Хотя ИИ был признан стратегически важным до того, как генеративный ИИ стал популярным, наш опрос 2022 года показал, что амбиции ИТ-директоров ограничены: в то время как 94% организаций тем или иным образом использовали ИИ, только 14% стремились внедрить ИИ «в масштабе предприятия» к 2025 году. Напротив, способность генеративных инструментов ИИ демократизировать ИИ — распространить его на все функции предприятия, поддержать каждого сотрудника и привлечь каждого клиента — предвещает переломный момент, когда ИИ может вырасти из технологии, используемой для конкретных случаев использования. к тому, что действительно определяет современное предприятие.
Таким образом, директорам по информационным технологиям и техническим руководителям придется действовать решительно: использовать генеративный ИИ, чтобы использовать его возможности и не уступать конкурентные позиции, а также принимать стратегические решения об инфраструктуре данных, владении моделями, структуре рабочей силы и управлении ИИ, которые еще долго будут решаться. -срочные последствия для организационного успеха.
В этом отчете рассматриваются последние мысли директоров по информационным технологиям некоторых крупнейших и наиболее известных компаний мира, а также экспертов из государственного, частного и академического секторов. В нем представлены их мысли об ИИ на фоне нашего глобального опроса 600 старших руководителей, занимающихся данными и технологиями.
Основные выводы включают следующее:
• Масса неструктурированных и скрытых данных теперь читабельна, что раскрывает ценность для бизнеса. Предыдущие инициативы в области искусственного интеллекта должны были быть сосредоточены на случаях использования, когда структурированные данные были готовы и в изобилии; сложность сбора, аннотирования и синтеза разнородных наборов данных сделала более широкие инициативы в области ИИ нежизнеспособными. Напротив, новая способность генеративного ИИ выявлять и использовать когда-то скрытые данные будет способствовать новым выдающимся достижениям во всей организации.
• Эпоха генеративного ИИ требует гибкой, масштабируемой и эффективной инфраструктуры данных. Для реализации этих новых инициатив директора по информационным технологиям и технические руководители внедряют инфраструктуры данных следующего поколения. Более продвинутые подходы, такие как хранилища данных, могут упростить доступ к данным и аналитике, повысить безопасность и объединить недорогое хранилище с высокопроизводительными запросами.
• Некоторые организации стремятся использовать технологии с открытым исходным кодом для создания собственных LLM, извлекая выгоду и защищая свои собственные данные и интеллектуальную собственность. ИТ-директора уже осведомлены об ограничениях и рисках сторонних сервисов, включая раскрытие конфиденциальной информации и зависимость от платформ, которые они не контролируют и не имеют доступа к ним. Они также видят возможности в разработке индивидуальных LLM и получении выгоды от небольших моделей. Самые успешные организации найдут правильный стратегический баланс, основанный на тщательном расчете рисков, сравнительных преимуществ и управления.
• Тревогу автоматизации не следует игнорировать, но антиутопические прогнозы преувеличены. Инструменты генеративного ИИ уже могут выполнять сложные и разнообразные рабочие нагрузки, но ИТ-директора и ученые, опрошенные для этого отчета, не ожидают крупномасштабных угроз автоматизации. Вместо этого они считают, что более широкий круг сотрудников будет освобожден от трудоемкой работы, чтобы сосредоточиться на более важных областях понимания, стратегии и ценности для бизнеса.
• Унифицированное и последовательное управление — это рельсы, по которым ИИ может двигаться вперед. Генеративный ИИ сопряжен с коммерческими и социальными рисками, включая защиту коммерческой интеллектуальной собственности, нарушение авторских прав, ненадежные или необъяснимые результаты и токсичный контент. Чтобы быстро внедрять инновации, не ломая вещи и не опережая нормативные изменения, прилежные ИТ-директора должны решать уникальные проблемы управления генеративным ИИ, инвестируя в технологии, процессы и институциональные структуры.
Этот контент был подготовлен Insights, подразделением MIT Technology Review по пользовательскому контенту. Это не было написано редакцией MIT Technology Review.