Новый опрос показывает, что внедрение ИИ в корпоративном секторе набирает обороты, но масштабирование остается ключевой проблемой.

Откройте для себя лучшие новости и события в сфере финтеха!

Подпишитесь на рассылку FinTech Weekly

Читается руководителями JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna и другими

Корпоративный ИИ набирает обороты, но проблемы масштабирования сохраняются, показывает новое исследование DataIQ

ИИ все глубже внедряется в рабочие процессы предприятий, однако широкомасштабное внедрение по-прежнему сталкивается с привычными препятствиями. Такую картину рисует новый отчет DataIQ и Blend, в котором опрошены старшие специалисты по данным и аналитике из разных отраслей, включая членов списка DataIQ 100.

Исследование показывает, как инструменты ИИ развертываются в компаниях — и где они продолжают не оправдывать ожиданий.

Более половины опрошенных организаций сообщили, что используют как минимум 12 приложений ИИ, часто развернутых в изолированных доказательствах концепции. Однако 28% по-прежнему используют всего 3–5, что указывает на трудности при переходе от начального тестирования к более широкому внедрению. Эти цифры подчеркивают неравномерную траекторию того, как предприятия переходят от экспериментов к внедрению ИИ в операционные системы.

Хотя интерес к интеграции ИИ растет — готовность к внедрению на уровне предприятия выросла на 25% по сравнению с 2023 годом — инвестиции в базовые элементы остаются ограниченными. Лишь треть респондентов сообщили, что их организации уделяют приоритетное внимание обучению или управлению изменениями для инструментов ИИ, что указывает на возможное несоответствие между стратегическими амбициями и готовностью к внедрению.

Отчет также отражает сдвиг в том, как генеративный ИИ используется в корпоративной среде. Использование в инженерии данных более чем удвоилось за последний год: 65% респондентов теперь применяют генеративный ИИ для поддержки серверных функций данных. В 2023 году этот показатель составлял всего 28%.

Помимо показателей внедрения, в отчете также исследуется роль руководства и организационной культуры в формировании результатов ИИ. Компании со зрелыми стратегиями управления данными, по-видимому, лучше подготовлены к более систематической интеграции ИИ, в то время как те, кто больше полагается на интуитивные решения, демонстрируют более медленные темпы внедрения.

Доверие и управление также продолжают влиять на темпы и эффективность развертывания ИИ. Поскольку организации сталкиваются с регуляторным контролем и внутренними проблемами риска, формальные структуры надзора и подотчетности все чаще рассматриваются как необходимые для ответственного масштабирования.

Полученные данные свидетельствуют о том, что, хотя ИИ становится стандартной функцией в корпоративном планировании, способность к его операционализации остается неоднородной. Многие компании по-прежнему сталкиваются с разрывом между амбициями и реализацией — особенно когда речь идет о развитии персонала, обеспечении прозрачности и интеграции ИИ в сложные унаследованные среды.