Новое исследование показывает, что внедрение корпоративного ИИ набирает обороты, но масштабирование остается ключевой проблемой

Откройте для себя лучшие новости и события в финтехе!

Подпишитесь на рассылку FinTech Weekly

Читают руководители JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna и другие

Корпоративный ИИ набирает популярность, но проблемы масштабирования сохраняются, показывает новый опрос DataIQ

ИИ становится все более встроенным в рабочие процессы предприятий, однако массовое внедрение продолжает сталкиваться с привычными препятствиями. Такова картина, которая emerges из нового отчета DataIQ и Blend, в котором опрошены старшие специалисты по данным и аналитике из различных отраслей, включая участников списка DataIQ 100.

Исследование показывает, как используются инструменты ИИ в бизнесе — и где они по-прежнему не оправдывают ожиданий.

Более половины опрошенных организаций сообщили, что у них есть как минимум 12 приложений ИИ, часто реализуемых в виде изолированных прототипов. Однако 28% используют всего 3–5 приложений, что свидетельствует о трудностях в расширении от начальных тестов к более широкому внедрению. Эти цифры подчеркивают неравномерность прогресса в переходе предприятий от экспериментов к системному внедрению ИИ.

Хотя интерес к интеграции ИИ растет — желание внедрять его по всей компании увеличилось на 25% по сравнению с 2023 годом — инвестиции в базовые компоненты остаются ограниченными. Только треть респондентов заявили, что их организации уделяют приоритетное внимание обучению или управлению изменениями для инструментов ИИ, что указывает на возможное несоответствие между стратегическими амбициями и готовностью к реализации.

Отчет также отражает изменение в использовании генеративного ИИ внутри корпоративных сред. За последний год применение в области обработки данных более чем удвоилось, и сейчас 65% респондентов используют генеративный ИИ для поддержки бэкенд-функций данных. В 2023 году этот показатель составлял всего 28%.

Помимо уровня внедрения, в отчете рассматривается роль руководства и организационной культуры в формировании результатов ИИ. Компании с развитой стратегией данных, похоже, лучше подготовлены к систематической интеграции ИИ, тогда как те, кто больше полагается на интуитивные решения, демонстрируют более медленные темпы внедрения.

Доверие и управление также продолжают влиять на скорость и эффективность развертывания ИИ. По мере того как организации сталкиваются с регуляторным контролем и внутренними рисками, все более важными становятся формальные структуры надзора и ответственности для масштабирования ИИ ответственно.

Результаты показывают, что, несмотря на то, что ИИ становится стандартной частью корпоративного планирования, способность переводить его в операционную деятельность остается разнородной. Многие компании все еще сталкиваются с разрывом между амбициями и реализацией — особенно в вопросах обучения персонала, обеспечения прозрачности и интеграции ИИ в сложные наследственные системы.