Sekite ZDNET: Pridėkite mus kaip pageidaujamą šaltinį „Google“.
Pagrindiniai ZDNET pasiūlymai
- Valdybos pradeda užduoti sunkesnius klausimus apie pinigus, įmestus į AI.
- Tardymai dėl AI projektų vertės yra galimybė iš naujo susikoncentruoti.
- Susikoncentruokite į gebėjimų stiprinimą, tvirtą partnerystę ir bendrą vystymąsi.
Pinigų suma, kurią organizacijos investuoja į DI, nerodo mažėjimo ženklų. Pasak technologijų analitiko „Gartner“, prognozuojama, kad 2026 m. visame pasaulyje išlaidos dirbtiniam intelektui pasieks 2,52 trilijonus USD, ty 44% daugiau nei per metus.
Tačiau pasakoje yra posūkis. Dirbtiniam intelektui slystant į „Gartner Hype Cycle for Emerging Technologies“ bedugnę, valdybos pradeda kelti griežtesnius klausimus apie pinigus, išleistus dirbtinio intelekto tyrimams, o skaitmeninės ir verslo srities profesionalai tikimasi, kad dolerius ir centus pavers apčiuopiama nauda.
Taip pat: 5 būdai, kaip nustoti bandyti dirbtinį intelektą ir pradėti atsakingai jį keisti 2026 m.
Praėjusiais metais ZDNET pranešė, kad kelios dirbtinio intelekto sritys pateko į nusivylimo slenkstį, kur susidomėjimas technologija mažėja, nes tyrinėjimai neduoda žadėtų rezultatų. Būtent čia šiuo metu atsiduria generatyvusis AI, kai ažiotažas blėsta, o verslo lyderiai abejoja IG.
Daugelis organizacijų vos rado būdą, kaip maksimaliai išnaudoti technologijas. Panašu, kad dabar susidomėjimas gen AI blėsta, o besiformuojančią technologiją supantis burbulas gali sprogti. Skamba kaip blogos naujienos, tiesa?
Vis dėlto Johnas-Davidas Lovelockas, vyriausiasis prognozuotojas ir žymus „Gartner“ VP analitikas, per interviu „vienas su vienu“ ZDNET sakė, kad ši skaidrė turėtų būti vertinama kaip vilties ženklas. Paslydimas į lovio leidžia kiekvienam daug atidžiau pagalvoti apie savo investicijas į gen AI. Trumpai tariant, verslo ir skaitmeninių technologijų specialistai turėtų pasinaudoti galimybe.
Taip pat: 5 būdai, kaip taisyklės ir nuostatai gali padėti vadovautis jūsų dirbtinio intelekto naujovėmis
„Jie tikriausiai turėtų ieškoti dirbtinio intelekto, kad nuslystų į griovį“, – sakė jis. “Liaukis yra susijęs su tuo, kad lūkesčiai yra patys žemiausi. Ir problemos, kurias matėme su AI per pastaruosius dvejus metus, yra susijusios su šiais pertekliniais projektais.”
Kadangi MIT tyrimai rodo, kad 95% AI projektų nesuteikia vertės, Lovelock teigė, kad reikalingas naujas požiūris, siekiant užtikrinti, kad AI investicijos būtų nukreiptos į tinkamus tikslus. Jis pasiūlė, kad šios trys sritys turėtų būti prioritetinės iki 2026 m.
1. Dėmesys gebėjimų ugdymui
„Gartner“ praneša, kad masinis dirbtinio intelekto infrastruktūros išplėtimas apibūdins naujas investicijas į technologijas iki 2026 m.
Vien tik DI pamatų kūrimas padidins išlaidas dirbtinio intelekto optimizuotiems serveriams 49 %, o tai sudaro 17 % šių metų AI išlaidų. Tuo tarpu AI infrastruktūrai 2026 m. bus išleista 401 mlrd. USD, nes technologijų tiekėjai kurs savo pamatus.
Taip pat: 6 priežastys, kodėl autonominės įmonės vis dar yra labiau vizija nei realybė
Lovelockas sakė, kad ši IT įmonių investicija bus labai svarbi, net kai dirbtinis intelektas pateks į nusivylimo slenkstį. „Jie kuria pajėgumus, reikalingus visai artėjančiam AI paleisti“, – sakė jis.
„Šioje srityje turime hiperskalerių, technologijų tiekėjų ir net programinės įrangos įmonių, perkančių dirbtiniam intelektui optimizuotus serverius, kad sukurtų duomenų centrus, kurie suteiktų pajėgumų mokyti naujus modelius, mokyti agentus ir paleisti agentus.
Lovelockas pateikė pavyzdį apie finansų organizaciją, kuri nori rasti pajėgumų paleisti modelį, kuris automatizuoja kredito kortelių patvirtinimą.
Organizacija turi keletą pasirinkimų – ji gali valdyti savo atskirą duomenų centrą; dirbti su garsiais debesų paslaugų teikėjais, pvz., AWS, „Microsoft“ ar „Google“; sutelkti dėmesį į platformos teikėją, kuris valdo skaičiavimą; arba iškvieskite API iškvietimą į didelį kalbos modelį iš specialisto, pvz., OpenAI.
Taip pat: 5 būdai, kaip „Lenovo“ AI strategija gali duoti tikrų rezultatų ir jums
Lovelocko teigimu, raktas į sėkmę yra nuspręsti, kaip paslaugų teikėjo gebėjimų stiprinimo metodas atitinka jūsų organizacijos išteklius ir prioritetus.
„Turite paklausti: „Kaip giliai man reikia turėti šią technologiją? Kiek galiu su ja susidoroti kaip su preke? Ir kiek mūsų požiūris yra susijęs su DI, kurį turime turėti, valdyti ir kurti, atskyrimas?“
2. Užmegzkite tvirtą partnerystę
Norint rasti tinkamus atsakymus į tokius klausimus, reikės užmegzti glaudžius ryšius su technologijų tiekėjais.
Lovelockas teigė, kad šios partnerystės bus labai svarbios verslo ir skaitmeninių technologijų specialistams, norintiems pagerinti AI IG iki 2026 m.
„Šiais metais dauguma žmonių turėtų ieškoti technologijų, gaunamų iš jų nusistovėjusių partnerių krūvos“, – sakė jis. „Tik lyderiai, vizionieriai turėtų siekti savarankiškai kurti AI sprendimus arba stumti voką“.
Taip pat: dirbtinis intelektas netampa išmanesnis, jis vis labiau alkanas – ir brangus
Kai 2026 m. dirbtinis intelektas yra nusivylimo slenksčiu, jį įmonėms dažniausiai parduos jų esami programinės įrangos tiekėjai, o ne pirks „moonshot“ projektui.
Lovelockas sutiko, kad užuot leidęs laiką ir pinigus kurdamas individualius sprendimus, dauguma įmonių šiais metais turėtų sutelkti dėmesį į gerus statymus dėl patikimų technologijų partnerių visame skaitmeniniame ir duomenų pakete.
„Būtent taip“, – pasakė jis. „Svarbu, ar tai būtų paprastas dirbtinio intelekto naudojimas, ar sieksite savarankiško verslo, reikia surasti technologijų partnerius.
3. Venkite atsitiktinių tyrinėjimų
„Gen AI“ slenka į nusivylimo slenkstį, „Gartner“ siūlo profesionalams vengti plataus masto naujų technologijų tyrinėjimų ir sutelkti dėmesį į tai, kad geriausi jų „moonshot“ projektai pasiektų žvaigždes.
Taigi, kaip skaitmeniniai lyderiai ir jų verslo kolegos gali užtikrinti, kad tiriamieji projektai virstų vertingomis iniciatyvomis? Lovelockas pasiūlė sutelkti dėmesį į tris sritis: „Partneriai, duomenys ir procesai“.
Kitas svarbus elementas, pridūrė jis, yra vidinių suinteresuotųjų šalių įtraukimas į kelionę iš mėnulio į žvaigždes.
„Sėkmę lemia ir verslo srities funkcijos“, – sakė jis. “Kaip gerai esate susitelkę į apibrėžtus verslo rezultatus? Kaip jūsų partneriai gali padėti jums įvykdyti šiuos reikalavimus? Kokį investavimo lygį jie turi?”
Taip pat: nustojau naudoti „ChatGPT“ viskam: šie AI modeliai pranoksta tyrimus, kodavimą ir kt
Lovelockas sakė, kad geriausi santykiai užtikrins, kad jums ir jūsų tiekėjui bus naudinga paversti „moonshots“ vertingomis gamybos paslaugomis.
“Jei atsiskaitote už laiką ir medžiagas, jūsų paslaugų teikėjas neturi jokios įtakos žaidime. Jei taikote verte pagrįstą kainodarą, jie kai ką turi. Jei taikote rezultatais pagrįstą kainodarą, jie turi daugiau. Jei vykdote bendrą kūrimą, tai puiku”, – sakė jis.
“Geriausias būdas yra susieti atlygį su jūsų rezultatu. Dabar tai nėra lengva pasiekti. Sunku parduoti visoje organizacijoje. Tai taip pat labai gilūs ir sudėtingi santykiai, kuriuos reikia išlaikyti laikui bėgant. Tačiau kai tai veikia, tai neįtikėtinai ir labai naudinga abiem dalyviams.”
