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

Откройте для себя лучшие новости и события в финтехе!

Подписывайтесь на рассылку FinTech Weekly

Читает руководители JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna и других компаний

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

ИИ становится все более интегрированным в рабочие процессы предприятий, однако массовое внедрение продолжает сталкиваться с привычными препятствиями. Таков вывод нового отчета DataIQ и Blend, в котором опрошены старшие специалисты по данным и аналитике из различных отраслей, включая участников списка DataIQ 100.

Исследование показывает, как используются инструменты ИИ в бизнесе — и где они по-прежнему не оправдывают ожиданий.

Более половины опрошенных организаций сообщили, что используют как минимум 12 приложений ИИ, часто в виде изолированных прототипов. Однако 28% используют всего 3–5 приложений, что свидетельствует о трудностях в расширении тестирования до более широкого внедрения. Эти цифры подчеркивают неравномерность прогресса в переходе предприятий от экспериментов к системной интеграции ИИ в операционные системы.

Интерес к интеграции ИИ растет — желание внедрять его по всей компании увеличилось на 25% по сравнению с 2023 годом — однако инвестиции в базовые компоненты остаются ограниченными. Только треть респондентов отметили, что их организации уделяют приоритетное внимание обучению или управлению изменениями для инструментов ИИ, что указывает на возможное несоответствие стратегических целей и готовности к реализации.

Отчет также отражает изменение в использовании генеративного ИИ внутри предприятий. За последний год применение в области обработки данных более чем удвоилось: 65% респондентов сейчас используют генеративный ИИ для поддержки бэкенд-функций данных. В 2023 году этот показатель составлял всего 28%.

Помимо уровня внедрения, в отчете рассматривается роль руководства и организационной культуры в формировании результатов ИИ. Компании с развитой стратегией данных, похоже, лучше подготовлены к систематической интеграции ИИ, тогда как организации, полагающиеся больше на интуитивные решения, демонстрируют более медленные темпы внедрения.

Доверие и управление также продолжают влиять на скорость и эффективность развертывания ИИ. По мере того как организации сталкиваются с регуляторным контролем и внутренними рисками, все более важными становятся формальные структуры надзора и ответственности для масштабирования ИИ ответственно.

Результаты показывают, что, несмотря на то, что ИИ становится стандартной частью корпоративного планирования, способность переводить его в операционную деятельность остается разнородной. Многие компании все еще сталкиваются с разрывом между амбициями и реальными возможностями — особенно в вопросах подготовки персонала, обеспечения прозрачности и интеграции ИИ в сложные наследственные системы.