Новое исследование показывает, что внедрение корпоративного ИИ набирает обороты, но масштабирование остается основной проблемой

Откройте для себя лучшие новости и события в сфере финансовых технологий!

Подпишитесь на рассылку FinTech Weekly

Читают руководители в JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna и еще многих компаниях

Корпоративный ИИ набирает обороты, но проблемы масштабирования сохраняются — новый опрос DataIQ

ИИ все больше встраивается в рабочие процессы организаций, однако массовое внедрение по-прежнему сталкивается с привычными препятствиями. Такую картину показывает новый отчет DataIQ и Blend: в рамках опроса были изучены старшие специалисты по данным и аналитике в разных отраслях, включая участников списка DataIQ 100.

Исследование отражает, как инструменты ИИ внедряются в компаниях — и где они по-прежнему не оправдывают ожиданий.

Более половины организаций, участвовавших в опросе, сообщили, что используют как минимум 12 ИИ-приложений, часто развернутых в изолированных пилотных проектах концептуального уровня. При этом 28% по-прежнему сообщают об использовании только 3–5 приложений, что указывает на сложности в расширении внедрения — от первоначального тестирования к более широкому развертыванию. Эти цифры подчеркивают неравномерную динамику того, как компании выходят за рамки экспериментов и встраивают ИИ в операционные системы.

Хотя интерес к интеграции ИИ растет — спрос на внедрение на уровне всей компании увеличился на 25% по сравнению с 2023 годом — инвестиции в базовые элементы остаются ограниченными. Лишь треть респондентов заявили, что их организации делают приоритетом обучение или управление изменениями для ИИ-инструментов, что может указывать на несоответствие между стратегическими амбициями и готовностью к внедрению.

Отчет также отражает сдвиг в том, как генеративный ИИ используется в корпоративной среде. Применение в data engineering (инжиниринге данных) более чем удвоилось за прошедший год: теперь 65% респондентов используют генеративный ИИ для поддержки функций бэкенд-обработки данных. В 2023 году этот показатель составлял лишь 28%.

Помимо темпов внедрения, в отчете также рассматривается роль руководства и организационной культуры в формировании результатов применения ИИ. Компании со зрелыми стратегиями работы с данными, судя по всему, лучше подготовлены к более системной интеграции ИИ, тогда как те, кто полагается больше на интуитивно основанное принятие решений, демонстрируют более медленные траектории внедрения.

Доверие и управление также продолжают влиять на скорость и эффективность развертывания ИИ. Поскольку организации сталкиваются с усиленным контролем со стороны регуляторов и внутренними опасениями по поводу рисков, формальные структуры для надзора и подотчетности все чаще рассматриваются как необходимые для масштабирования ответственно.

Полученные результаты показывают, что, хотя ИИ становится стандартной функцией в планировании бизнеса, способность довести его до практической эксплуатации остается неоднородной. Многие компании по-прежнему сталкиваются с разрывом между амбициями и исполнением — особенно в части обеспечения работы сотрудников, гарантирования прозрачности и интеграции ИИ в сложные среды с устаревшими (legacy) системами.