Чтобы оценить мышление лиц, принимающих бизнес-решения на этом перекрестке, MIT Technology Review Insights опросила 1000 руководителей об их текущих и ожидаемых вариантах использования генеративного ИИ, барьерах внедрения, технологических стратегиях и планировании рабочей силы. В сочетании с мнениями группы экспертов, этот опрос предлагает взгляд на сегодняшние основные стратегические соображения в отношении генеративного искусственного интеллекта, помогая руководителям обдумать важные решения, которые им приходится принимать.

Основные выводы опроса и интервью включают следующее:

• Руководители признают преобразующий потенциал генеративного ИИ, но осторожно подходят к его внедрению. Почти все компании считают, что генеративный ИИ повлияет на их бизнес, и лишь 4% заявили, что он не повлияет на них. Но на данный момент только 9% полностью внедрили вариант использования генеративного ИИ в своей организации. В государственном секторе эта цифра составляет всего 2%, тогда как финансовые услуги (17%) и ИТ (28%), скорее всего, будут использовать этот вариант использования. Самым большим препятствием на пути внедрения является понимание рисков, связанных с генеративным искусственным интеллектом, которые 59% респондентов выбрали в качестве тройки главных проблем.

• Компании не будут действовать в одиночку: партнерство как со стартапами, так и с крупными технологическими компаниями будет иметь решающее значение для плавного масштабирования. Большинство руководителей (75%) планируют работать с партнерами над масштабным внедрением генеративного ИИ в свою организацию, и очень немногие (10%) считают партнерство главной задачей реализации, предполагая, что для сотрудничества доступна сильная экосистема поставщиков и услуг. и совместное творчество. В то время как крупные технологические компании, как разработчики генеративных моделей ИИ и поставщики программного обеспечения с поддержкой ИИ, имеют экосистемное преимущество, стартапы пользуются преимуществами в нескольких специализированных нишах. Руководители несколько чаще планируют объединиться с небольшими компаниями, ориентированными на искусственный интеллект (43%), чем с крупными технологическими фирмами (32%).

• Доступ к генеративному искусственному интеллекту будет демократизирован во всей экономике. Наш опрос показал, что размер компании не влияет на вероятность того, что фирма будет экспериментировать с генеративным ИИ. Малые компании (с годовым доходом менее 500 миллионов долларов США) в три раза чаще, чем фирмы среднего размера (от 500 миллионов до 1 миллиарда долларов США), уже внедрили вариант использования генеративного ИИ (13% против 4%). Фактически, темпы развертывания и экспериментирования этих небольших компаний были такими же, как и у крупнейших компаний (с доходом более 10 миллиардов долларов). Доступные инструменты генеративного искусственного интеллекта могут стимулировать малый бизнес так же, как облачные вычисления, которые предоставляют компаниям доступ к инструментам и вычислительным ресурсам, которые когда-то требовали огромных финансовых инвестиций в оборудование и технические знания.

• Четверть респондентов ожидают, что основным эффектом генеративного искусственного интеллекта станет сокращение их рабочей силы. Этот показатель был выше в таких промышленных секторах, как энергетика и коммунальные услуги (43%), обрабатывающая промышленность (34%), а также транспорт и логистика (31%). Самый низкий показатель был в сфере ИТ и телекоммуникаций (7%). В целом, это скромная цифра по сравнению с более мрачными сценариями замены рабочих мест, которые находятся в обращении. Спрос на навыки растет в технических областях, которые сосредоточены на внедрении моделей искусственного интеллекта, а также на организационных и управленческих должностях, занимающихся сложными темами, включая этику и риски. ИИ демократизирует технические навыки среди сотрудников таким образом, что это может привести к появлению новых возможностей трудоустройства и повышению удовлетворенности сотрудников. Но эксперты предупреждают, что при неправильном использовании и без содержательных консультаций генеративный ИИ может ухудшить качество человеческого труда.

• Регулирование маячит, но неопределенность является сегодня самой большой проблемой. Генеративный ИИ вызвал шквал активности, поскольку законодатели пытаются справиться с рисками, но по-настоящему эффективное регулирование будет происходить со скоростью правительства. Между тем, многие бизнес-лидеры (40%) считают, что борьба с регулированием или нормативной неопределенностью является основной проблемой внедрения генеративного ИИ. Этот показатель сильно варьируется в зависимости от отрасли: от 54% в правительстве до минимума в 20% в ИТ и телекоммуникациях.

Скачать отчет.

Этот контент был создан Insights, подразделением MIT Technology Review, специализирующимся на создании контента. Оно не было написано редакцией MIT Technology Review.