59٪ من المؤسسات تفتقر إلى الموارد لتلبية توقعات الذكاء الاصطناعي التوليدية: دراسة

سلطت دراسة حديثة أجرتها شركة ClearML لحلول الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر بالشراكة مع AI Infrastructure Alliance (AIIA) الضوء على اعتماد الذكاء الاصطناعي التوليدي بين مؤسسات Fortune 1000 (F-1000).

كشفت الدراسة ، “اعتماد الذكاء الاصطناعي التوليدي للمؤسسات: الاعتبارات الرئيسية على مستوى C ، والتحديات ، والاستراتيجيات لإطلاق العنان للذكاء الاصطناعي على نطاق واسع” ، عن الأثر الاقتصادي والتحديات الكبيرة التي يواجهها كبار المسؤولين التنفيذيين في المستوى C في تسخير إمكانات الذكاء الاصطناعي داخل مؤسساتهم.

>> لا تفوّت إصدارنا الخاص: مستقبل مركز البيانات: التعامل مع متطلبات أكبر وأكبر. <

وفقًا للدراسة العالمية ، فإن 59٪ من المديرين التنفيذيين في C-suite يفتقرون إلى الموارد اللازمة لتلبية توقعات الابتكار التوليدي للذكاء الاصطناعي الذي حددته قيادة الأعمال. ظهرت قيود الميزانية والموارد المحدودة كعوائق حاسمة أمام اعتماد الذكاء الاصطناعي الناجح عبر المؤسسات ، مما أعاق خلق قيمة ملموسة.

ووجدت الدراسة أيضًا أن 66٪ من المستجيبين لا يستطيعون قياس تأثير وعائد الاستثمار (ROI) لمشاريع الذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة بشكل كامل. وهذا يسلط الضوء على عدم القدرة العميقة لفرق الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والهندسة التي تعاني من نقص التمويل والموظفين والتي تعاني من نقص في الإدارة في المؤسسات الكبيرة على تحديد النتائج بشكل فعال.

قال موزيس جوتمان ، الشريك المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة ClearML ، لموقع VentureBeat: “بينما قال معظم المستجيبين إنهم بحاجة إلى توسيع نطاق الذكاء الاصطناعي ، قالوا أيضًا إنهم يفتقرون إلى الميزانية والموارد والموهبة والوقت والتكنولوجيا للقيام بذلك”. “نظرًا للتأثير المضاعف للقوة للذكاء الاصطناعي على الإيرادات ، وأفكار المنتجات الجديدة ، والتحسين الوظيفي ، نعتقد أن تخصيص الموارد أمرًا ضروريًا الآن للشركات للاستثمار في الذكاء الاصطناعي لتحويل مؤسستها بشكل فعال.”

تسلط الدراسة الضوء أيضًا على توقعات الإيرادات المرتفعة من استثمارات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. أفاد أكثر من نصف المشاركين (57٪) أن مجالسهم تتوقع زيادة مضاعفة في الإيرادات من هذه الاستثمارات في السنة المالية المقبلة ، بينما يتوقع 37٪ نموًا من رقم واحد.

جمعت الدراسة ردودًا من 1000 من المديرين التنفيذيين على المستوى C ، بما في ذلك CDOs و CIOs و CDAOs و VPs للذكاء الاصطناعي والتحول الرقمي و CTOs. وفقًا لـ ClearML ، فإن هؤلاء المديرين التنفيذيين يقودون التحول التوليدي للذكاء الاصطناعي في Fortune 1000 والمؤسسات الكبيرة.

حالة تبني الذكاء الاصطناعي التوليدي

وفقًا للدراسة ، يعتقد معظم المستجيبين أن إطلاق العنان لحالات استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لخلق قيمة للأعمال أمر بالغ الأهمية. وصنفه واحد وثمانون بالمائة من المجيبين على أنه أولوية قصوى أو واحدة من أهم ثلاث أولويات.

علاوة على ذلك ، تخطط 78٪ من الشركات لاعتماد xGPT / LLMs / الذكاء الاصطناعي التوليدي كجزء من مبادرات تحول الذكاء الاصطناعي في السنة المالية 2023 ، مع تخطيط 9٪ إضافية لبدء التبني في عام 2024 ، وبذلك يصل المجموع إلى 87٪.

كان المشاركون أيضًا بالإجماع تقريبًا (88٪) على خطة مؤسساتهم لتنفيذ سياسات خاصة باعتماد واستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي عبر وحدات الأعمال المؤسسية.

ومع ذلك ، على الرغم من اعتماد الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي باعتباره محركًا رئيسيًا للإيرادات والبراعة داخل المؤسسة ، فإن 59٪ من القادة على مستوى C يفتقرون إلى الموارد الكافية لتحقيق توقعات قيادة الأعمال للابتكار العام للذكاء الاصطناعي.

إنهم يواجهون قيود الميزانية والموارد التي تعيق التبني وخلق القيمة. على وجه التحديد ، يعد الأشخاص والعمليات والتكنولوجيا جميعًا نقاط ضعف حرجة حددتها F-1000 والمديرين التنفيذيين للمؤسسات الكبيرة عندما يتعلق الأمر ببناء وتنفيذ وإدارة عمليات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي:

• تشير نسبة 42٪ إلى الحاجة الماسة إلى المواهب ، خاصةً خبراء الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، لتحقيق النجاح.
• تشير التكنولوجيا الإضافية بنسبة 28 ٪ إلى أنها الحاجز الرئيسي ، مما يشير إلى عدم وجود نظام أساسي موحد لإدارة جميع جوانب عمليات الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي الخاصة بمؤسستهم.
• ذكر 22٪ أن الوقت يمثل تحديًا رئيسيًا ، واصفين الوقت المفرط الذي يقضيه في جمع البيانات وإعدادها وبناء خطوط الأنابيب يدويًا.

بالإضافة إلى ذلك ، أشار 88٪ من المشاركين إلى أن مؤسستهم تسعى إلى توحيد المعايير على منصة واحدة للذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة عبر الإدارات مقابل استخدام حلول نقاط مختلفة لفرق مختلفة.

صرح جوتمان من ClearML لموقع VentureBeat قائلاً: “صانعو القرار في المؤسسات على استعداد لزيادة الاستثمار في الذكاء الاصطناعي التوليدي والتعلم الآلي هذا العام ، ولكن وفقًا لنتائج الاستطلاع الذي أجريناه ، فإنهم يبحثون عن منصة مركزية شاملة ، وليس توزيع الإنفاق عبر حلول متعددة النقاط”. “مع تزايد الاهتمام بتحقيق قيمة الأعمال من استثمارات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، نتوقع أن يؤدي الطلب على زيادة الرؤية والتكامل السلس والشفرة المنخفضة إلى تبني الذكاء الاصطناعي التوليدي.”

التحديات الرئيسية التي تعيق تبني الذكاء الاصطناعي التوليدي

كشفت الدراسة أن تزايد مخاوف الذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي التوليدي أدى إلى عواقب مالية واقتصادية وخيمة.

وقد وجد أن 54٪ من CDOs والرؤساء التنفيذيين والمدراء التنفيذيين ورؤساء AI و CTO أفادوا أن فشلهم في إدارة تطبيقات AI / ML أدى إلى خسائر للمؤسسة ، بينما أفاد 63٪ من المستجيبين بخسائر قدرها 50 مليون دولار أو أكثر بسبب الإدارة غير الملائمة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة الخاصة بهم.

عندما سُئل المشاركون عن التحديات والعوائق الرئيسية في اعتماد حلول AI / LLM / xGPT التوليدية عبر مؤسساتهم ووحدات الأعمال الخاصة بهم ، حدد المشاركون خمسة تحديات رئيسية:

• أعرب 64٪ من المستجيبين عن مخاوفهم بشأن التخصيص والمرونة ، لا سيما القدرة على تصميم النماذج باستخدام بياناتهم الداخلية الجديدة.
• صنف 63٪ من المستجيبين الحفاظ على البيانات كأولوية قصوى ، مع التركيز على إنشاء نماذج الذكاء الاصطناعي وحماية معرفة الشركة للحفاظ على الميزة التنافسية مع حماية الملكية الفكرية للشركات.
• أكد 60٪ من المشاركين أن الحوكمة تمثل تحديًا كبيرًا ، مؤكدين على أهمية تقييد الوصول إلى البيانات الحساسة وإدارتها داخل المنظمة.
• أشار 56٪ من المشاركين إلى أن الأمان والامتثال يحتلان الأولوية القصوى ، بالنظر إلى أن المؤسسات تعتمد على واجهات برمجة التطبيقات العامة للوصول إلى نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية وحلول xGPT ، مما يعرضهم لتسريبات البيانات المحتملة ومخاوف الخصوصية.
• أشار 53٪ من المستجيبين إلى الأداء والتكلفة كأحد أكبر التحديات ، والتي تتعلق أساسًا بأداء GPT الثابت والتكاليف المرتبطة به.

وفقًا لغوتمان ، فإن الافتقار إلى الرؤية والقابلية للقياس والقدرة على التنبؤ التي تم تحديدها في الاستطلاع يشكل عقبة مزعجة أمام النجاح في تبني التكنولوجيا الجديدة. كل هذه العوامل حاسمة للنجاح.

وقال: “يجب على عملاء المؤسسات السعي للحصول على أداء LLM خارج الصندوق ، وتدريبهم على بيانات أعمالهم الداخلية بشكل آمن على عمليات التثبيت في مكان العمل ، مما يؤدي إلى خفض تكلفة السحابة وتحسين عائد الاستثمار”.

خلال VB Transform ، كشفت ClearML عن مركز جديد لإدارة تكلفة المؤسسة. يمكّن هذا المركز عملاء المؤسسات من إدارة تكاليف السحابة المتزايدة والتنبؤ بها وخفضها بكفاءة.

علاوة على ذلك ، تخطط الشركة لإصدار آلة حاسبة لمساعدة المؤسسات على فهم التكلفة الإجمالية للملكية والتنبؤ بها وتكاليف المؤسسة المخفية للذكاء الاصطناعي العام. قالت ClearML إن هذه الأداة ستوفر رؤى قيمة لتحسين إدارة التكلفة واتخاذ قرارات مستنيرة.

.