Vyhledávání na webu

Jak AI přetváří IT průmysl, bude „rychlé a dramatické“

Podle IDC budou organizace do roku 2025 alokovat více než 40 % svých hlavních IT výdajů na iniciativy související s AI, což povede k dvoucifernému nárůstu míry inovací produktů a procesů.

Umělá inteligence je připravena přetvořit IT průmysl a způsob, jakým podniky fungují. Tato nová prognóza pochází od společnosti IDC pro výzkum trhu, která předpovídá, že podnikové výdaje na generativní AI (GenAI) od nynějška do roku 2027 budou 13krát vyšší než tempo růstu celkových celosvětových výdajů na IT.

IDC předpovídá, že podnikové výdaje na služby, software a infrastrukturu GenAI vzrostou z 16 miliard USD v roce 2023 na 143 miliard USD v roce 2027. Očekává se, že výdaje na generativní umělou inteligenci během čtyřletého období do roku 2027 dosáhnou složené roční míry růstu (CAGR) 73,3 %.

Aby organizace lépe pochopily, jak využít technologii GenAI pro obchodní úspěch, vyvinulo IDC nový rámec - Generative AI Path to Impact - který vysvětluje klíčové aktivity a prvky na této cestě.

Generativní AI cesta k dopadu

Před prozkoumáním jakékoli ze základních technologií GenAI se IDC domnívá, že je třeba zavést následující klíčové činnosti:

  • Stanovte si zásady odpovědné umělé inteligence: To musí zahrnovat definované zásady týkající se spravedlnosti, transparentnosti, ochrany a odpovědnosti související s daty používanými k trénování modelů a také způsobu, jakým se používají výsledky. Odpovědná politika umělé inteligence by také měla zajistit transparentnost rolí a odpovědností vývojářů, uživatelů a dalších zúčastněných stran a zároveň řešit právní otázky a otázky dodržování předpisů.

  • Vytvořte strategii a cestovní mapu umělé inteligence: Je vyžadována sada definovaných, měřitelných a prioritních případů použití GenAI, aby se organizace sladila s klíčovými oblastmi, které přinesou maximální obchodní dopad v krátkém, středním a dlouhodobě.

  • Navrhněte architekturu inteligence: Správa životního cyklu a řízení dat, modelů a obchodního kontextu pro každý případ použití je zásadní. Architektura by také měla zahrnovat protokoly pro ochranu soukromí dat, zabezpečení a ochranu duševního vlastnictví.

  • Reskill and Train Staff: K vytváření a používání modelů GenAI budou vyžadovány nové kompetence, jako jsou například technici rychlého psaní a testování výzev pro systémy GenAI. Každá organizace musí vytvořit novou mapu dovedností pro základní technologie AI a obchodní schopnosti, aby mohla nasadit GenAI ve velkém v celé organizaci. Organizace by také měly vytvářet personalizované školicí programy pro klíčové role.

Dalším krokem při definování cesty k dopadu GenAI je upřednostnění identifikované sady případů použití. IDC definuje případ použití jako iniciativu financovanou podnikáním, kterou umožňuje technologie, která přináší měřitelný výsledek. Existují tři široké typy případů použití GenAI, které je třeba posoudit:

  • Obor: Zahrnují více zakázkové práce a v některých případech mohou vyžadovat, aby organizace vytvořily své vlastní modely GenAI. Příklady zahrnují generativní objevy léků v biologických vědách a generativní materiálový design pro výrobu. Specializované případy použití bývají postaveny na konkrétních modelech a poskytovatelích modelů s vlastní integrační architekturou navrženou pro jednotlivé klienty.

  • Obchodní funkce: Tyto případy použití obvykle zahrnují integraci modelu (nebo více modelů) s firemními daty pro použití konkrétními odděleními nebo obchodními funkcemi, jako je marketing, prodej a nákup. Mnoho organizací již tyto typy případů použití testuje, ale mají obavy z úniku duševního vlastnictví a správy dat.

  • Produktivita: Tyto případy použití jsou v souladu s pracovními úkoly, jako je sumarizace sestav, vytváření popisů úloh nebo generování kódu Java. Funkce GenAI pro zvýšení produktivity je začleněna do stávajících aplikací, jako je Microsoft 360 Copilot nebo Duet AI pro Google. Pro mnoho z těchto případů použití může být obchodní hodnota poskytnuta prostřednictvím obsahu a dat, na kterých byly předem vycvičeny základní základní modely.

IDC doporučuje přijmout rámec „tří horizontů“, který organizacím pomůže transformovat jejich obchodní modely pomocí GenAI.

  • Horizont 1 se zaměřuje na krátkodobé, postupné inovace.
  • Horizont 2 se zaměřuje na převratné inovace ve střednědobém horizontu.
  • Horizon 3 se zaměřuje na dlouhodobou transformaci obchodního modelu.

Rámec podporuje sladění napříč všemi obchodními doménami a pomáhá upřednostňovat klíčové iniciativy.

Předpovědi IDC pro rok 2024 se z velké části soustředí na nástup umělé inteligence jako hlavního inflexního bodu v technologickém průmyslu. „Každý poskytovatel IT začlení umělou inteligenci do jádra svého podnikání, bude investovat poklady, výkon mozku a čas,“ řekl Rick Villars, viceprezident skupiny pro celosvětový výzkum ve společnosti IDC. Zde je deset předních celosvětových předpovědí IT průmyslu IDC pro rok 2024:

1. Core IT Shift: IDC očekává, že posun ve výdajích na IT směrem k AI bude rychlý a dramatický a ovlivní téměř každé odvětví a aplikace. Do roku 2025 vyčlení organizace Global 2000 více než 40 % svých hlavních IT výdajů na iniciativy související s AI, což povede k dvoucifernému nárůstu míry inovací produktů a procesů.

2. Pivot AI v IT průmyslu: Odvětví IT pocítí dopad přelomu umělé inteligence více než jakékoli jiné odvětví, protože každá společnost se předháněla v tom, aby představila produkty/služby vylepšené AI a pomohla svým zákazníkům s implementací AI. U většiny nahradí AI cloud jako hlavní motivátor inovací.

3. Turbulence v infrastruktuře: Mnoho podniků bude do roku 2025 kvůli velkému pracovnímu vytížení a přesunům zdrojů v podnikových a cloudových datových centrech míra výdajů na umělou inteligenci omezená. K nejistotě ohledně dodávek křemíku se připojí nedostatky v sítích, vybavení, spolehlivosti modelu a dovednostech AI.

4. Skvělý sběr dat: Ve světě AI Everywhere jsou data zásadním aktivem, které podporuje modely a aplikace umělé inteligence. Dodavatelé technologií a poskytovatelé služeb si to uvědomují a urychlí investice do dalších datových aktiv, o kterých se domnívají, že zlepší jejich konkurenční postavení.

5. Neshoda IT dovedností: Neadekvátní školení v oblasti umělé inteligence, cloudu, dat, bezpečnosti a nově vznikajících technologií bude mít přímý a negativní dopad na pokusy podniků uspět v úsilí, které závisí na těchto technologiích. Do roku 2026 nedostatečně financované iniciativy v oblasti dovedností zabrání 65 % podniků dosáhnout plné hodnoty z těchto investic do technologií.

6. Transformace odvětví služeb: GenAI spustí posun ve službách poskytovaných lidmi v oblasti strategie, změn a školení. Do roku 2025 bude 40 % servisních zakázek zahrnovat dodávky s podporou GenAI, což bude mít dopad na vše od vyjednávání o smlouvě přes IT operace až po hodnocení rizik.

7. Sjednocené řízení: Jedním z nejnáročnějších úkolů pro IT týmy v příštích několika letech bude navigace v procesu zrání řídicích platforem, které se vyvíjejí z několika základních systémů na standardní platformu, která řídí operace napříč infrastrukturou, daty. , služby AI a obchodní aplikace/procesy.

8. Konvergovaná umělá inteligence: Dnešní fascinace GenAI by neměla zdržovat ani vykolejit stávající nebo jiné investice do umělé inteligence. Organizace musí zvážit, vyzkoušet a uvést do výroby plně konvergovaná řešení AI, která jim umožní oslovit nové případy použití a zákaznické osoby za výrazně nižší ceny.

9. Zkušenosti s umístěním: Urychlené přijetí Gen AI umožní organizacím vylepšit jejich použití v oblasti špičkových počítačů pomocí kontextových zkušeností, které lépe sladí obchodní výsledky s očekáváními zákazníků.

10. Digital High Frontier: Satelitní připojení k internetu zajistí širokopásmové připojení všude, pomůže překlenout digitální propast a umožní řadu nových funkcí a obchodních modelů. Do roku 2028 bude 80 % podniků integrovat satelitní konektivitu LEO, čímž vytvoří jednotnou strukturu digitálních služeb, která zajistí odolný všudypřítomný přístup a zaručí plynulost dat.

Související články