17.01.2024 Экспертиза, Искусственный интеллект, МенеджментСпециалисты в области технологий и лидеры отрасли бьют тревогу: данные организаций могут быть не готовы к поддержке растущих амбиций в области искусственного интеллекта, пишет на портале ZDNet независимый аналитик Джо Маккендрик. Нехватка навыков, сдерживающая прогресс в области ИИ, хорошо задокументирована, но есть еще один важный фактор: сложность данных. Согласно новому исследованию IBM, двумя главными препятствиями на пути к успеху ИИ являются ограниченность навыков и опыта в области ИИ (на это указали 33% респондентов), а затем слишком большая сложность данных (25%). Согласно опросу 8584 ИТ-специалистов, большинство компаний (58%) внедряют ИИ не активно. Самыми большими препятствиями для внедрения генеративного ИИ в компаниях, пока не использующих ИИ, являются конфиденциальность данных (57%), а также доверие и прозрачность (43%). Среди компаний, уже внедряющих ИИ, основные барьеры часто связаны с данными, при этом некоторые организации предпринимают шаги по созданию заслуживающего доверия ИИ, такие как отслеживание происхождения данных (37%) и снижение предвзятости (27%). Около четверти компаний (24%) стремятся развивать свои возможности в области бизнес-аналитики, которые зависят от последовательных и качественных данных. Однако некоторые лидеры отрасли бьют тревогу: данные организации могут быть не готовы к поддержке растущих амбиций ИИ. «Чтобы оставаться конкурентоспособными, CIO и технологические лидеры должны адаптировать свои стратегии работы с данными по мере ...
читать далее.
