Хайп і реальність генеративного АІ: Бар'єри впровадження

Останнім часом ми стали свідками сплеску ажіотажу навколо генеративного АІ. Особливо з появою ChatGPT та подібних інновацій. Розмови про трансформаційний потенціал штучного інтелекту не вщухають. І це схоже на космічний корабель, який обіцяє доставити нас до зірок. Однак є заковика – у своєму прагненні дослідити космос ми можемо забути про підготовчу роботу, необхідну для того, щоб зробити цю подорож реальністю.

Багато з дискусій навколо АІ виглядають так, ніби ми милуємося фантастичним космічним кораблем, експериментуємо з ним на симуляторах, але ми зовсім не готові запустити його до зірок.

Щоб впроваджувати генеративні моделі АІ, ба навіть самі прості моделі, на рівні підприємства, необхідно підготуватися. Нам потрібно впорядкувати управління даними, зрозуміти наші інформаційні активи, забезпечити якість даних тощо.

Які ж передумови та бар'єри стоять на шляху успішного впровадження АІ в промисловому варіанті на рівні підприємства?

Брак даних: Недостатня кількість або низька якість даних є значною перешкодою. Генеративні моделі АІ потребують великих високоякісних наборів даних для навчання. Якщо організація не має доступу до таких даних, це може перешкоджати прогресу.

Занепокоєння щодо конфіденційності даних: Регламенти щодо захисту даних, такі як GDPR і CCPA, накладають суворі вимоги до використання даних. Забезпечення відповідності при використанні даних клієнтів для навчання моделей АІ може бути складним завданням.

Безпека даних: Зберігання та обробка великих масивів даних для АІ-моделей може становити ризики для безпеки, якщо ними не керувати належним чином.

Обмеженість ресурсів: Впровадження генеративного АІ часто вимагає значних обчислювальних ресурсів. Організації можуть стикатися з бюджетними обмеженнями або не мати необхідного обладнання та інфраструктури.

Дефіцит експертизи: Нестача талантів і досвіду в галузі АІ може стати значною перешкодою. Розробка та підтримка моделей штучного інтелекту вимагає спеціальних знань, які можуть бути недоступними в організації.

Етичні проблеми: Створення контенту за допомогою моделей АІ викликає етичні проблеми, особливо щодо упередженості та справедливості. Забезпечення відповідності контенту, створеного штучним інтелектом, етичним нормам може бути складним завданням.

Проблеми інтеграції: Впровадження генеративних інструментів АІ та їх інтеграція з наявними системами і робочими процесами може бути складною. Проблеми сумісності та опір змінам в організації можуть сповільнити впровадження.

Проблеми масштабованості: У міру зростання організації попит на генеративний АІ може збільшуватись. Проблеми з масштабуванням можуть виникнути, якщо інфраструктура та ресурси не розраховані на таке зростання.

Опір змінам: Співробітники можуть чинити опір впровадженню процесів, керованих АІ, через страх втратити роботу, побоювання щодо упередженості АІ або нерозуміння того, як АІ може допомогти їм у виконанні їхніх обов'язків.

Відповідність законодавчим і нормативним вимогам: Орієнтуватися в нормативно-правовій базі, пов'язаній зі штучним інтелектом, може бути непросто. Організації повинні переконатися, що впровадження АІ відповідає законам і галузевим стандартам, які постійно змінюються.

Продуктивність і якість: Контент, створений штучним інтелектом, не завжди відповідає бажаним стандартам якості. Неякісно створений контент може зашкодити репутації організації та довірі клієнтів.

Зрозумілість і довіра: Розуміння і довіра до результатів роботи штучного інтелекту може бути складним завданням, особливо для критично важливих процесів прийняття рішень. Важливо пояснювати рішення, прийняті за допомогою штучного інтелекту, у прозорий спосіб.

Вибір постачальника: правильний постачальник АІ або технологічний партнер має вирішальне значення. Неправильний вибір може призвести до низької продуктивності АІ та труднощів з налаштуванням.

Управління змінами: Впровадження процесів, керованих штучним інтелектом, часто вимагає культурних змін в організації. Стратегії управління змінами необхідні для забезпечення підтримки з боку співробітників.

Невизначеність щодо рентабельності інвестицій: Вимірювання рентабельності інвестицій (ROI) при впровадженні генеративного АІ може бути дуже непростим завданням, що ускладнює обґрунтування витрат.

Складність моделей: Складні моделі АІ можуть бути складними в управлінні та підтримці. Простота і зрозумілість можуть бути принесені в жертву продуктивності.

Багато з цих бар’єрів знаходяться в юридичній чи організаційній площині, але мені хотілося б зупинитися більше на тих, що пов’язані з низькою зрілістю використання даних та надати докладні пояснення до кожного з них. Але про це вже у наступній частині.

Про DCIM у забезпеченні успішної роботи ІТ-директора