Для успешного внедрения AI/ML компаниям не хватает внутренних ресурсов
В Rackspace опубликовали результаты исследования состояния AI/ML-проектов в компаниях. Мы рассказываем о самых интересных выводах.
Только 17% компаний полноценно используют AI/ML
Компании находятся на разных стадиях внедрения искусственного интеллекта и машинного обучения. Большинство компаний находятся на самой ранней стадии:
- 51% — изучают, что такое искусственный интеллект и машинное обучение, пытаются их внедрить;
- 31% — переходят от пилотного проекта к продуктивной эксплуатации;
- 17% — AI/ML уже в продуктивной эксплуатации, эти компании уже могут эффективно масштабировать свои решения.
У компаний часто появляются проблемы с данными, когда проекты выходят из пилотного статуса. Для опробования идеи данные имеются, но когда проект переходит в продуктивное использование, становится сложно найти нужное количество ценной информации.
Внедрение AI/ML проваливается из-за нехватки данных и внутренних ресурсов
В 44% случаев пилотные проекты в области искусственного интеллекта и машинного обучения были успешны, 22% проектов сейчас находятся на этапе тестирования. И 34% проектов провалились или были отвергнуты еще на этапе идеи. Вот основные причины неудач:
- 34% — недостаточное качество данных;
- 34% — отсутствие опыта в компании;
- 31% — отсутствие данных, готовых к производству;
- 31% — плохо продуманная стратегия.
Все результаты:
Основной показатель эффективности — деньги
Для оценки эффективности внедрения AI/ML компании используют разные KPI. Для большинства основным критерием являются деньги — повышение прибыли или выручки. Есть и другие критерии, например улучшение качества процессов или скорость нахождения инсайтов, но такие показатели сложнее оценить количественно. Вот основные KPI, на которые ориентируются компании:
- 52% — прибыль,
- 51% — рост выручки,
- 46% — анализ данных,
- 46% — удовлетворенность клиентов.
Все результаты:
Более половины компаний сотрудничают с провайдерами AI/ML
Компании по-разному подходят к разработке AI/ML-проектов. Некоторые полагаются на свои силы, другие полностью полагаются на помощь партнеров:
- 41% полностью полагаются на партнеров;
- 38% используют только свои силы;
- 21% комбинируют собственные силы и помощь партнеров.
Опытные провайдеры помогут разработать стратегию, внедрить результаты и поддержат в процессе использования AI/ML. Ключ к достижению желаемых результатов — совместные усилия компаний и провайдеров.
AI/ML в первую очередь внедряют в IT
В первую очередь компании стремятся использовать ИИ и машинное обучение в IT и операционной деятельности:
- 43% — IT,
- 33% — операционная деятельность,
- 32% — обслуживание клиентов,
- 32% — финансы.
Все результаты:
