Jak wynika z badań przeprowadzonych przez analityka Enterprise Strategy Group (ESG), liderzy IT priorytetowo traktują projekty generatywnej sztucznej inteligencji (GenAI), które poprawiają produktywność lub efektywność operacyjną, jako najważniejsze korzyści w przypadku wczesnego wdrożenia technologii.
Chociaż większość (70%) organizacji zwiększyła swoje inwestycje w GenAI w ciągu ostatnich 12 miesięcy, mniej niż 10% decydentów IT ankietowanych w niedawnym badaniu twierdzi, iż tak wdrożyło aplikacje GenAI w żywym środowisku pracy. Spośród 832 liderów IT ankietowanych na całym świecie przez ESG pod kątem Stan rynku generatywnej sztucznej inteligencji z raportu wynika, iż tylko 8% uważa, iż ich wdrożenia GenAI znajdują się w „dojrzałej fazie produkcyjnej”.
Chociaż liczba ta jest niska, podwoiła się w ciągu ostatniego roku, a odsetek organizacji twierdzących, iż są na wczesnym etapie produkcji, wzrósł o ponad jedną trzecią (36%), co oznacza, iż ponad jedna czwarta ankietowanych dyrektorów IT (27 %) pracują w organizacjach, w których sztuczna inteligencja jest na wczesnym etapie produkcji lub jest w fazie dojrzałej. Kolejny duży wzrost odnotowano wśród organizacji prowadzących projekty pilotażowe i weryfikacje koncepcji, gdzie ESG odnotowało 22% wzrost liczby firm pilotażowych aplikacji GenAI w porównaniu z rokiem 2023.
ESG jest spółką zależną wydawcy Computer Weekly, TechTarget, dlatego w badaniu wzięli udział liderzy IT z globalnego grona czytelników Computer Weekly.
GenAI wzmacnia IT
Sam dział IT wydaje się być największym jak dotąd beneficjentem wdrożeń AI.
Średnio wśród ankietowanych decydentów IT GenAI jest wykorzystywane w 3,5 obszarach zastosowań. Według Enterprise Strategy Group najpopularniejszym zastosowaniem sztucznej inteligencji jest tworzenie oprogramowania, gdzie 41% respondentów twierdzi, iż wykorzystuje GenAI. Oznacza to wzrost o 7% w stosunku do roku 2023.
PwC osobno zidentyfikowało: liczba przypadków użycia dla GenAI w zakresie rozwoju oprogramowania, które obejmuje automatyczne generowanie skryptów testowych, szczegółowe rozwiązywanie problemów, przeglądanie i uzupełnianie kodu oraz automatyczne generowanie dokumentacji. PwC wierzy, iż wykwalifikowani użytkownicy niedługo będą mogli poinstruować GenAI, aby generowało wysokiej jakości artefakty na potrzeby historii użytkowników, kryteriów akceptacji, przypadków testowych i dokumentacji, a także automatycznie generowało interfejsy API. Wierzy, iż GenAI ostatecznie usprawni pracę na każdym etapie zwinnego cyklu życia oprogramowania.
Poza rozwojem oprogramowania, inne obszary, które według badania ESG odnotowały największy wzrost wykorzystania GenAI od 2023 r., to badania, operacje IT (wzrost o 7% w porównaniu z 2023 r.) i bezpieczeństwo cybernetyczne (wzrost o 6% w porównaniu z 2023 r.).
Szersze wykorzystanie sztucznej inteligencji do automatyzacji zadań wymagających intensywnej pracy manualnej w operacjach IT – znany jako AIops – jest przez wielu postrzegana jako sposób na radzenie sobie z coraz bardziej złożonym środowiskiem IT. Na przykład dostawca energii EDF wdraża rozwiązanie Dynatrace Technologia automatyzacji oparta na sztucznej inteligencji, która pomaga zespołowi IT optymalizować operacje w chmurze oraz zapewniać niezawodne i bezpieczne doświadczenia klientów. Firma postrzega ofertę Dynatrace do monitorowania sztucznej inteligencji jako sposób na identyfikację potencjalnych nieefektywności w swojej infrastrukturze technologicznej, aby pomóc zespołowi IT gwałtownie korygować przestoje i usprawniać samoobsługę klientów.
Patrząc na rolę, jaką GenAI odgrywa w bezpieczeństwie cybernetycznym, zdaniem autorów artykułu opublikowanego przez Centrum Nowych Technologii Instytutu Alana Turinga technologia ta stwarza nowe zagrożenia i możliwości cybernetyczne. Główny inżynier badawczy Sarah Mercer i Tim Watson który jest dyrektorem Instytutu ds. nauki i innowacji, obronności i bezpieczeństwa narodowego, powiedział, iż GenAI może zakłócić krajobraz bezpieczeństwa cybernetycznego na różne sposoby.
„Chociaż GenAI może zaostrzyć istniejące ryzyko w odniesieniu do szybkości i skali rozpoznania, inżynierii społecznej i phishingu podwodnego, obecny wpływ jego możliwości generowania kodu wykazuje mniejszy wpływ na krajobraz ataków” – stwierdzili.
Mercer i Watson uważają jednak, iż obecne systemy GenAI oferują wyjątkowe zalety, szczególnie w zakresie rozpoznawania wzorców i przetwarzania języka naturalnego, w przypadku których mogą korzystać z obszernych danych szkoleniowych i oferować możliwości multimodalne. „Ukierunkowane zastosowanie tych umiejętności w celu ulepszenia najnowocześniejszych systemów mogłoby znacznie ulepszyć istniejące technologie, zarówno pod kątem cyberzagrożeń, jak i cyberobrony” – dodali.
Dojrzałość GenAI przedsiębiorstwa
Organizacje, które twierdzą, iż mają dojrzałe wdrożenia sztucznej inteligencji, pobierają opłaty w kategoriach odsetka wykorzystania GenAI do tworzenia systemu (10%), operacji IT (15%) i finansów (11%) w porównaniu z wynikami wszystkich organizacji na całym świecie . Wydaje się również, iż dojrzałe organizacje zajmujące się sztuczną inteligencją chętniej wdrażają generatywną sztuczną inteligencję, aby pomóc w zarządzaniu kosztami infrastruktury chmurowej.
Fakt, iż GenAI można szkolić w oparciu o publiczne dane internetowe, obniża koszt szybkiego wdrożenia przydatnej aplikacji AI. Oznacza to jednak, iż każdy ma dostęp do tego samego dużego modelu językowego (LLM), który jest szkolony na tych samych danych. To gwałtownie osłabia wszelką przewagę konkurencyjną, jaką można uzyskać dzięki wdrożeniu GenAI.
Wyniki ankiety przeprowadzonej przez Enterprise Strategy Group sugerują, iż decydenci IT nie tylko zdają sobie sprawę z ograniczeń wdrażania publicznych modeli GenAI, ale także dlaczego ważne jest rozszerzać takie modele o własne danelub choćby wykorzystywać dane wewnętrzne do szkolenia własnego LLM, który może spełnić ich specyficzne wymagania biznesowe.
Chociaż ogromne publiczne zbiory danych pomogły w stworzeniu GenAI, zapewniając ludziom natychmiastowy dostęp do mocy tej technologii, ESG poinformowało, iż 84% ankietowanych liderów IT uważa, iż ważne jest, aby ich organizacja wykorzystywała własne dane do wspierania inicjatyw GenAI.
Ponad trzy czwarte (77%) respondentów twierdzi, iż ważne jest szkolenie własnych modeli GenAI. Znajduje to odzwierciedlenie w odsetku organizacji korzystających z więcej niż jednego LLM do generatywnego wdrażania sztucznej inteligencji. W rzeczywistości dwie trzecie liderów IT ankietowanych przez Enterprise Strategy Group twierdzi, iż korzysta z dwóch lub więcej LLM, a prawie jeden na 10 (9%) korzysta z pięciu lub więcej.
