Создание высокопроизводительной организации данных и искусственного интеллекта (2-е издание)

Что необходимо для реализации стратегии в области данных и ИИ.

Четыре года — это целая жизнь, когда речь идёт об искусственном интеллекте. С момента публикации первого издания этого исследования в 2021 году возможности ИИ стремительно развивались, и этот прогресс не замедлился с момента прорыва генеративного ИИ. Например, мультимодальность — способность обрабатывать информацию не только в текстовом формате, но и в аудио-, видео- и других неструктурированных форматах — становится распространённой особенностью моделей ИИ. Способность ИИ к автономному мышлению и действию также возросла, и организации начинают работать с ИИ-агентами, способными на это.

Среди всех изменений остается одно: качество результатов модели ИИ всегда зависит от качества данных.
Это подпитывает его. Технологии и методы управления данными также развиваются, но второе издание данного исследования показывает, что большинство организаций не используют их достаточно быстро, чтобы идти в ногу с развитием ИИ. В результате этого и других препятствий относительно немногие организации достигают желаемых бизнес-результатов от своей стратегии в области ИИ. Не более 2% опрошенных нами руководителей высшего звена высоко оценивают эффективность ИИ в своих организациях.

Чтобы определить, насколько улучшилась эффективность работы с данными в организациях благодаря внедрению генеративного ИИ и других достижений в этой области, MIT Technology Review Insights опросил 800 руководителей высшего звена в сфере данных и технологий. Мы также провели углубленные интервью с 15 руководителями технологических и бизнес-подразделений.

Основные выводы отчета включают следующее:

• Немногие команды специалистов по работе с данными успевают за развитием ИИ. Сегодня организации не преуспевают в реализации стратегии работы с данными по сравнению с эпохой до появления генеративного ИИ. Среди опрошенных в 2025 году 12% считают себя «отличниками» в работе с данными по сравнению с 13% в 2021 году. Нехватка квалифицированных специалистов остается сдерживающим фактором, но команды также испытывают трудности с доступом к свежим данным, отслеживанием происхождения данных и решением сложных проблем безопасности — важных условий для успешного внедрения ИИ.

• Отчасти поэтому ИИ пока не работает в полную силу. Ещё меньше «отличников» в сфере ИИ. Лишь 2% респондентов сегодня высоко оценивают эффективность ИИ в своих организациях с точки зрения достижения измеримых бизнес-результатов. Фактически, большинство всё ещё испытывают трудности с масштабированием генеративного ИИ. Хотя две трети компаний внедрили его, лишь 7% сделали это широко.

Загрузите отчет.

Этот контент был подготовлен компанией Insights, подразделением MIT Technology Review, занимающимся созданием пользовательского контента. Он не был написан редакцией MIT Technology Review. Он был исследован, разработан и написан людьми — авторами, редакторами, аналитиками и иллюстраторами. Возможное использование инструментов ИИ ограничивалось вторичными производственными процессами, прошедшими тщательную проверку человеком.

Источник: www.technologyreview.com