość