Kevin TopolskyInterese par nākotnes AI modeļiem izgaist
Uzņēmumi maina savu uzmanību, atsakoties no izrautītās intereses par jaunākajiem AI modeļiem, piemēram, Google Gemini, Anthropic Claude, Amazon Bedrock un OpenAI GPT-4. Tā vietā tiek pievērsta uzmanība konkrētiem ieguldījumu atdevējiem (ROI), jo organizācijas prioritizē generatīvā AI praktiskas pielietojuma veidus. Gartneras izcilais viceprezidents analītiķis Aruns Čandrasekarans norāda, ka uzņēmumi arvien vairāk genAI izmanto ekskluzīvi tikai lietotāja gadījumiem, kas demonstrē skaidru ROI.
No lielām cerībām līdz vilšanās brīdinājumam: Realitātes pārbaude
GenAI piedzīvo entuziasma krišanos, ietotot vilšanās tranšejā. Augošā plaisa starp augstām cerībām un reālajiem rezultātiem, kā arī uzņēmumu saskāršanās ar izaicinājumiem, rafinējot savus datu inženierijas un AI pārvaldības prakses, ir veicinājusi šo pārmaiņu. Daudzas genAI iniciatīvas cīnās, lai nodrošinātu konkrētu ROI, padarot to organizācijām sarežģīti attaisnot turpmākos ieguldījumus šajos projektos.
Generatīvā AI mainīgais ainava: Slēpto realitāšu atklāšana
Kad baumas par nākotnes AI modeļiem sāk fade, rodas virkne būtisku jautājumu, kas nosvērt slāņu dinamiku pārejā AI ainavā.
Svarīgie jautājumi:
1. Kādi faktori ir noveduši pie entuziasma krituma par generatīvajām AI tehnoloģijām?
2. Kādi galvenie izaicinājumi gaida uzņēmumus, lai saprastu solīto vērtību genAI iniciatīvās?
3. Kā organizācijas var navigēt datu inženierijas un AI pārvaldības sarežģītajā teritorijā, lai sasniegtu veiksmīgus rezultātus?
4. Kādas ir ROI prioritizēšanas sekas pār nākotnes AI modeliem uzņēmējdarbībā?
Atbildes un ieskatu:
1. Entuziasma kritumu var skaidrot, balstoties uz atšķirībām starp sākotnējām augstajām cerībām ap genAI un faktiskajiem rezultātiem, ko sniedz šie projekti. Turklāt grūtības demonstrēt skaidru ROI ir nomākušas šo tehnoloģiju aizraušanos.
2. Uzņēmumi cīnās, lai rafinētu savus datu inženierijas procesus, nodrošinot augstas kvalitātes ieejas generatīvajiem AI modeļiem. Turklāt risinot pārvaldības izaicinājumus, kas saistīti ar atbildīgu AI ieviešanu, radīs būtisku šķērsli.
3. Veiksmīgi rezultāti ir atkarīgi no spēcīgu datu cauruļvadu izveidošanas, nodrošinot datu kvalitāti un efektīvu AI pārvaldības struktūru ieviešanas, kas atbilst organizācijas mērķiem un ētisko pārdomu.
4. ROI prioritizēšana norāda uz pragmatisku pāreju, lai iegūtu mērķtiecīgu biznesa vērtību no AI ieguldījumiem, virzot uzņēmumus prom no spekulatīvām pārbaudēm pret praktiskiem pielietojumiem ar mērāmiem ietekmes pasākumiem.
Priekšrocības un trūkumi:
Lai arī topējamais entuziasms par jaunākajiem AI modeļiem varētu nozīmēt AI nozares nobriešanu uz reāla pasaules pielietojumiem, tas rada bažas par iespējamo inovācijas ierobežošanu un izcilās AI tehnoloģijas izpētes ierobežošanu. Fokuss uz ROI atspoguļo pragmatisku pieeju AI ieviešanai, bet tas var rizikot, ka tiek izlaists ilgtermiņa pārveidojošs potenciāls, kas varētu virzīt uz nākamo izaugsmi un konkurences spēju.
Lai paplašināti izpētītu generatīvās AI mainošo ainavu un plašākas šīs pārmaiņas ietekmi, lasītāji var atrast noderīgas sekojošās saites:
