Z badania Deloitte wynika, że 67 proc. przedsiębiorstw, które wdrożyły technologię generatywnej AI, odnotowało wyraźne korzyści (jak poprawa jakość produktów i usług oraz efektywności operacyjnej). Jednak wiele z nich wciąż zmaga się z wyzwaniami w przekształcaniu eksperymentów w skalowalne rozwiązania. Problemem są dane.

Mianowicie aż 55 proc. firm unika wdrażania pewnych rozwiązań GenAI z powodu problemów z danymi. Przedsiębiorstwa muszą zmierzyć się z wyzwaniami związanymi z jakością danych, dostępnością odpowiednich zbiorów oraz zagadnieniami prywatności i bezpieczeństwa. Zarządzanie tymi wyzwaniami jest niezbędne do pomyślnego wdrożenia generatywnej AI.

Organizacje zdają sobie z tego sprawę i już 75 proc. intensyfikuje działania związane z zarządzaniem cyklem życia danych, a prawie połowa w poprawę ich jakości, aby zbudować podstawy pod strategię wykorzystania generatywnej AI.

Niełatwo jest przenieść AI od testów do zastosowania w firmie

Tym niemniej wiele firm nadal napotyka trudności w przekształcaniu eksperymentów z generatywną AI w działające rozwiązania. Aż 68 proc. przyznaje, że udało im się przenieść do produkcji jedynie 30 proc. lub mniej takich projektów, co wskazuje na kłopot z przejściem od fazy testowej do zastosowania tej technologii w codziennych operacjach.

Największym problemem jest skalowanie projektów, które wymaga dobrze zdefiniowanej strategii oraz solidnych fundamentów technologicznych i danych.

„Wiele firm napotyka trudności w przenoszeniu projektów AI z fazy testów do zastosowania, co pokazuje, jak skomplikowane może być włączenie tej technologii do codziennych operacji. Aby przełamać te bariery, należy postawić na stopniowe wdrażanie, przy jednoczesnym podnoszeniu kompetencji pracowników oraz ściśle współpracować z ekspertami” – radzi Mikołaj Garbarek, dyrektor działu systemy dla logistyki w PSI Polska.

Zarządzanie ryzykiem i regulacjami kolejną barierą

Trudności te często wynikają z obaw firm związanych z zarządzaniem ryzykiem i regulacjami. Tylko 23 proc. uważa się za dobrze przygotowanych w tym zakresie, co sugeruje, że obawy te mogą dodatkowo hamować wdrażanie projektów generatywnej AI na szerszą skalę.

W odpowiedzi na te wyzwania, 51 proc. firm wprowadza nowe ramy zarządzania ryzykiem, a 49 proc. monitoruje wymagania regulacyjne (takie jak unijny AI Act).