Штучний інтелект (ШІ) вразив у менших застосуваннях, таких як персональні помічники, роботи та мобільні пристрої, але його роль у великих корпоративних проєктах залишається неясною. Багато керівників і професіоналів починають усвідомлювати, що їхні очікування від ШІ є складнішими, ніж передбачалося. Технології ШІ стають дорогими, підприємства не готові, а повернення інвестицій (ROI) залишається невизначеним. Крім того, зростає тиск на організації щодо прискорення ініціатив у галузі ШІ, незважаючи на те, що ROI як і раніше залишається невловимим. Це застереження надходить від Девіда Лінтікума, шанованого аналітика і автора на теми інтеграції підприємств та хмарних обчислень. Він наразі не оптимістично оцінює негайний успіх проєктів ШІ, передбачаючи "спад" у купівлі ШІ підприємствами, коли компанії усвідомлять розрив між реальністю і ажіотажем, що призведе до періоду розчарування. Тим не менше, це може прокласти шлях для надійних випадків використання ШІ та впроваджень, інтегрованих із потребами бізнесу протягом наступних кількох років. Лінтікюм окреслює чотири причини зростаючого розчарування ШІ у підприємствах: 1. Зіткнення з "даними стіни": Основна проблема не в слабкій генеративній технології ШІ, а в недостатній якості даних. Він пояснює: "Немає простого розв'язання; організації повинні призупинити роботу, переглянути свої дані і розв'язати проблеми, що нехтувались протягом десятиліть, часто вимагаючи значних інвестицій. " Представлення таких викликів радам директорів може призвести до складних обговорень. 2.

Фінансовий шок від витрат: ШІ вимагає більше ресурсів, ніж попередні технічні еволюції, як-от хмари чи мобільні технології. "Це дорогі зусилля, " підкреслює він, "часто у два-три рази дорожчі за традиційні налаштування, що вимагають спеціалізованих GPU, величезних ресурсів, компонентів екосистеми та великої кількості навчальних даних для ШІ. " 3. Відсутність стратегічного напряму: Лінтікюм наполягає, що підприємства повинні поліпшити планування, кажучи: "Важливо зрозуміти стан ваших даних перед початком генеруючого проєкту ШІ. Стратегічне планування даних для узгодження з новим використанням технологій є необхідним. " 4. Брак навичок: Успіх ШІ залежить від наявності добре підготовлених фахівців. Лінтікюм наголошує на потребі в розумінні архітектури, науки про дані, етики ШІ, налаштування моделей, оцінювання продуктивності та синтетичних даних, окрім звичайного сертифікаційного навчання на одній платформі ШІ. ШІ вимагає безпрецедентних зусиль і складності, що значно перевищують попередні технічні ініціативи, за словами Лінтікума. Також працівники відчувають змушення приховувати використання ШІ від менеджерів з певних причин. Щоб досягти успіху, організації повинні "очистити і керувати своїми даними, розвивати необхідні навички, займатися стратегічним плануванням, окреслювати випадки використання та обчислювати ROI. " Досягнувши цього, компанії можуть використовувати ШІ як стратегічну перевагу, пропонуючи покращений досвід для клієнтів, підвищену продуктивність, зниження витрат і покращену ефективність у порівнянні з конкурентами.