Автор: Insights, подразделение MIT Technology Review, подразделение пользовательского контента, совместно с Adobe, EY и OWKIN.
Источник изображения: Сгенерировано Unbounded AI Tools
После множества чрезмерно разрекламированных технологий, таких как Web3, метавселенная и блокчейн, руководители компаний готовятся к волне генеративного искусственного интеллекта, сдвигу, который некоторые считают сравнимым с появлением Интернета или настольных компьютеров. Но вместе с властью приходит и ответственность, и риски и выгоды генеративного ИИ столь же велики. Эта технология тестирует правовую систему авторского права и интеллектуальной собственности, вводит новые киберугрозы и угрозы управления данными, а также вызывает беспокойство сотрудников по поводу автоматизации.
Компаниям необходимо действовать быстро, чтобы не отставать от ожиданий заинтересованных сторон, но они также должны действовать осторожно, чтобы убедиться, что они не нарушают правила или этические стандарты в таких областях, как конфиденциальность данных и предвзятость. Что касается операционной деятельности, компаниям необходимо перенастроить свою рабочую силу и сотрудничать с технологическими компаниями для разработки безопасного, эффективного и надежного генеративного ИИ.
Чтобы понять, о чем думают лица, принимающие бизнес-решения, на этом перепутье, MIT Technology Review Insights опросил 1000 руководителей об их текущих и ожидаемых сценариях использования генеративного ИИ, барьерах внедрения, технологических стратегиях и кадровых планах. В сочетании с выводами, полученными в ходе экспертного опроса, этот опрос содержит основные стратегические соображения по генеративному ИИ на сегодняшний день и может помочь руководителям разобраться в важных решениях, которые им необходимо принять.
**Основные результаты опросов и интервью:
Руководители признают трансформационный потенциал генеративного ИИ, но используют его осторожно. Почти все компании считают, что ИИ повлияет на их бизнес, и только 4% говорят, что это не повлияет. Но в настоящее время только 9% компаний полностью развернули сценарии использования генеративного ИИ в своих организациях. В государственных ведомствах этот показатель составляет всего 2%, в то время как финансовые услуги (17%) и ИТ (28%) с наибольшей вероятностью будут внедрять сценарии использования. Самым большим препятствием на пути к внедрению является понимание рисков генеративного ИИ, которое 59% респондентов назвали одной из трех основных проблем.
Компании не действуют в одиночку: партнерство со стартапами и крупными технологическими компаниями имеет решающее значение для плавного масштабирования. ** Большинство руководителей компаний (75%) планируют работать с партнерами, чтобы внедрить генеративный ИИ в своих организациях в больших масштабах, и только очень небольшое меньшинство (10%) считает совместную работу главной проблемой при внедрении, что указывает на наличие сильной экосистемы поставщиков и сервисов для совместной работы и совместного творчества. Как разработчики моделей генеративного ИИ и поставщики программного обеспечения ИИ, крупные технологические компании имеют преимущества экосистемы, в то время как стартапы пользуются преимуществами в нескольких областях знаний. Руководители более склонны работать с небольшими компаниями, занимающимися искусственным интеллектом (43%), чем с крупными технологическими компаниями (32%).
Во всей экономике доступ к технологиям, созданным искусственным интеллектом, будет демократизирован. **Наш опрос показал, что размер компании не влияет на вероятность того, что компании будут использовать генеративный ИИ. Малые компании (компании с годовым доходом менее $500 млн) в три раза чаще (13% против 4%) внедряют сценарии использования генеративного ИИ, чем компании среднего размера (от 500 млн до $1 млрд). На самом деле, эти небольшие компании имеют такие же показатели развертывания и экспериментов, как и у крупнейших компаний (компании с доходом более 10 миллиардов долларов). Доступные инструменты генеративного ИИ могут стимулировать малый бизнес так же, как облачные вычисления предоставляют предприятиям инструменты и вычислительные ресурсы, которые когда-то требовали огромных инвестиций в оборудование и опыт.
** Четверть респондентов ожидают, что основным эффектом генеративного ИИ станет сокращение рабочей силы. **Этот показатель выше в таких отраслях промышленности, как энергетика и коммунальные услуги (43%), обрабатывающая промышленность (34%) и транспорт и логистика (31%). Самый низкий показатель был зафиксирован в секторе информационных технологий и телекоммуникаций (7%). В целом, эти цифры скромны по сравнению с более ужасающими сценариями замещения рабочих мест. Растет спрос на навыки в технических областях, ориентированных на операционализацию моделей ИИ, в то время как организационные и управленческие должности имеют дело с такими сложными вопросами, как этика и риски. Искусственный интеллект демократизирует технологические навыки рабочей силы, открывая новые возможности трудоустройства и повышая удовлетворенность сотрудников. Но эксперты предупреждают, что при неправильном развертывании и без содержательных переговоров генеративный ИИ может ухудшить качество человеческой работы.
Регулирование неизбежно, но неопределенность является самой большой проблемой на сегодняшний день. Генеративный ИИ вызвал шквал активности, поскольку законодатели борются с рисками, но по-настоящему эффективное регулирование будет развиваться со скоростью правительства. В то же время многие бизнес-лидеры (40%) считают, что работа с нормативной или нормативной неопределенностью является серьезной проблемой при внедрении генеративного ИИ. Эта доля сильно варьируется в зависимости от отрасли, при этом самая высокая доля в государственных ведомствах - 54%; Самые низкие показатели в сфере IT и телекоммуникаций – 20%.
Нажмите, чтобы скачать отчет
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Ключевые моменты丨MIT Technology Review Report Развертывание генеративного ИИ: стратегия плавного масштабирования
Автор: Insights, подразделение MIT Technology Review, подразделение пользовательского контента, совместно с Adobe, EY и OWKIN.
После множества чрезмерно разрекламированных технологий, таких как Web3, метавселенная и блокчейн, руководители компаний готовятся к волне генеративного искусственного интеллекта, сдвигу, который некоторые считают сравнимым с появлением Интернета или настольных компьютеров. Но вместе с властью приходит и ответственность, и риски и выгоды генеративного ИИ столь же велики. Эта технология тестирует правовую систему авторского права и интеллектуальной собственности, вводит новые киберугрозы и угрозы управления данными, а также вызывает беспокойство сотрудников по поводу автоматизации.
Компаниям необходимо действовать быстро, чтобы не отставать от ожиданий заинтересованных сторон, но они также должны действовать осторожно, чтобы убедиться, что они не нарушают правила или этические стандарты в таких областях, как конфиденциальность данных и предвзятость. Что касается операционной деятельности, компаниям необходимо перенастроить свою рабочую силу и сотрудничать с технологическими компаниями для разработки безопасного, эффективного и надежного генеративного ИИ.
Чтобы понять, о чем думают лица, принимающие бизнес-решения, на этом перепутье, MIT Technology Review Insights опросил 1000 руководителей об их текущих и ожидаемых сценариях использования генеративного ИИ, барьерах внедрения, технологических стратегиях и кадровых планах. В сочетании с выводами, полученными в ходе экспертного опроса, этот опрос содержит основные стратегические соображения по генеративному ИИ на сегодняшний день и может помочь руководителям разобраться в важных решениях, которые им необходимо принять.
**Основные результаты опросов и интервью:
Руководители признают трансформационный потенциал генеративного ИИ, но используют его осторожно. Почти все компании считают, что ИИ повлияет на их бизнес, и только 4% говорят, что это не повлияет. Но в настоящее время только 9% компаний полностью развернули сценарии использования генеративного ИИ в своих организациях. В государственных ведомствах этот показатель составляет всего 2%, в то время как финансовые услуги (17%) и ИТ (28%) с наибольшей вероятностью будут внедрять сценарии использования. Самым большим препятствием на пути к внедрению является понимание рисков генеративного ИИ, которое 59% респондентов назвали одной из трех основных проблем.
Во всей экономике доступ к технологиям, созданным искусственным интеллектом, будет демократизирован. **Наш опрос показал, что размер компании не влияет на вероятность того, что компании будут использовать генеративный ИИ. Малые компании (компании с годовым доходом менее $500 млн) в три раза чаще (13% против 4%) внедряют сценарии использования генеративного ИИ, чем компании среднего размера (от 500 млн до $1 млрд). На самом деле, эти небольшие компании имеют такие же показатели развертывания и экспериментов, как и у крупнейших компаний (компании с доходом более 10 миллиардов долларов). Доступные инструменты генеративного ИИ могут стимулировать малый бизнес так же, как облачные вычисления предоставляют предприятиям инструменты и вычислительные ресурсы, которые когда-то требовали огромных инвестиций в оборудование и опыт.
Регулирование неизбежно, но неопределенность является самой большой проблемой на сегодняшний день. Генеративный ИИ вызвал шквал активности, поскольку законодатели борются с рисками, но по-настоящему эффективное регулирование будет развиваться со скоростью правительства. В то же время многие бизнес-лидеры (40%) считают, что работа с нормативной или нормативной неопределенностью является серьезной проблемой при внедрении генеративного ИИ. Эта доля сильно варьируется в зависимости от отрасли, при этом самая высокая доля в государственных ведомствах - 54%; Самые низкие показатели в сфере IT и телекоммуникаций – 20%.
Нажмите, чтобы скачать отчет