Umetna inteligenca (UI) je navdušila v manjših aplikacijah, kot so osebni asistenti, roboti in mobilne naprave, vendar je njena vloga v velikih poslovnih projektih še vedno negotova. Mnogi vodstveni delavci in strokovnjaki začenjajo spoznavati, da so njihova pričakovanja glede UI bolj zapletena, kot so sprva mislili. Tehnologija UI postaja draga, podjetja so nepremožena, donosi na naložbe (ROI) pa ostajajo negotovi. Poleg tega narašča pritisk na organizacije, da pospešijo pobude za UI, čeprav ROI še vedno ostaja nedosegljiv. To previdnost izraža David Linthicum, priznan analitik in avtor na področju poslovne integracije in računalništva v oblaku. Trenutno ni optimističen glede takojšnjega uspeha projektov UI, saj napoveduje "upad" v nakupih UI za podjetja, ko podjetja prepoznavajo vrzel med realnostjo in prenapihnjenimi pričakovanji, kar vodi v obdobje razočaranja. Kljub temu bi to lahko utrlo pot za trdne primere uporabe UI in implementacije, povezane s poslovnimi potrebami, v naslednjih nekaj letih. Linthicum navaja štiri razloge za rastoče razočaranje nad UI v podjetjih: 1. Srečanje z "zidom podatkov": Glavni problem ni slaba generativna tehnologija UI, temveč pomanjkanje kakovostnih podatkov. Pojasnjuje: "Ni enostavne rešitve; organizacije morajo narediti premor, ponovno pregledati svoje podatke in rešiti težave, ki se ignorirajo desetletja, kar pogosto zahteva velike naložbe. " Predstavitev takih izzivov upravnim odborom lahko vodi do težkih razprav. 2.

Finančni šok nalepk: UI zahteva več virov kot prejšnji tehnološki premiki, kot so oblak ali mobilnost. "To so dragi projekti, " poudarja, "pogosto dva do trikrat dražji od tradicionalnih ureditev, z zahtevami po specializiranih GPU-jih, obsežnih virih, komponentah ekosistema in obsežnih podatkih za usposabljanje AI. " 3. Odsotnost strateške usmeritve: Linthicum vztraja, da morajo podjetja izboljšati načrtovanje, saj pravi: "Ključno je razumeti stanje vaših podatkov, preden začnete generativni projekt UI. Strateško načrtovanje podatkov za uporabo z novo tehnologijo je bistvenega pomena. " 4. Pomanjkanje veščin: Uspeh UI temelji na dobro usposobljenem osebju. Linthicum poudarja potrebo po razumevanju arhitekture, podatkovne znanosti, etike UI, nastavljanja modelov, primerjave zmogljivosti in sintetičnih podatkov, kar presega zgolj certificirano usposabljanje na eni platformi UI. UI zahteva brez primere napor in kompleksnost, kar daleč presega prejšnje tehnološke pobude, pravi Linthicum. Poleg tega se zaposleni počutijo prisiljene skrivati svojo uporabo UI pred menedžerji iz določenih razlogov. Da bi uspeli, morajo organizacije "počistiti in upravljati svoje podatke, razviti potrebne veščine, se vključiti v strateško načrtovanje, razložiti primere uporabe in izračunati ROI. " To podjetjem omogoča strateško uporabo UI, kar ponuja izboljšane uporabniške izkušnje, povečano produktivnost, manjše stroške in izboljšano učinkovitost v primerjavi s konkurenco.