Kevin TopolskyZainteresowanie modelem sztucznej inteligencji następnej generacji opada
Przedsiębiorstwa przesuwają swoje zainteresowanie z wyjątkowych modeli AI, takich jak Google Gemini, Anthropic Claude, Amazon Bedrock i OpenAI GPT-4, na korzyści z inwestycji (ROI), koncentrując się na praktycznych zastosowaniach generatywnej sztucznej inteligencji. Arun Chandrasekaran, wiceprezes wyróżniający do spraw analiz w Gartnerze, zauważa, że firmy coraz częściej wdrażają genAI wyłącznie do zastosowań, które wyraźnie demonstrują zwrot z inwestycji.
Od Wysokich Oczekiwań do Rozczarowania: Rzeczywistość
GenAI doświadcza spadku entuzjazmu, gdy tonie w dołku rozczarowania. Rosnąca przepaść między wysokimi oczekiwaniami a realnymi rezultatami, w połączeniu z wyzwaniami, przed którymi stoją przedsiębiorstwa w doskonaleniu praktyk inżynierii danych i zarządzaniu AI, przyczyniły się do tego zwrotu. Wiele inicjatyw genAI boryka się z trudnościami w dostarczaniu namacalnego zwrotu z inwestycji, co utrudnia organizacjom uzasadnienie kontynuowania inwestycji w te projekty.
Zmieniający się krajobraz generatywnej AI: Odkrywanie ukrytych rzeczywistości
W miarę jak szum wokół modeli sztucznej inteligencji następnej generacji zaczyna słabnąć, pojawia się szereg istotnych pytań, rzucających światło na podstawowe dynamiki zmiany nacisku w krajobrazie AI.
Kluczowe pytania:
1. Jakie czynniki przyczyniły się do spadku entuzjazmu dla technologii generatywnej AI?
2. Jakie są główne wyzwania stojące przed przedsiębiorstwami w realizacji obiecanej wartości inicjatyw genAI?
3. W jaki sposób organizacje radzą sobie z złożonym terenem inżynierii danych i zarządzania AI, aby osiągnąć pomyślne wyniki?
4. Jakie są konsekwencje priorytetu przeznaczania ROI nad nowoczesnymi modelami AI dla przyszłości przyjęcia sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach?
Odpowiedzi i Spostrzeżenia:
1. Spadek entuzjazmu można przypisać rozbieżności między początkowymi wysokimi oczekiwaniami dotyczącymi genAI a rzeczywistymi rezultatami dostarczonymi przez te projekty. Dodatkowo, trudności w pokazaniu przejrzystego zwrotu z inwestycji przytłumiły ekscytację wokół tych technologii.
2. Przedsiębiorstwa borykają się z doskonaleniem swoich procesów inżynierii danych, aby zapewnić wysokiej jakości dane wejściowe dla modeli generatywnej AI. Dodatkowo, radzenie sobie z wyzwaniami związanymi z odpowiedzialnym wdrożeniem AI stanowi znaczącą przeszkodę.
3. Pomyślne wyniki zależą od ustanowienia solidnych potoków danych, zapewnienia jakości danych oraz wdrożenia efektywnych ram zarządzania AI, które są zgodne z celami organizacyjnymi i kwestiami etycznymi.
4. Priorytet dla ROI podkreśla pragmatyczny zwrot ku wydobywaniu namacalnej wartości biznesowej z inwestycji w AI, kierując przedsiębiorstwa z dala od spekulatywnych dążeń w kierunku praktycznych zastosowań z mierzalnym wpływem.
Zalety i Wady:
Podczas gdy malejące zainteresowanie nowoczesnymi modelami AI może oznaczać dojrzałość przemysłu AI w kierunku aplikacji rzeczywistych, rodzi to także obawy o potencjalne stłumienie innowacji i ograniczenie eksploracji przełomowych technologii AI. Skupienie się na ROI podkreśla pragmatyczne podejście do przyjęcia AI, ale może wiązać się z ryzykiem pomijania długoterminowych szans transformacyjnych, które mogą napędzać przyszły wzrost i konkurencyjność.
Dla dalszego zgłębienia tematu ewoluującego krajobrazu generatywnej AI i szerszych implikacji tego zwrotu, czytelnicy mogą znaleźć przydatne poniższe linki:
