Kevin TopolskyZanimanje za Naslednje Generacije Modelov AI Upada
Podjetja se premikajo stran od očarljivosti rezanja-robu modelov AI, kot so Google Gemini, Anthropic Claude, Amazon Bedrock in OpenAI GPT-4. Namesto tega je zdaj usmerjena pozornost na merljive donose naložb (ROI), saj organizacije dajejo prednost praktični uporabi generativnega AI. Arun Chandrasekaran, izvršni podpredsednik analitik pri podjetju Gartner, opaža, da podjetja vse bolj uveljavljajo genAI izključno za uporabne primere, ki jasno kažejo ROI.
Od Visokih Pričakovanj do Razočaranja: Realnostna Preverjanja
GenAI doživlja upadanje navdušenja, saj se potaplja v dolino razočaranja. Naraščajoča vrzel med velikimi pričakovanji in resničnimi rezultati v realnem svetu, skupaj s težavami, s katerimi se podjetja soočajo pri izpopolnjevanju svojih praks obdelave podatkov ter upravljanja z AI, je pripomoglo k temu premiku. Veliko genAI pobud se bori z zagotavljanjem merljivega ROI, kar otežuje organizacijam upravičenje nadaljnjih vlaganj v te projekte.
Spreminjajoča Se Pokrajina Generativnega AI: Razkrivanje Skritih Resničnosti
Ko se navdušenje okoli modelov AI naslednje generacije začne tanjšati, se pojavi vrsta ključnih vprašanj, ki osvetljujejo osnovno dinamiko premika fokusa v pokrajini AI.
Ključna Vprašanja:
1. Kateri dejavniki so pripeljali do upadanja navdušenja za tehnologije generativnega AI?
2. Kaj so glavne težave, s katerimi se soočajo podjetja pri uresničevanju obljubljene vrednosti genAI pobud?
3. Kako organizacije krmarijo po kompleksnem območju obdelave podatkov in upravljanja z AI, da dosežejo uspešne rezultate?
4. Kakšne so posledice dajanja prednosti ROI pred rezanjem-robom modelov AI za prihodnost sprejemanja AI v poslovanju?
Odgovori in Pogledi:
1. Upadanje navdušenja je mogoče pripisati razhajanju med prvotnimi velikimi pričakovanji glede genAI in dejanskimi rezultati, ki jih zagotavljajo ti projekti. Poleg tega težava pri prikazovanju jasnega ROI je omilila navdušenje okoli teh tehnologij.
2. Podjetja se spopadajo s popolnjevanjem svojih procesov obdelave podatkov, da zagotovijo kakovostne vhode za modele generativnega AI. Poleg tega je krmarjenje izzivov upravljanja, ki so povezani z odgovorno implementacijo AI, pomemben ovira.
3. Uspešni rezultati temeljijo na vzpostavitvi močnih podatkovnih pipelinov, zagotavljanju kakovosti podatkov in uveljavljanju učinkovitih okvirov upravljanja z AI, ki se usklajujejo z organizacijskimi cilji in etičnimi premisleki.
4. Dajanje prednosti ROI poudarja pragmatični premik k izvlečenju merljive poslovne vrednosti iz vlaganj v AI, ta pa podjetja usmerja stran od špekulativnih prizadevanj k praktičnim uporabam z merljivim vplivom.
Prednosti in Slabosti:
Čeprav upadanje navdušenja za modele rezanja-roba AI lahko pomeni zorenje industrije AI proti uporabi v realnem svetu, pa povzroča tudi skrbi glede morebitnega zaustavljanja in omejevanja inovacij ter omejevanja raziskovanja prebojnih tehnologij AI. Poudarek na ROI izpostavlja pragmatičen pristop k sprejemanju AI, a lahko tvega, da se spregledajo dolgoročne preoblikovalne priložnosti, ki bi lahko vodile do prihodnje rasti in konkurenčnosti.
Za nadaljnje raziskovanje o razvijajoči se pokrajini generativnega AI in širših posledicah tega premika bodo bralcem morda koristni naslednji povezavi:
