Tehnologija umetne inteligence (AI) je revolucionirala številne industrije, povzročila pomembne spremembe v njihovem delovanju. Nedavna študija, ki so jo izvajali raziskovalci z Cornell SC Johnson College of Business, je raziskala odločitve podjetij glede sprejemanja umetne inteligence in njihove strategije nabave. Študija z naslovom “Pripravite ali kupite svojo umetno inteligenco? Dopolnila pri nabavi tehnologije” je preučila odločitve več kot 3.000 evropskih podjetij v sektorjih, kot so znanost, trgovina na drobno, finance, nepremičnine in proizvodnja.
Eden od ključnih ugotovitev študije je, da se veliko podjetij odloča za pripravljeno AI tehnologijo, ki jo je mogoče prilagoditi njihovim specifičnim zahtevam. Kljub pomislekom o morebitni grožnji AI za človeška delovna mesta raziskava kaže, da bodo delavci s spretnostmi na področju AI še naprej zelo iskani.
Študija je poudarila pomembnost tako pripravljenih programske rešitve kot razvoja internih rešitev, pri čemer je poudarila, da ti dve pristopi niso medsebojno izključujoči za večino podjetij. To nakazuje, da pripravljena programska oprema v kratkem roku ne izniči potrebe po spretnostih na področju AI.
Raziskava, avtorjev Chrisa Formana, Charlesa Hoffreumona in Nicolasa van Zeebroecka, je analizirala podatke, zbrane s strani Evropske komisije (EC) preko raziskave, ki je pokrivala vse 27 držav v Evropski uniji leta 2020. Ugotovitve so razkrile, da podjetja v različnih sektorjih uporabljajo AI za različne namene, kot so odkrivanje goljufij, optimizacija procesov in avtomatizacija.
Zanimivo je, da so različne industrije pokazale različne preference, ko gre za sprejemanje AI. Sektorji, kot sta finance in znanost, so pokazali nagnjenost k razvoju lastnih prilagojenih programske rešitve, medtem ko so drugi, kot sta kmetijstvo in gradbeništvo, nagnjeni k uporabi pripravljene tehnologije AI. To poudarja različne pristope, ki jih različni sektorji sprejemajo pri sprejemanju AI.
Tradicionalno so podjetja, ko se pojavijo nove tehnologije, zanašala na pripravljene programske rešitve. Vendar pa študija nakazuje premik v prid po meri prilagojenim rešitvam AI. Poudarja pomen strategij nabave pri razumevanju širjenja tehnologije AI v industrijo.
Forman, eden od avtorjev študije, je poudaril, da sprejemanje AI vključuje proces komplementarne inovacije, kjer podjetja eksperimentirajo, da bi odkrila najbolj učinkovite načine izkoriščanja tehnologije. Ta iterativen pristop prispeva k stalnemu izboljševanju pripravljene programske rešitve v času.
Študija prinaša dragocene vpoglede v spreminjajočo se krajino sprejemanja AI v različnih industrijah. Poudarja ključno vlogo, ki jo imajo pripravljene in interne rešitve AI pri spodbujanju inovacij in učinkovitosti.
Pogosta vprašanja (FAQ)
Q: Kaj je ključna ugotovitev študije o sprejemanju AI?
A: Študija je ugotovila, da se veliko podjetij odloča za pripravljeno AI tehnologijo, ki jo je mogoče prilagoditi njihovim specifičnim potrebam, kar nakazuje nenehno potrebo po delavcih s spretnostmi na področju AI.
Q: Kateri sektorji so bili obravnavani v študiji?
A: Študija je preučila sektorje, kot so znanost, trgovina na drobno, finance, nepremičnine in proizvodnja.
Q: Ali pripravljene programske rešitve nadomeščajo potrebo po spretnostih na področju AI?
A: Ne, študija je poudarila, da pri večini podjetij pripravljena programska oprema v kratkem roku ne odpravlja potrebe po spretnostih na področju AI.
Q: Za katere namene podjetja uporabljajo AI?
A: Po študiji podjetja uporabljajo AI za namene, kot so odkrivanje goljufij, optimizacija procesov in avtomatizacija.
Vir:
– Cornell University: cornell.edu
Opredelitve:
– Umetna inteligenca (AI): Tehnologija, ki omogoča strojem, da posnemajo človeško inteligenco in izvajajo naloge, ki običajno zahtevajo človeško inteligenco, kot so učenje, reševanje problemov in sprejemanje odločitev.
– Pripravljeno: Se nanaša na takoj dostopne programske ali tehnološke rešitve, ki so predhodno zasnovane in se lahko prilagodijo določenim zahtevam.
– Po meri: Prilagojeno ali izdelano po meri glede na specifične potrebe ali zahteve.
The source of the article is from the blog be3.sk