AI все още не се е изплатил на онези, които се опитват да го накарат да работи
(снимка: CC0 Public Domain)
Бизнесът е станал по-предпазлив относно инвестирането в инструменти за изкуствен интелект, поради опасения относно цената, сигурността на данните и безопасността, сочи проучване на Lucidworks, доставчик на решения за електронната търговия.
„Фазата на медения месец на генеративния AI приключи”, констатира докладът “2024 Generative AI Global Benchmark Study”, публикуван във вторник. „Докато лидерите остават ентусиазирани относно потенциала на AI да трансформира бизнеса, първоначалната еуфория отстъпи място на по-премерен подход”, казват авторите на проучването, цитирани от The Register.
Охлаждане на ентусиазма
Lucidworks е провела проучването между април и май 2024 г. сред бизнес лидери, участващи във внедряването на AI в Северна Америка, EMEA и региона на APAC. Твърди се, че респондентите са били избрани от 1000 компании със 100 или повече служители в 14 индустрии, за всички от които се твърди, че имат активни инициативи за изкуствен интелект.
Около 23 процента са ръководители и около 50 процента са мениджъри, като 86 процента участват във вземането на технологични решения. Тридесет и девет процента от участниците са от Северна Америка, 36 процента от EMEA и 24 процента от региона на APAC.
Според резултатите от проучването, 63 процента от глобалните компании планират да увеличат разходите за AI през следващите дванадесет месеца, в сравнение с 93 процента през 2023 г., когато Lucidworks проведе първото си изследване.
Разпределението по региони показва, че най-висок процент на онези, които планират да харчат повече за AI, е регистриран сред респондентите в САЩ – 69 процента. Но в региона на APAC по-малко от половината (49 процента) от китайските бизнес лидери очакват да увеличат разходите за AI, което е сериозно отстъпление от миналата година, когато всеки анкетиран казваше, че ще харчи повече.
Сред всички организации 36 процента планират да запазят разходите за AI през 2024 г., в сравнение със само 6 процента миналата година. Забавянето може да се дължи на няколко фактора, според авторите на проучването.
Защо се забавят разходите
Един от проблемите е, че AI все още не се е изплатил на онези, които се опитват да го накарат да работи. „За съжаление, финансовите ползи от реализираните проекти са слаби”, се казва в проучването. „Четиридесет и два процента от компаниите все още не са видели значителна полза от своите инициативи за генеративен AI”.
За да реализира бизнесът значими ползи, е необходимо да премине през етапа на пилотно тестване – нещо, което малко компании са успели да направят. Само 25 процента от планираните инвестиции в генеративен AI са завършени до момента, установява проучването.
Друга причина е нарастващата загриженост относно разходите за проекти с изкуствен интелект, които са се увеличили 14 пъти от миналата година досега. Има и много повече притеснения (5 пъти повече) относно точността на отговорите, предоставени от AI системите.
По отношение на разходите, около 49 процента от организациите са избрали да използват комерсиални LLM като Gemini на Google и ChatGPT на OpenAI. Други 30 процента използват както комерсиални, така и LLM с отворен код, докато само 21 процента са заложили изключително на LLM с отворен код като Llama 3 и Mistral.
Проучването на Lucidworks прогнозира, че балансът ще се измести към LLMs с отворен код въз основа на очакваните предимства в производителността на модела с отворен код и съображения за разходите.
„Разходите, свързани с използването на генеративен AI наистина могат да се увеличат, независимо дали хоствате свои собствени големи езикови модели или използвате комерсиални API”, коментира Ерик Редман, старши директор за продуктите за данни в Lucidworks.
„Тези първоначални разходи са сравними в голямата схема на нещата, но всъщност са само върхът на айсберга”, казва Редман. Според него, трябва да се вземат предвид сигурността и точността, съгласуването на реакцията с политиките, разходите за придобиване на данни и поддържането на разходите под контрол.
„Изводът е, че гарантирането на сигурност на AI, точните отговори на AI и отговорното събиране на данни идват на съответната цена”, казва Редман. „Ограничаването в тези области може да доведе до неточни или неподходящи отговори, което в крайна сметка подкопава стойността и ефективността на внедряването на AI”.