По данным нового исследования IEEE «The Impact of Technology in 2024 and Beyond», 70% технологических руководителей уже внедрили или планируют внедрить в ближайший год инструменты, использующие обработку естественного языка. Но это не означает, что у них нет опасений по поводу таких инструментов, сообщает портал ZDNet.
Генеративный ИИ может быть впечатляющим инструментом повышения производительности, но ИТ- и бизнес-пользователям следует остерегаться того, что он также усложняет жизнь и бизнес-процессы. Авторы нового исследования IEEE предупреждают, что «использовать ИИ не так просто, как кажется».
Результаты опроса, проведенного в сентябре среди 350 ИТ-директоров, технических директоров и руководителей технологических подразделений в организациях с численностью персонала более 1000 человек, работающих в различных отраслях экономики США, Китая, Великобритании, Индии и Бразилии, показывают, что, хотя практически каждая компания хочет использовать потенциал ИИ, на этом пути необходимы обучение и организационная подготовка.
Однако, несмотря на все препятствия, наблюдается массовое движение в сторону ИИ. 70% респондентов отметили, что уже внедрили или планируют внедрить в ближайший год инструменты, использующие обработку естественного языка, по сравнению с 67% в прошлогоднем опросе. Среди основных вариантов использования ИИ в следующем году — обеспечение кибербезопасности в реальном времени, повышение эффективности цепочек поставок, помощь в разработке ПО и ее ускорение, автоматизация обслуживания клиентов и ускорение отбора кандидатов на работу.
Тем не менее, переход к ИИ не произойдет в одночасье. «Интеграция ИИ в существующую работу не происходит по щелчку выключателя», — отмечают авторы исследования. Уместно вспомнить многие предыдущие так называемые «легкие для внедрения технологии» — от облачных вычислений до устройств IoT, — внедрение которых «часто проходило с переменным успехом». Если говорить более конкретно, то инициативы по цифровой трансформации «имеют поразительно высокий процент неудач, когда они не оправдали ожиданий, превысили затраты, сорвали сроки или в некоторых случаях были заброшены».
Это потенциально не самое радужное будущее и для ИИ: «внедрение таких передовых технологий, как ИИ, может оказаться более сложным», — полагают исследователи.
Почти шесть из десяти руководителей (59%) опасаются слишком сильной зависимости от ИИ в принятии важных решений и критических процессах, называя «чрезмерную зависимость от ИИ и возможные неточности» в качестве основной проблемы, связанной с использованием ИИ в их организациях.
Следующим по значимости опасением, на которое указали 50%, являются трудности с обменом знаниями и обучением сотрудников. Руководители заявили, что их беспокоит способность их компаний использовать «институциональные знания действующих специалистов для обучения новичков».
Почти половина (47%) заявили, что трудности с интеграцией ИИ в существующие рабочие процессы являются для них одной из главных проблем, связанных с использованием генеративного ИИ в ближайший год.
Качество обучающих данных — еще одна проблема, возникающая по мере ускорения использования ИИ, утверждают авторы отчета: «Системы ИИ необходимо обучать на данных. Но наборы данных часто составляются людьми, которые могут быть необъективными или неточными. В результате системы ИИ могут страдать предвзятостью». По словам Пола Николича, постоянного члена IEEE, проверка обучающих данных затруднена «из-за отсутствия информации о происхождении и их огромного объема».
Генеративный ИИ все еще является относительно новым, и людей, обладающих соответствующим опытом, немного. Руководителей компаний попросили перечислить основные навыки, которые они ищут в кандидатах на должности, связанные с ИИ. В список попали различные технические навыки, но и различные «мягкие» навыки также заняли высокие позиции. «Оперативное проектирование, творческое мышление и способность проверять результаты работы ИИ — эти три навыка необходимы для получения значимых результатов с помощью генеративного ИИ», — сказал Ю Юань, старший член IEEE.
Как ни странно, для создания ИИ необходимо больше ИИ. По словам Кармело Фильо, старшего члена IEEE, одним из самых узких мест в технологиях является наличие человеческих ресурсов для кодирования. «Во многих случаях требуется интеллектуальная работа с высокой добавленной ценностью, но многие действия по разработке ПО относительно просты и должны быть автоматизированы в ближайшее время», — считает он.
