A Deloitte harmadik negyedéves jelentése bemutatja, hol tart jelenleg a generatív mesterséges intelligencia elfogadása és alkalmazása, valamint, hogy a szervezeteknek milyen akadályokat kell leküzdeniük a nagyobb értékteremtés érdekében.
A válaszadók saját bevallásuk szerint különböző szintű generatív MI-szakértelemmel rendelkeznek, mindegyiküknek van mesterséges intelligenciával kapcsolatos tapasztalata, és
minden résztvevő szervezet kísérletezik a technológiával, vagy már be is vezette.
A felmérés fő megállapítása az, hogy a generatív mesterséges intelligencia bevezetése kritikus szakaszba ért:
a válaszadók 67 százaléka növeli technológiába való befektetéseit.
A transzformatív hatással kapcsolatos növekvő elvárások ellenére azonban az adatokkal kapcsolatos és skálázási kihívások, illetve a kockázatokkal összefüggő aggodalmak korlátozzák a lehetőségeket és mérséklik a vezetők lelkesedését.
Az izgalmat visszafogja a realitás
A vezetők továbbra is nagy érdeklődést mutatnak a generatív mesterséges intelligencia iránt, de az újdonság varázsa kezd halványulni. Az érdeklődés még mindig „magas” vagy „nagyon magas” a felsővezetők (63%) és cégvezetők (53%) körében, de ezek az arányok a 2024-es első negyedéves felmérés óta csökkentek. Bár a cél a legnagyobb értékteremtési potenciállal rendelkező Gen AI projektek kiválasztása és gyors skálázása, sok erőfeszítés még mindig a kísérleti fázisban vagy próbaüzem szakaszában van:
a válaszadók nagy többsége (68%) szerint a szervezetük a kísérleteik legfeljebb 30 százalékát vitte át teljes mértékben élesüzemi környezetbe.
Az MI-technológia bevezetése kapcsán az adatkezelés központi kérdéssé vált: a szervezetek 75 százaléka növeli adatkezelési beruházásait. A skálázással kapcsolatban azonban előre nem látható akadályok merültek fel: az adatokkal kapcsolatos problémák miatt a megkérdezettek 55 százaléka kerüli a technológia bizonyos felhasználási eseteit. Az adathiány megoldása kulcsfontosságú a technológia-specifikus adatarchitektúrák kialakításához. Ennek érdekében a szervezetek fejlesztik az adatbiztonságot (54%), az adatminőséget (48%), valamint frissítik az adatkezelési keretrendszereket, vagy új adatmenedzsment irányelveket dolgoznak ki (45%).
Bizalmi kihívások és a változó szabályozási környezet
Bár a válaszadók elismerték, hogy a technológia kockázatainak kezelése kulcsfontosságú, a sikeres bevezetés négy legnagyobb akadálya közül három a kockázatokkal kapcsolatos, beleértve a szabályozási megfeleléssel kapcsolatos aggodalmakat (36%), a kockázatok kezelésének nehézségeit (30%) és az irányítási modell hiányát (29%). A generatív mesterséges intelligencia által okozott kockázatok – mint a modellek torzítása, hallucinációk, adatvédelmi kérdések és új támadási felületek – komoly aggodalmat jelentenek. A bizalom építése érdekében a szervezetek új védelmi mechanizmusokat alakítanak ki. Ilyenek például az irányítási keretrendszerek (51%), a szabályozási követelmények nyomon követése (49%) és a fokozott belső ellenőrzések (43%).
Bizonyíték kell a technológia értékére
Miközben a szervezetek fokozatosan túllépnek a kísérleti szakaszon, 41 százalékuk nehezen méri a technológiával kapcsolatos projektek hatásait. Mindössze 16 százalék készít rendszeres jelentést a pénzügyi vezetők számára a technológia által teremtett értékről. Az érték bizonyítása érdekében a szervezetek 48 százaléka konkrét teljesítménymutatókat használ az értékeléshez. Bizonyíték szükséges a technológia értékére.
A címlapkép illusztráció. Címlapkép forrása: Getty Images
