Новий опит показує, що впровадження корпоративного штучного інтелекту набирає обертів, але масштабування залишається ключовою проблемою

Відкрийте для себе найкращі новини та події з фінтеху!

Підпишіться на розсилку FinTech Weekly

Читають керівники в JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna та інших

Корпоративний AI набирає обертів, але проблеми масштабування зберігаються — нове опитування DataIQ

AI дедалі більше вбудовується в робочі процеси підприємств, але масштабне впровадження й надалі стикається з добре знайомими бар’єрами. Саме таку картину показує новий звіт DataIQ і Blend, у межах якого було опитано провідних спеціалістів із даних і аналітики в різних галузях, зокрема учасників списку DataIQ 100.

У дослідженні відображено, як інструменти AI застосовують у компаніях, — і де вони досі не виправдовують очікувань.

Понад половина опитаних організацій повідомили, що мають щонайменше 12 застосунків AI у використанні, які часто впроваджують як ізольовані докази концепції. Водночас 28% усе ще заявляють, що використовують лише 3–5, що натякає на труднощі з розширенням від початкового тестування до ширшого впровадження. Ці показники підкреслюють нерівномірну траєкторію того, як підприємства виходять за межі експериментів і вбудовують AI в операційні системи.

Попри те, що інтерес до інтеграції AI зростає — апетит до впровадження на рівні всього підприємства збільшився на 25% порівняно з 2023 роком — інвестиції в базові елементи залишаються обмеженими. Лише третина респондентів сказала, що їхні організації приділяють пріоритет навчанню або управлінню змінами для інструментів AI, що вказує на можливу невідповідність між стратегічними амбіціями та готовністю до реалізації.

Звіт також відображає зсув у тому, як генеративний AI застосовують у корпоративних середовищах. Використання в data engineering зросло більш ніж удвічі за минулий рік: тепер 65% респондентів застосовують генеративний AI для підтримки допоміжних функцій із даними. У 2023 році цей показник становив лише 28%.

Крім темпів впровадження, у звіті також розглядається роль лідерства та організаційної культури у формуванні результатів AI. Компанії зі зрілими стратегіями роботи з даними виглядають краще підготовленими для більш системної інтеграції AI, тоді як ті, що покладаються більше на інтуїтивно-орієнтоване ухвалення рішень, демонструють повільніші траєкторії впровадження.

Довіра та управління (governance) також продовжують визначати темп і ефективність розгортання AI. Поки організації орієнтуються в умовах регуляторної перевірки та внутрішніх ризикових міркувань, формальні структури нагляду й підзвітності дедалі частіше розглядають як необхідні, щоб масштабуватися відповідально.

Отримані результати вказують на те, що хоча AI стає стандартною функцією в корпоративному плануванні, здатність перетворювати його на практичні операційні процеси залишається неоднорідною. Багато компаній досі стикаються з розривом між амбіціями та виконанням — особливо коли йдеться про забезпечення залучення працівників, гарантування прозорості та інтеграцію AI в складні середовища з legacy-системами.