A mesterséges intelligencia (MI) lenyűgöző eredményeket mutatott fel kisebb alkalmazásokban, mint például személyi asszisztensek, robotok és mobil eszközök, de szerepe a nagyvállalati projektekben továbbra is bizonytalan. Számos vezető és szakember kezdi felismerni, hogy a MI-val kapcsolatos elvárásaik összetettebbek, mint azt kezdetben gondolták. A MI technológia egyre költségesebbé válik, a vállalatok nincsenek felkészülve, és a befektetés megtérülése (ROI) továbbra is bizonytalan. Ezen túlmenően növekvő nyomás nehezedik a szervezetekre, hogy felgyorsítsák MI kezdeményezéseiket, noha a megtérülés még mindig nehezen megfogható. Ezt az óvatosságot David Linthicum, a vállalati integráció és felhőalapú számítástechnika elismert elemzője és szerzője fogalmazza meg. Jelenleg nem optimista a MI projektek azonnali sikerével kapcsolatban, és a vállalati MI vásárlások visszaesését jósolja, ahogy a cégek felismerik a valóság és a felhajtás közötti különbséget, ami egy kiábrándulási időszakot eredményezhet. Mindazonáltal ez utat nyithat a szilárd MI esetek és implementációk számára, amelyek az üzleti igényekhez igazodnak az elkövetkező évek során. Linthicum négy okot vázol fel a vállalatok MI iránti csalódottságának növekedése mögött: 1. Ütközés egy "adatfallal": A fő probléma nem a gyenge generatív MI technológia, hanem a nem megfelelő minőségű adatok. Elmagyarázza, "Nincs egyszerű megoldás; a szervezeteknek meg kell állniuk, újra kell gondolniuk adataikat, és foglalkozniuk kell évtizedeken át elhanyagolt kérdésekkel, gyakran jelentős beruházásra van szükség. " Ilyen kihívások bemutatása a vezetőségek elé kemény vitákat eredményezhet. 2.

Pénzügyi árcímke-sokk: A MI több erőforrást igényel, mint korábbi technológiai evolúciók, mint a felhő vagy a mobil. "Ezek költséges vállalkozások, " jegyzi meg, "gyakran két-háromszor annyit igényelnek, mint a hagyományos beállítások, speciális GPU-kat, kiterjedt erőforrásokat, ökoszisztéma-komponenseket és átfogó képzési adatokat követelnek a MI számára. " 3. Stratégiai irányvonal hiánya: Linthicum ragaszkodik hozzá, hogy a vállalatoknak javítaniuk kell a tervezést, mondván: "Elengedhetetlen megérteni adataink állapotát egy generatív MI projekt megkezdése előtt. Stratégiai tervezés elengedhetetlen az adatok új technológiával való összehangolásához. " 4. Készség hiánya: A MI sikeressége jól képzett személyzeten múlik. Linthicum kiemeli az architektúra, az adattudomány, a MI etika, a modellhangolás, a teljesítménymérő tesztelés és a szintetikus adatok megértésének szükségességét, nem csupán egyetlen MI platform tanúsítási képzését. A Linthicum szerint a MI korábban soha nem látott erőfeszítést és összetettséget követel meg, messze meghaladva a korábbi technológiai kezdeményezéseket. Továbbá az alkalmazottak kényszerítve érzik magukat arra, hogy elrejtsék MI használatukat a vezetők elől bizonyos okok miatt. A siker érdekében a szervezeteknek "tiszta és kezelhető adatokkal, szükséges készségekkel, stratégiai tervezéssel, esettanulmányok felvázolásával és megtérülés kiszámításával" kell bírniuk. Ennek elérése lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy stratégiai előnyként hasznosítsák a MI-t, javított ügyfélélményeket, megnövekedett termelékenységet, csökkentett költségeket és jobb hatékonyságot kínálva versenytársaikhoz képest.