Генеративный ИИ теряет позиции?
В недавнем исследовании Hype Cycle for Artificial Intelligence («Цикл ажиотажа вокруг ИИ») Gartner отмечает смещение фокуса от ажиотажа вокруг генеративного ИИ к восторженному отношению к фундаментальным технологиям, обеспечивающим устойчивое масштабирование.
➡️ Генеративный ИИ находится на «плато разочарования». Менее 30% руководителей, отвечающих за внедрение ИИ в компаниях, сообщили, что их СЕО довольны результатами. Проблемы создают нехватка специалистов, плохое обучение сотрудников инструментам ИИ и высокие риски ИИ — от галлюцинаций до регуляторных ограничений.
➡️ Основные драйверы интереса к ИИ — интеллектуальные агенты и данные, готовые к обработке искусственным интеллектом (AI-ready data). Интеллектуальные агенты — автономные или полуавтономные системы, выполняющие сложные задачи. Их возможности растут, но сохраняются риски ошибок, уязвимости в безопасности и дефицит доверия. А AI-ready data — оптимизированные для ИИ интеллекта комплексы данных. Без них компании не смогут достичь намеченных целей в бизнесе: 57% организаций признают, что их данные не готовы для ИИ.
➡️ Среди перспективных — мультимодальный ИИ, работающий одновременно с текстом, изображениями, аудио и видео. А также фреймворк AI TRiSM (AI Trust, Risk, and Security Management — управление доверием, рисками и безопасностью ИИ), который станет стандартом управления безопасностью, этичностью, надежностью и приватностью ИИ.
➡️ На цикл впервые попала разработка ПО, изначально ориентированная на использование ИИ (AI-native software engineering). Сегодня она ограничивается ассистентами и инструментами тестирования, но в будущем ИИ станет органичной частью всего жизненного цикла разработки, освобождая инженеров для творческих и критически важных задач, считает Gartner.
#Технологии
✅ Подписывайтесь на канал «Новое в менеджменте»!
В недавнем исследовании Hype Cycle for Artificial Intelligence («Цикл ажиотажа вокруг ИИ») Gartner отмечает смещение фокуса от ажиотажа вокруг генеративного ИИ к восторженному отношению к фундаментальным технологиям, обеспечивающим устойчивое масштабирование.
➡️ Генеративный ИИ находится на «плато разочарования». Менее 30% руководителей, отвечающих за внедрение ИИ в компаниях, сообщили, что их СЕО довольны результатами. Проблемы создают нехватка специалистов, плохое обучение сотрудников инструментам ИИ и высокие риски ИИ — от галлюцинаций до регуляторных ограничений.
➡️ Основные драйверы интереса к ИИ — интеллектуальные агенты и данные, готовые к обработке искусственным интеллектом (AI-ready data). Интеллектуальные агенты — автономные или полуавтономные системы, выполняющие сложные задачи. Их возможности растут, но сохраняются риски ошибок, уязвимости в безопасности и дефицит доверия. А AI-ready data — оптимизированные для ИИ интеллекта комплексы данных. Без них компании не смогут достичь намеченных целей в бизнесе: 57% организаций признают, что их данные не готовы для ИИ.
➡️ Среди перспективных — мультимодальный ИИ, работающий одновременно с текстом, изображениями, аудио и видео. А также фреймворк AI TRiSM (AI Trust, Risk, and Security Management — управление доверием, рисками и безопасностью ИИ), который станет стандартом управления безопасностью, этичностью, надежностью и приватностью ИИ.
➡️ На цикл впервые попала разработка ПО, изначально ориентированная на использование ИИ (AI-native software engineering). Сегодня она ограничивается ассистентами и инструментами тестирования, но в будущем ИИ станет органичной частью всего жизненного цикла разработки, освобождая инженеров для творческих и критически важных задач, считает Gartner.
#Технологии
✅ Подписывайтесь на канал «Новое в менеджменте»!