Vještačka inteligencija (AI) impresionirala je u manjim primjenama kao što su lični asistenti, roboti i mobilni uređaji, ali njena uloga u velikim poslovnim projektima ostaje neizvjesna. Mnogi rukovodioci i profesionalci počinju shvatati da su njihova očekivanja od AI složenija nego što su prvobitno mislili. AI tehnologija postaje skupa, preduzeća su nespremna, a povrat na investiciju (ROI) ostaje neizvjestan. Također, postoji sve veći pritisak na organizacije da ubrzaju AI inicijative, iako je ROI još uvijek neuhvatljiv. Oprez dolazi od Davida Linthicuma, uglednog analitičara i autora o integraciji u preduzećima i cloud računarstvu. On trenutno nije optimističan u vezi s trenutnim uspjehom AI projekata, predviđajući "pad" u nabavci AI tehnologija u firmama dok kompanije prepoznaju razliku između stvarnosti i hiper, što vodi ka periodu razočaranja. Ipak, ovo bi moglo otvoriti put za solidne AI slučajeve i implementacije usklađene s poslovnim potrebama u narednih nekoliko godina. Linthicum iznosi četiri razloga za rastuće razočaranje AI u preduzećima: 1. Susretanje sa "zidom podataka": Primarni problem nije loša generativna AI tehnologija, već nedovoljno kvalitetni podaci. On objašnjava, "Ne postoji jednostavno rješenje; organizacije trebaju pauzirati, ponovo pregledati svoje podatke i riješiti probleme koji su zanemarivani desetljećima, što često zahtijeva značajnu investiciju. " Predstavljanje takvih izazova upravnim odborima može dovesti do teških razgovora. 2.

Financijski šok: AI zahtijeva više resursa od prethodnih tehnoloških evolucija kao što su cloud ili mobilna tehnologija. "Ovo su skupi poduhvati, " napominje on, "često dva do tri puta skuplji od tradicionalnih postavki, zahtijevajući specijalizirane GPU-ove, opsežne resurse, komponente ekosistema i sveobuhvatne trening podatke za AI. " 3. Nedostatak strateškog pravca: Linthicum insistira da preduzeća moraju poboljšati planiranje, rekavši, "Ključno je razumjeti stanje vaših podataka prije nego započnete generativni AI projekat. Strateško planiranje podataka za njihovo usklađivanje s novom tehnologijom je esencijalno. " 4. Nedostatak vještina: Uspjeh AI zavisi od dobro obučenog osoblja. Linthicum naglašava potrebu za razumijevanjem arhitekture, nauke o podacima, AI etike, ugađanja modela, benchmarking performansi i sintetičkih podataka, izvan samog certifikacijskog treninga s jedne AI platforme. AI zahtijeva neviđeni trud i složenost, daleko nadmašujući prethodne tehnološke inicijative, prema Linthicumu. Također, zaposleni se osjećaju primorani skrivati svoju upotrebu AI od menadžera iz specifičnih razloga. Da bi uspjeli, organizacije moraju "očistiti i upravljati svojim podacima, razviti potrebne vještine, angažovati se u strateškom planiranju, definirati slučajeve upotrebe i izračunati ROI. " Postizanjem toga, kompanije mogu koristiti AI kao stratešku prednost, nudeći poboljšana korisnička iskustva, povećanu produktivnost, smanjene troškove i poboljšanu efikasnost u odnosu na svoje konkurente.