Kevin TopolskyZáujem o nové modely umelej inteligencie rýchlo opadá
Podniky posúvajú svoj záujem ďalej od pôvabu ultramoderných modelov umelej inteligencie ako Google Gemini, Anthropic Claude, Amazon Bedrock a OpenAI GPT-4. Namiesto toho sa teraz sústredia na skutočné návraty z investícií (ROI), keď organizácie dávajú prioritu praktickým aplikáciám generatívnej umelej inteligencie. Arun Chandrasekaran, významný analytik a viceprezident spoločnosti Gartner, poznamenáva, že spoločnosti stále viac nasadzujú genAI výlučne pre prípady použitia, ktoré preukazujú jasný ROI.
Od Vysokých Očakávaní k Zdeseniu: Realitná Kontrola
GenAI prežíva pokles nadšenia, keď klesá do priepasti zdesenia. Rastúca medzera medzi vysokými očakávaniami a reálnymi výsledkami, spolu so výzvami, ktorým čelia podniky pri ladiacom svoje inžinierstvo údajov a praktiky správy umelej inteligencie, prispela k tomuto posunu. Mnoho genAI iniciatív sa snaží priniesť hmatateľný ROI, čo organizáciám znepríjemňuje oprávnenie pokračovať v týchto projektoch.
Zmenjajúci sa Krajinný obraz Generatívnej AI: Odhalenie Skrytých Realít
Keď sa hype okolo modelov umelej inteligencie novej generácie začína vytrácať, vynárajú sa rad kritických otázok, ktoré osvetľujú základné dynamiky posunu zamerania v rámci oblasti umelej inteligencie.
Kľúčové Otázky:
1. Ktoré faktory viedli k poklesu nadšenia pre generatívne technológie umelej inteligencie?
2. Aké hlavné výzvy čelia podnikom pri dosahovaní sľúbenej hodnoty iniciatív genAI?
3. Ako organizácie prechádzajú zložitým terénom inžinierstva údajov a správy umelého inteligencie, aby dosiahli úspešné výsledky?
4. Aké sú dôsledky dávania priority ROI pred ultramodernými modelmi umelej inteligencie pre budúcnosť prijímania umelej inteligencie v podnikoch?
Odpovede a Pohľady:
1. Pokles nadšenia možno pripísať rozdielu medzi pôvodnými vysokými očakávaniami v súvislosti s genAI a skutočnými výsledkami, ktoré tieto projekty poskytujú. Okrem toho ťažkosti pri preukazovaní jasného ROI zmiernili nadšenie okolo týchto technológií.
2. Podniky zápasia s ladením svojich procesov inžinierstva údajov pre zabezpečenie vysokokvalitných vstupov pre modely generatívnej umelej inteligencie. Okrem toho navigácia výzvami spojenými so spravodlivým nasadením umelej inteligencie predstavuje podstatnú prekážku.
3. Úspešné výsledky závisia od stanovenia robustných dátových tokov, zabezpečenia kvality údajov a implementácie efektívnych rámecov správy umelej inteligencie, ktoré sú v súlade s cieľmi organizácie a etickými aspektmi.
4. Dávka priority ROI zdôrazňuje pragmatický posun zameraný na extrahovanie hmatateľnej obchodnej hodnoty z investícií do umelej inteligencie, usmerňujúc podniky od špekulatívnych úsilia smerom k praktickým aplikáciám s merateľným dopadom.
Výhody a Nevýhody:
Zatiaľ čo ustupujúce nadšenie pre ultramoderné modely umelej inteligencie môže znamenať zrelosť odvetvia umelej inteligencie smerom k aplikáciám v reálnom svete, vyvoláva tiež obavy o potenciálne stíšenie inovácií a obmedzenie prieskumu revolučných technológií umelej inteligencie. Zameranie na ROI zdôrazňuje pragmatický prístup k prijímaniu umelej inteligencie, ale môže rizikovať prehliadanie dlhodobých transformačných príležitostí, ktoré by mohli riadiť budúci rast a konkurencieschopnosť.
Ak sa chcete podrobnejšie zaoberať rozvíjajúcim sa krajinným obrazom generatívnej umelej inteligencie a širšími dôsledkami tohto posunu, môžu sa čitatelia zísť nasledovné odkazy užitočnými:
Preskúmajte poznatky Gartnera o trendoch v oblasti umelej inteligencie
