80 % odločevalcev na področju umetne inteligence skrbi zasebnost in varnost podatkov
Podjetja so večinoma navdušena nad potencialom generativne umetne inteligence za povečanje njihove poslovne produktivnosti, vendar jim pomanjkanje strateškega načrtovanja in talentov preprečuje, da bi naredila korak naprej. Ena glavnih ovir je tudfi strah pred izgubo zasebnosti in varnosti podatkov.
To je povzetek študije, ki ga je v začetku leta 2024 izvedlo podjetje za podatkovno analitiko SAS in je v ta namen anketiralo okoli 300 ameriških oblikovalcev strategij GenAI ali analitike podatkov. Dobra novica je, da se podjetja dobro zavedajo, da veliki jezikovni modeli (LLM) sami po sebi ne rešujejo poslovnih izzivov. Večinoma poročajo o temu, da je potreben čas za razvoj strategije in vlaganja v tehnologijo, ki ponuja integracijo, upravljanje in razložljivost LLM-jev.
Podjetja se pri tem srečujejo s kamni spotike na štirih ključnih področjih izvajanja. Najprej je tu zagotavljanje zaupanja v uporabo podatkov in doseganje skladnosti. Samo ena od 10 organizacij ima vzpostavljen zanesljiv sistem za merjenje pristranskosti in tveganja zasebnosti v LLM. Poleg tega 93 % podjetij v ZDA nima celovitega okvira upravljanja za GenAI, večina pa je že zdaj v nevarnosti neskladnosti, ko gre za predpise.
Naslednja ovira so težave pri Integraciji GenAI v obstoječe sisteme in procese. Vprašani razkrivajo, da imajo težave z združljivostjo, ko poskušajo združiti GenAI s svojimi trenutnimi sistemi. Kot že nekaj časa vemo, je velik problem pri hitrejši vpeljavi GenAI pomanjkanje talentov, kar se le počasi izboljšuje.
Ob tem je velika ovira tudi težavnost napovedovanje stroškov. Vodje IT navajajo previsoke neposredne in posredne stroške povezane z uporabo LLM. Tu se vidijo vse težave, povezane z mladostjo tehnologije, hitrim razvojem in pomanjkanjem izkušenj pri praktični rabi GenAI. Posledice so hitro naraščanje stroškov, po začetno nizkih stroških pilotskih in raziskovalnih projektov. V ozadju je tudi veliko prikritih stroškov, med katerimi so v ospredju predvsem usposabljanje osebja in upravljanje sistemov.