Поне половината от всички проекти на база генеративен изкуствен интелект и създателите на повечето модели с изкуствен интелект ще се провалят, прогнозира Gartner. Разходите за проекти ще бъдат по-високи от планираните поради неадекватни архитектурни решения и липса на ноу-хау. Разработчиците на персонализирани модели ще се сблъскат с високи разходи и други трудности.
Нито една от AI технологиите не е достигнала така нареченото „плато на производителността“, пишат анализаторите в доклада „Hype Cycle for Generative AI“, в който са изследвали 30 технологии с изкуствен интелект. На този етап продуктите и технологиите вече са преминали два или три етапа на еволюция, стабилни са и предоставят осезаеми ползи.
Преди въпросното плато, технологиите с изкуствен интелект трябва да достигнат етапите на „връх на завишените очаквания“ в своето развитие, последван от спад в „падината на разочарованието“ и бавно изкачване по „склона на просвещението“.
В области като здравеопазване, финанси, право и други, моделите, специално създадени „от нулата“ за целите на конкретна индустрия или специално модифицирани, ще дадат по-добри резултати от моделите с общо предназначение, предвижда още Gartner.
Пазарните анализатори обаче подчертават, че създаването на специализирани модели изисква значителни изчислителни ресурси, специализирани знания и текуща поддръжка. Ще са необходими поне 2-5 години, за да достигнат такива модели достатъчна зрялост за широко приложение.
Gartner смята, че само целеви приложения с изкуствен интелект, като например асистенти за подготовка на програмен код, създаване на графики и видео и обобщаване на съдържание, ще видят безусловен успех. Поради проблеми с интелектуалната собственост и склонността на изкуствения интелект към грешки обаче, тази ниша е изправена пред някои предизвикателства.
Въпреки това екипът на Gartner е уверен, че подобни приложения са доста зрели и вече са завладели повече от половината от целевия пазар. За най-малко зрял сегмент се счита сферата на протоколите за комуникация между агентите с изкуствен интелект и тяхната среда. Този сегмент обаче се развива доста бързо и дори има няколко водещи играчи.
Експертите смятат, че технологиите за дезинформационна сигурност имат най-голям потенциал. Те помагат за откриване на дийпфейкове, кражба на самоличност и създаване на друго фалшиво съдържание, насочено към дискредитиране на лица и организации, както и за създаване на съдържание за кибератаки и други престъпления. Gartner изчислява, че тези технологии все още са на пет до десет години „разстояние“ от етапа на достигането на зрялост.
Gartner смята още, че организациите, които възнамеряват да изградят AI системи, базирани на модели с отворен код, няма да получат достъп до най-модерните технологии… освен ако не са готови да се възползват от китайските разработки. Твърди се, че комерсиализацията на модели с отворен код се е оказала много трудна за техните разработчици.
Много западни технологични компании избирателно предоставят модели с отворен код, което води до иновации в тази област – в момента те са концентрирани в Китай, въпреки че разработката се осъществява и извън Китай.
