Kunstmatige intelligentie (KI) heeft indruk gemaakt in kleinere toepassingen zoals persoonlijke assistenten, robots en mobiele apparaten, maar de rol ervan in grote bedrijfsprojecten blijft onzeker. Veel managers en professionals beginnen in te zien dat hun verwachtingen voor KI complexer zijn dan aanvankelijk gedacht. KI-technologie wordt duurder, bedrijven zijn onvoorbereid en de opbrengst van de investering (ROI) blijft onzeker. Bovendien staat er steeds meer druk op organisaties om AI-initiatieven te versnellen, ook al blijft de ROI ongrijpbaar. Deze waarschuwing komt van David Linthicum, een gerespecteerde analist en auteur op het gebied van bedrijfsintegratie en cloud computing. Hij is momenteel niet optimistisch over het onmiddellijke succes van AI-projecten en voorspelt een "neergang" in de aankoop van AI door bedrijven. Dit komt doordat bedrijven de kloof tussen realiteit en hype erkennen, wat leidt tot een periode van desillusie. Niettemin zou dit de weg kunnen effenen voor solide AI-gebruiksscenario's en implementaties die aansluiten bij zakelijke behoeften in de komende jaren. Linthicum geeft vier redenen voor de groeiende ontgoocheling met KI in bedrijven aan: 1. Tegen een "datamuur" aanlopen: Het primaire probleem is niet slechte generatieve AI-technologie, maar onvoldoende kwaliteitsgegevens.

Hij legt uit: "Er is geen eenvoudige oplossing; organisaties moeten pauzeren, hun gegevens herzien en problemen aanpakken die al tientallen jaren verwaarloosd worden, vaak vereist dit aanzienlijke investeringen. " Het presenteren van dergelijke uitdagingen aan besturen kan tot moeilijke discussies leiden. 2. Financiële schok: AI vraagt meer middelen dan vorige technologische ontwikkelingen zoals cloud of mobiel. "Dit zijn kostbare ondernemingen, " merkt hij op, "vaak twee tot drie keer meer dan traditionele opstellingen, met gespecialiseerde GPU's, uitgebreide middelen, ecosysteemcomponenten en uitgebreide trainingsgegevens voor KI. " 3. Gebrek aan strategische richting: Linthicum dringt erop aan dat bedrijven hun planning verbeteren, en zegt: "Het is cruciaal om de staat van uw gegevens te begrijpen voordat u aan een generatief AI-project begint. Strategisch plannen voor gegevens om te aligneren met nieuw technologiegebruik is essentieel. " 4. Gebrek aan vaardigheden: Succes met AI hangt af van goed opgeleid personeel. Linthicum benadrukt de noodzaak voor kennis in architectuur, datascience, KI-ethiek, modelafstemming, prestatiemetingen en synthetische data, naast alleen certificeringstraining van een enkel AI-platform. AI vraagt een ongekende inspanning en complexiteit, veel verder reikend dan eerdere technologische initiatieven, aldus Linthicum. Ook voelen werknemers de noodzaak om hun AI-gebruik voor specifieke redenen voor managers te verbergen. Om succesvol te zijn moeten organisaties "hun data opschonen en beheren, de nodige vaardigheden ontwikkelen, strategische planning uitvoeren, gebruikscasussen schetsen en ROI berekenen. " Door dit te bereiken kunnen bedrijven AI als strategisch voordeel benutten, met verbeterde klantervaringen, hogere productiviteit, lagere kosten en verbeterde efficiëntie ten opzichte van hun concurrenten.