Искусственный интеллект покидает лаборатории и прощается с инженерами. Теперь он всё чаще обитает в корпоративном мире, облегчает функционал, повышает производительность и приносит прибыль. Согласно новому исследованию компании Zogby Analytics (по заказу Prove AI), большинство организаций уже перешли от тестирования технологий к полноценному внедрению готовых к производству систем ИИ.
Цифры говорят сами за себя: 68% организаций уже используют собственные решения искусственного интеллекта в рабочей среде. Компании готовы вкладывать серьезные деньги — 81% тратят не менее миллиона долларов в год на ИИ-инициативы, а четверть из них инвестирует свыше 10 миллионов долларов ежегодно.
Цифры говорят сами за себя: 68% организаций уже используют собственные решения искусственного интеллекта в рабочей среде. Компании готовы вкладывать серьезные деньги — 81% тратят не менее миллиона долларов в год на ИИ-инициативы, а четверть из них инвестирует свыше 10 миллионов долларов ежегодно.
Что изменилось в корпоративном управлении
Влияние ИИ кардинально меняет структуру управления в компаниях. 86% организаций уже назначили специальных руководителей для курирования ИИ-проектов. Обычно таких профессионалов называют "Директорами по ИИ". Однако бывает, что влияние этих специалистов сравнимо с властью генеральных директоров: 43,3% компаний отдают стратегическое планирование ИИ в руки CEO, а 42% доверяют эту задачу профильным руководителям.
С какими проблемами сталкивается бизнес?
Несмотря на впечатляющий прогресс, путь внедрения ИИ тернист и сложен, и далек от идеального. Более половины бизнес-лидеров признают, что обучение и настройка моделей оказались сложнее ожидаемого. Почти 70% организаций сообщают о задержках в реализации как минимум одного ИИ-проекта, и главная причина — проблемы с данными.
Качество данных, их доступность, вопросы авторских прав и проверка моделей остаются основными препятствиями для эффективного функционирования ИИ-систем. Однако эта ситуация касается игроков, чьи амбиции основаны на намерении разрабатывать свои ИИ-процессы. Подавляющему большинству предпринимателей могут помочь готовые ИИ-решения, этому не нужно обучать или обучаться - ИИ-ассистенты уже знают свою работу и будут выполнять её в режиме 24/7. Одним из лучших решений в этой нише для российского бизнеса представляет площадка KOMANDA.AI, в которой собраны 12 ИИ-ассистентов "на любой вкус и цвет", от малого и среднего до крупного бизнеса. Они закроют свыше 280 задач на самом высоком уровне, без колдовства над настройками VPN и изучением нюансов. Вам остаётся только использовать освобождённое время для дальнейшего масштабирования.
Качество данных, их доступность, вопросы авторских прав и проверка моделей остаются основными препятствиями для эффективного функционирования ИИ-систем. Однако эта ситуация касается игроков, чьи амбиции основаны на намерении разрабатывать свои ИИ-процессы. Подавляющему большинству предпринимателей могут помочь готовые ИИ-решения, этому не нужно обучать или обучаться - ИИ-ассистенты уже знают свою работу и будут выполнять её в режиме 24/7. Одним из лучших решений в этой нише для российского бизнеса представляет площадка KOMANDA.AI, в которой собраны 12 ИИ-ассистентов "на любой вкус и цвет", от малого и среднего до крупного бизнеса. Они закроют свыше 280 задач на самом высоком уровне, без колдовства над настройками VPN и изучением нюансов. Вам остаётся только использовать освобождённое время для дальнейшего масштабирования.
ИИ-бизнес ушёл далеко вперёд ChatGPT
Компании активно расширяют сферы использования искусственного интеллекта. Если раньше популярными были чат-боты и виртуальные помощники (55% распространения), то сейчас лидирует разработка программного обеспечения (54%) и предиктивная аналитика для прогнозирования и обнаружения мошенничества (52%). ИИ-ассистенты научились делать бизнес-планы, продавать товары и услуги, предугадывать тренды и вести аналитику и бухгалтерию.
57% организаций считают генеративный ИИ приоритетом, при этом большинство сочетает новые модели с традиционными методами машинного обучения. Наиболее популярными языковыми моделями стали Gemini от Google и GPT-4 от OpenAI, хотя DeepSeek, Claude и Llama также показывают хорошие результаты, но не созданы специально для решения бизнес-задач.
57% организаций считают генеративный ИИ приоритетом, при этом большинство сочетает новые модели с традиционными методами машинного обучения. Наиболее популярными языковыми моделями стали Gemini от Google и GPT-4 от OpenAI, хотя DeepSeek, Claude и Llama также показывают хорошие результаты, но не созданы специально для решения бизнес-задач.
Источник: AI News