В последние два с половиной года генеративный искусственный интеллект (GenAI) развивался удивительными темпами. Все началось с всплеска исследований и шумихи в конце 2022 г., за которым последовала волна ранних внедрений, когда такие инструменты, как ChatGPT и корпоративные «вторые пилоты», вошли в повседневный рабочий процесс, сообщает портал BigDATAwire.
К началу 2024 г. акцент сместился на окупаемость инвестиций и зрелость сценариев использования, поскольку компании стремились получить измеримую ценность от своих инвестиций в ИИ. По мере того как внедрение ИИ становится все более зрелым, возникает ключевой вопрос: получили ли первопроходцы высокую отдачу? Данные нового отчета Snowflake «The Radical ROI of Gen AI» это подтверждают.
Проведя онлайн-опрос более 3300 организаций по всему миру, компания Snowflake выявила 1900 ранних последователей GenAI. В отчете рассказывается о том, как предприятия, рано инвестировавшие в ИИ, внедряют технологию в свою деятельность, отслеживают измеримую отдачу и совершенствуют свои стратегии для достижения максимального эффекта.
Среди компаний, которые внедрили ИИ на ранних этапах, 92% сообщают о положительной отдаче от своих инвестиций. У тех, кто измерил рентабельность инвестиций, средний показатель составил впечатляющие 41%. Этот успех служит толчком к дальнейшим инвестициям: 81% компаний, внедривших ИИ на ранних этапах, увеличивают расходы на инфраструктуру данных, чтобы укрепить свои возможности в области ИИ.
Большие языковые модели (LLM) переживают значительный рост финансирования: в них инвестируют 78% компаний. Вспомогательное ПО является статьей расходов у 83% респондентов, а инвестиции в талантливых специалистов в области ИИ — у 76%.
В отчете говорится о том, что наиболее распространенными сферами применения GenAI являются ИТ-операции (70%), кибербезопасность (65%), обслуживание и поддержка клиентов (56%), а также разработка ПО (54%).
GenAI также оказывает влияние на функции, связанные с клиентами. Несмотря на то, что уровень внедрения в сфере продаж остается относительно низким — 38%, те, кто использует GenAI, сообщают о значительном росте доходов и точности прогнозов.
Маркетинговые отделы (44%) отмечают повышение уровня вовлеченности благодаря персонализированному контенту. Подразделения по работе с клиентами (56%) сообщают об улучшении показателей удовлетворенности благодаря использованию чат-ботов и управлению знаниями на базе ИИ. Менее ориентированные на технологии отделы, такие как HR, также используют GenAI для «оптимизации всего, начиная с подбора персонала и заканчивая управлением эффективностью работы».
Серьезные изменения происходят в сфере закупок: 76% пользователей отмечают значительные улучшения, особенно в аналитике и управлении контрактами. В сфере производства 79% респондентов отмечают значительные преимущества, включая более точное прогнозирование спроса и более эффективное планирование технического обслуживания.
Несмотря на многообещающий успех GenAI у первопроходцев, многие организации стоят перед сложным стратегическим выбором, который определит их приоритеты и долгосрочный подход. Примерно каждая пятая (18%) считает, что GenAI окажет наибольшее влияние на проекты, ориентированные на клиентов, и именно туда они вкладывают больше всего средств.
Ключевой проблемой для компаний является управление неструктурированными данными. Хотя их доля в корпоративных данных составляет
Опрошенные директора по данным (Chief Data Officer, CDO) отметили, что раскрытие потенциала неструктурированных данных дает определенные преимущества, но иногда они чувствуют себя подавленными огромным объемом данных. В качестве основных препятствий они называют трудоемкое управление (55%), проблемы с качеством данных (52%) и соображения конфиденциальности (50%).
Большинство организаций применяют мультимодальные стратегии, используя как коммерческие, так и Open Source-варианты. Настройка моделей стала стандартной практикой, причем 96% компаний, впервые взявших на вооружение эту стратегию, активно обучают, настраивают или дополняют свои LLM для оптимизации производительности. Агенты ИИ также находятся в фокусе внимания: 72% ранних последователей ожидают, что автономные агенты возьмут на себя часть задач к концу этого года.
«Первые предложения автономных агентов уже появились на рынке. Возможности и сценарии использования будут только расширяться, и, вероятно, они будут расти такими же быстрыми темпами, как GenAI за последние два с половиной года, если не быстрее. Сегодняшние ранние последователи идут в ногу с GenAI, и они будут в лучшем положении, чтобы бежать вместе с автономными агентами завтра», — пишут авторы отчета.
По данным Snowflake, технологические компании внедряют GenAI быстрее и шире, чем любая другая отрасль, используя сразу несколько моделей и внедряя ИИ в различные функции. Хотя такой агрессивный подход помогает внедрять инновации и создавать новые возможности, технологическим компаниям зачастую сложно определить приоритеты использования в рамках своих бюджетов и эффективно оценить их влияние.
«Ирония, конечно, заключается в том, что отрасль, обладающая наибольшей способностью выявлять потенциал ИИ, в итоге оказывается слегка наказанной за эту глубокую проницательность, — говорится в отчете. — Тем не менее, в целом, сектор, который подарил нам GenAI, продолжает оставаться первопроходцем в его применении».
В отчете подчеркивается важность мощной инфраструктуры данных для эффективной работы GenAI, и ранние последователи осознают это. Четверо из пяти (81%) респондентов сообщили, что их организации планируют инвестировать в облачные хранилища данных. Инвестиции в безопасность и интегрированную аналитику также являются одними из главных приоритетов.
В августе 2024 г. Google опубликовала отчет, в котором также отмечается высокая рентабельность инвестиций ранних последователей GenAI. По мнению исследователей, их ключевое преимущество заключается в том, что они имеют больше возможностей для реинвестирования. Кроме того, они быстрее переходят к производству, а их ранние инвестиции позволяют им получить конкурентное преимущество, которое может дать им жизненно важное преимущество на рынке.
