Компания Forrester опубликовала исследование «The State Of Generative AI, 2024», посвящённое рынку ИИ в 2024 году с оценкой текущего состояния технологии генеративного ИИ c точки зрения спроса и предложения и её развёртывания. Также компания сообщила о грядущих переменах на рынке и указала факторы, которые предприятиям следует учитывать при подготовке к внедрению этой технологии.
Аналитики отметили, что в отношении этой технологии по-прежнему широко распространена путаница и непонимание. И многочисленные объявления о новых партнёрствах, функциях, сервисах и продуктах, связанных с генеративным ИИ, эту путаницу лишь усиливают.
Как сообщается, в сфере разработки больших языковых моделей (LLM) доминируют небольшое количество ведущих технологических компаний, поскольку создание фундаментальных моделей требует значительных инвестиций, многих лет разработки и инфраструктуры стоимостью миллионы долларов. Впрочем, на рынке присутствуют и небольшие компании, но это не повлияет на доминирование крупных игроков, по крайней мере, в ближайшем будущем.
Фото: Possessed Photography / Unsplash
Согласно данным Forrester, более 90 % лиц, принимающих решения в области ИИ по всему миру, планируют внедрить генеративный ИИ для обслуживания клиентов и внутренних запросов. Что касается использования технологии в производстве, то её применение пока ограничено предприятиями высокого уровня.
Компании возлагают большие надежды на технологию, при этом главными целями называются рост производительности, инновации и экономическая эффективность. Однако компаниям необходимо точно определить конечный результат своих инвестиций в генеративный ИИ, что приводит к более осторожному подходу при запуске внутренних сценариев использования с постепенным переходом к клиентским и другим внешним приложениям.
Согласно опросу Forrester, широкому внедрению генеративного ИИ по-прежнему препятствует отсутствие навыков работы с ИИ (30 % респондентов), трудности с интеграцией технологии с существующей инфраструктурой (28 %), а также проблемы безопасности и конфиденциальности данных (28 %). Прежде чем ускорить внедрение генеративного ИИ, многие организации ждут, пока будет принята соответствующая нормативно-правовая база и появится больше ясности в отношении актуальности базовых моделей для их конкретных отраслей.
Изображение: Gerard Siderius / Unsplash
Следует отметить, что технология генеративного ИИ по-прежнему не лишена недостатков, включая предвзятость и галлюцинации. Области, где уже нашли применение возможностям ИИ, включают повышение производительности сотрудников, поддержку клиентов и разработку ПО. Здесь ИИ, в частности, позволяет автоматизировать повторяющиеся задачи для оптимизации рабочих процессов.
Исходя из данных, полученных в ходе исследования, Forester рекомендовала установить руководящие принципы и политику использования собственного ИИ (BYOAI). Поскольку большая часть ИИ, используемого в компаниях, создаётся сторонними поставщиками, необходимо задать стандарты для оценки генеративного ИИ в решениях поставщиков.
Forrester также рекомендует руководителям сосредоточиться на приложениях, которые уже доказали свою эффективность. Кроме того, поскольку технология генеративного ИИ становится всё более сложной, компании должны подготовиться к обновлению своей стратегии ИИ с учётом новых стандартов и ограничений.
Источник:
