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

Откройте для себя лучшие новости и события в сфере финтеха!

Подпишитесь на рассылку новостей FinTech Weekly

Читают руководители в JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna и др.

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

ИИ все больше внедряется в рабочие процессы компаний, но при крупномасштабном внедрении по-прежнему возникают знакомые препятствия. Такую картину выявляет новый отчет DataIQ и Blend: в ходе опроса были задействованы старшие специалисты по данным и аналитике в различных отраслях, включая участников списка DataIQ 100.

Исследование показывает, как ИИ-инструменты внедряются в компаниях — и где ожидания по-прежнему не оправдываются.

Более половины опрошенных организаций сообщили, что используют как минимум 12 приложений ИИ, часто внедряемых в виде изолированных proof-of-concept. Тем не менее 28% по-прежнему сообщают об использовании только 3–5, что указывает на трудности при переходе от первоначального тестирования к более широкому внедрению. Эти цифры подчеркивают неровную траекторию: предприятия переходят от экспериментов к встраиванию ИИ в операционные системы неравномерно.

Хотя интерес к интеграции ИИ растет — потребность во внедрении в масштабах всей компании увеличилась на 25% по сравнению с 2023 годом — инвестиции в базовые элементы остаются ограниченными. Лишь треть респондентов заявила, что в их организациях приоритетом является обучение или управление изменениями для ИИ-инструментов, что указывает на возможную несогласованность между стратегическими амбициями и готовностью к внедрению.

Отчет также отражает изменения в том, как генеративный ИИ используется в корпоративной среде. Использование в data engineering более чем удвоилось за последний год: теперь 65% респондентов применяют генеративный ИИ для поддержки функций бэкэнда с данными. В 2023 году этот показатель составлял всего 28%.

Помимо темпов внедрения, в отчете рассматривается роль руководства и организационной культуры в формировании результатов применения ИИ. Компании со зрелыми стратегиями работы с данными, по-видимому, лучше подготовлены к тому, чтобы интегрировать ИИ более системно, тогда как те, кто полагается больше на интуитивно-ориентированное принятие решений, демонстрируют более медленные траектории внедрения.

Доверие и управление также продолжают определять темпы и эффективность развертывания ИИ. Поскольку организации сталкиваются с усиленным вниманием со стороны регуляторов и внутренними опасениями по рискам, формальные структуры надзора и ответственности все чаще рассматриваются как необходимые условия для безопасного и масштабируемого внедрения.

Полученные данные указывают на то, что, хотя ИИ становится стандартной функцией в корпоративном планировании, способность превращать его в операционную реальность остается неоднородной. Многие компании по-прежнему сталкиваются с разрывом между амбициями и исполнением — особенно в части развития персонала, обеспечения прозрачности и интеграции ИИ в сложные среды с устаревшими системами.