Интересът към моделите за изкуствен интелект на следващото поколение изчезва
Предприятията променят фокуса си, отклоняйки се от очарованието на модели за изкуствен интелект ново поколение като Google Gemini, Anthropic Claude, Amazon Bedrock и OpenAI GPT-4. Вместо това вниманието сега е на конкретния върнат инвестиция (ROI), като организациите дават приоритет на практическите приложения на генеративния изкуствен интелект. Арун Чандрасекаран, изтъкнат вицепрезидент и анализатор в Gartner, отбелязва, че компаниите все повече използват genAI изключително за употреби, които демонстрират ясен ROI.
От високи очаквания до разочарование: Реалностна проверка
GenAI изпитва спад на ентусиазма, докато потъва в ямата на разочарованието. Растящата разлика между великите очаквания и резултатите в реалния свят, заедно с предизвикателствата, пред които са изправени предприятията при изграждането на данните си и практиките за управление на изкуствения интелект, са допринесли за тази промяна. Мнозинството от инициативите за genAI се борят да доставят ясен ROI, което затруднява организациите да оправдаят продължаващите инвестиции в тези проекти.
Променящият се пейзаж в областта на генеративния изкуствен интелект: Разкриване на скрити реалности
Докато хайпът около моделите за изкуствен интелект на следващото поколение започва да избледнява, серия от критични въпроси изникват, като разкриват основните динамики на промяната в фокуса във вида на изкуствения интелект.
Ключови въпроси:
1. Какви фактори доведоха до спада на ентусиазма към генеративните технологии за изкуствен интелект?
2. Какви са основните предизвикателства, пред които са изправени предприятията при реализирането на обещаната стойност на инициативите за genAI?
3. Как организациите се справят със сложния терен на инженеринга на данни и управлението на изкуствения интелект, за да постигнат успешни резултати?
4. Какви са последиците от даването на приоритет на ROI пред новаторски модели за изкуствен интелект за бъдещето на прилагането на изкуствения интелект в бизнеса?
Отговори и Инсайти:
1. Спадът на ентусиазма може да се дължи на разрива между първоначалните велики очаквания около genAI и реалните резултати, които доставят тези проекти. Освен това, трудността в демонстрирането на ясен ROI е угасила вълнението около тези технологии.
2. Предприятията се борят да довършат процесите си за инженерство на данни, за да гарантират висококачествени входове за генеративните модели на изкуствения интелект. Освен това, навигирането през предизвикателствата на управлението, свързани с отговорното разгръщане на изкуствения интелект, е сериозно препятствие.
3. Успешните резултати са във вързани с изграждането на здрави данни, гарантирането на качеството на данните и прилагането на ефективни рамки за управление на изкуствения интелект, които са в хармония с организационните цели и етичните разглеждания.
4. Даването на приоритет на ROI подчертава прагматичен преход към извличането на конкретна бизнес стойност от инвестициите в изкуствения интелект, отклоняващ бизнесите от спекулативни практики към практически приложения с измерим влияние.
Предимства и Недостатъци:
Въпреки че спадът на ентусиазма към новаторските модели на изкуствен интелект може да означава узряване на индустрията на изкуствения интелект към реални приложения, това също поражда загрижености за потенциално потискане на иновациите и ограничаването на изследванията на революционни технологии на изкуствения интелект. Фокусът върху ROI подчертава прагматичен подход към прилагането на изкуствения интелект, но може да рискува да пропусне дългосрочни трансформационни възможности, които биха могли да стимулират бъдещия растеж и конкурентоспособност.
За по-нататъшно изучаване на развиващия се пейзаж на генеративния изкуствен интелект и по-широките последствия от тази промяна, читателите могат да намерят следните връзки полезни:
Изследвайте вижданията на Gartner за тенденции в областта на изкуствения интелигент
The source of the article is from the blog enp.gr