Нормативно-правовое регулирование стало главным препятствием для масштабирования проектов в области ИИ: на него указали 40% участников международного исследования консалтинговой компании BearingPoint. Об этом сообщает Reuters. Вторым по значимости барьером топ-менеджеры назвали интеграцию с устаревшими ИТ-системами — эту проблему отметили 34% опрошенных.
В опросе приняли участие 1050 руководителей высшего звена из 13 стран Европы, США и Китая. При этом почти три четверти компаний, внедривших ИИ, заявили о получении ощутимой финансовой отдачи за счет роста выручки или сокращения расходов.
Несмотря на положительный финансовый результат, масштабировать проекты удается единицам: лишь 13% участников смогли развернуть свои решения в полном соответствии с исходным бизнес-планом. Большинство организаций либо скорректировали первоначальные планы, либо внедрили технологии в меньшем объеме, а менее трети опрошенных смогли выйти за пределы стадии пилотов.
Здесь регулирование и интеграция связаны на практике. Чтобы ИИ работал с корпоративными данными и участвовал в принятии решений, недостаточно проверить качество ответов модели. Нужно определить, к каким данным у неё есть доступ, как фиксируются действия системы, кто проверяет результат и как он попадает в существующий процесс. Именно на этом этапе требования к управлению рисками становятся частью архитектуры внедрения, а не отдельной формальностью после запуска.
💜 Telegram 🔴 MAX 🔴 Дзен
В опросе приняли участие 1050 руководителей высшего звена из 13 стран Европы, США и Китая. При этом почти три четверти компаний, внедривших ИИ, заявили о получении ощутимой финансовой отдачи за счет роста выручки или сокращения расходов.
Несмотря на положительный финансовый результат, масштабировать проекты удается единицам: лишь 13% участников смогли развернуть свои решения в полном соответствии с исходным бизнес-планом. Большинство организаций либо скорректировали первоначальные планы, либо внедрили технологии в меньшем объеме, а менее трети опрошенных смогли выйти за пределы стадии пилотов.
Здесь регулирование и интеграция связаны на практике. Чтобы ИИ работал с корпоративными данными и участвовал в принятии решений, недостаточно проверить качество ответов модели. Нужно определить, к каким данным у неё есть доступ, как фиксируются действия системы, кто проверяет результат и как он попадает в существующий процесс. Именно на этом этапе требования к управлению рисками становятся частью архитектуры внедрения, а не отдельной формальностью после запуска.
💜 Telegram 🔴 MAX 🔴 Дзен