Kevin TopolskyKiinnostus seuraavan sukupolven tekoälymalleihin hiipuu
Yritykset siirtävät fokustaan pois leikkausrantaisista tekoälymalleista kuten Google Gemini, Anthropic Claude, Amazon Bedrock ja OpenAI GPT-4. Sen sijaan kohdevalokeila on nyt konkreettisessa sijoitetussa pääomassa (ROI), kun organisaatiot priorisoivat generatiivisen tekoälyn käytännön sovelluksia. Gartnerin erottuva varapresidenttianalyytikko Arun Chandrasekaran huomauttaa yritysten yhä enemmän käyttävän genAI:ta yksinomaan käyttötarkoituksiin, jotka osoittavat selvän sijoitetun pääoman tuoton.
Korkeista odotuksista pettymykseen: Todellisuuden tarkastus
GenAI kokee innostuksen laskua siirtyessään pettymyksen rotkoon. Kasvava etäisyys korkeiden odotusten ja todellisten maailman tulosten välillä yhdessä yritysten kohtaamien haasteiden kanssa datateknologian ja tekoälyn hallinnan käytäntöjensä hienosäätämisessä on johtanut tähän muutokseen. Monet genAI-projektit kamppailevat tuottamaan havaittavaa ROI:ta, mikä vaikeuttaa organisaation jatkuvaan näihin projekteihin tekemien sijoitusten perustelemista.
Generatiivisen tekoälyn muuttuva maisema: Piilotettujen todellisuuksien paljastaminen
Kun seuraavan sukupolven tekoälymallien ympärillä oleva hype alkaa haihtua, joukko kriittisiä kysymyksiä nousee esiin, valaisten muutoksen painopisteen taustalla olevaa dynamiikkaa tekoälymaisemassa.
Keskeiset kysymykset:
1. Mitkä tekijät ovat johtaneet innostuksen laskuun generatiivisten tekoälyteknologioiden suhteen?
2. Mitkä ovat pääasialliset haasteet, joihin yritykset törmäävät saavuttaessaan luvatun arvon genAI-projekteissa?
3. Miten organisaatiot navigoivat monimutkaisen datateknologian ja tekoälyn hallinnan maaston saadakseen aikaan onnistuneita tuloksia?
4. Mitkä ovat seuraukset, kun ROI:n priorisoiminen leikkausrantaisien tekoälymallien sijaan tulevaisuuden tekoälyn omaksumisessa yrityksissä?
Vastaukset ja oivallukset:
1. Innostuksen laskua voidaan selittää alun korkeiden odotusten ja näiden projektien toimittamien todellisten tulosten välillä olevalla ristiriidalla. Lisäksi vaikeudet selvän ROI:n näyttämisessä ovat latistaneet innostusta näitä teknologioita kohtaan.
2. Yritykset kamppailevat hienosäätäessään datateknologiaprosessejaan varmistaakseen korkealaatuiset syötteet generatiivisille tekoälymalleille. Lisäksi vaikeudet hallita vastuullisen tekoälyn käyttöönottoon liittyviä hallintahaasteita muodostavat merkittävän esteen.
3. Onnistuneet tulokset perustuvat vahvojen dataputkien luomiseen, datan laadun varmistamiseen ja tehokkaiden tekoälyn hallintakehysten toteuttamiseen, jotka ovat linjassa organisaation tavoitteiden ja eettisten näkökohtien kanssa.
4. ROI:n priorisointi korostaa pragmaattista siirtymistä saamaan konkreettista liiketoimintaa tekoälyinvestoinneista ohjaamalla yrityksiä pois spekulatiivisista pyrkimyksistä kohti käytännön sovelluksia, joilla on mitattavissa oleva vaikutus.
Edut ja haitat:
Vaikka leikkausrantaisien tekoälymallien innostuksen hiipuminen saattaa merkitä tekoälyalan kypsyymistä kohti todellisten sovellusten, se myös herättää huolen mahdollisesti innovaation tukahduttamisesta ja perinpohjaisen tekoälyteknologioiden tutkimisen rajoittamisesta. ROI:hin keskittyminen korostaa pragmaattista lähestymistapaa tekoälyn omaksumiseen, mutta sillä saattaa olla riski ohittaa pitkän aikavälin muutoksia, jotka voisivat ajaa tulevaa kasvua ja kilpailukykyä.
Lisäätietoja generatiivisen tekoälyn kehittyvästä maisemasta ja tämän muutoksen laajemmista vaikutuksista löydät seuraavista linkeistä:
