İşletmeler Üretken Yapay Zekayı Kullanmak İçin Acele Ediyor.  Şimdi Dağınık Kısım Geliyor.

İşletmeler kucaklaşıyor üretken yapay zeka alışılmadık derecede hızlı bir hızda. Şimdi işin karmaşık kısmı geliyor: Bu büyük yatırımlardan para kazanmak.

Danışmanlık firması tarafından kurumsal dünyaya ilişkin yeni bir anketin ana sonucu budur Bain & Şirket.

Geliri en az 5 milyon dolar olan 200 ABD şirketini araştırdı. Yarısı teknoloji şirketleriydi, geri kalanı ise perakende ve tüketim malları, üretim, sağlık hizmetleri ve finansal hizmetlere yayılmıştı. İşte öne çıkanlar:

  • Şirketlerin %85’i benimsediğini söyledi yapay zeka ilk beşte yer alan önceliklerden biriydi. %12’si teknolojiyi en büyük öncelikleri olarak sıraladı. Sadece %1’i bunun öncelikli olmadığını söyledi.
  • Dil oluşturma ve yazılım kodlama, tüm işletme türlerinde en yaygın iki yapay zeka uygulamasıdır.
  • Şirketler üretken yapay zekaya yılda ortalama 5 milyon dolar harcadıklarını bildirdi.
  • Ankete katılanların beşte biri üretken yapay zekaya yılda 50 milyon dolardan fazla harcadıklarını söyledi.
  • Geliri 5 milyar dolardan fazla olan şirketlerin ortalama yıllık üretken yapay zeka harcaması 13,1 milyon dolardı.
  • Yıllık geliri 500 milyon dolar veya daha az olan şirketler bu teknolojiye yılda ortalama 1,6 milyon dolar harcıyor.

Büyük yatırım getirisi sorusu

Şirketler çoğunlukla Bain’e üretken yapay zekanın beklentilerini karşıladığını veya aştığını söyledi. Ancak önemli yapay zeka yatırımlarına yönelik iş durumunun da net olmadığını söylediler.

Bu henüz yapay zekânın ezici güçleri tarafından yanıtlanması gereken çok önemli bir soru. NvidiaMicrosoft, OpenAI ve Google. Bu teknoloji devleri gelecekte yoğun yapay zeka kullanımına güveniyor ancak patlamanın devam etmesi için müşterilerinin bu yeni hizmetlerde değer bulması gerekiyor.

Üretken yapay zekayı benimseme konusundaki ilk aceleye rağmen, Bain’in anket yaptığı işletmelerin yalnızca %11’i üretken yapay zekayı nasıl kullanacakları ve bunun nasıl değer katacağı konusunda net bir vizyona sahipti.

Bu bir vizyon veya yetenek sorunu olabilir veya araçların kendisiyle ilgili bir sorun olabilir. Katılımcıların çoğu denedikleri yapay zeka teknolojisinin beklentilerini karşıladığını bildirse de, önemli bir azınlık araçların beklentileri karşılayamadığını tespit etti.

En önemli endişeler

Bain araştırmasında üretken yapay zeka çıktılarının kalitesine ilişkin endişeler, veri gizliliği ve güvenlik endişeleri İşletmeleri teknolojiyi benimsemek için daha hızlı hareket etmekten alıkoyan sorunlar.

Ayrıca iç uzmanlık eksikliği de var. Bain’in geçen yıl gerçekleştirdiği benzer bir anketle karşılaştırıldığında, uzmanlık giderek artan bir endişe kaynağı olurken, performans ve güvenlik endişeleri azalıyor.

Bain’in Özel Sermaye uygulaması için Üretken Yapay Zeka girişimlerine liderlik eden Gene Rapoport, CEO’ların yapay zeka araçlarının uygulanması konusunda daha fazla sahiplenmeleri gerektiğini söyledi. Bunun nedeni kısmen çoğu şirketin üretken yapay zekanın gelirlerini artırmasını ve halihazırda sahip oldukları çalışanların verimliliğini ve verimliliğini artırmasını beklemesi, ancak çok daha azının bunun nasıl gerçekleşeceğine dair tam bir anlayışa sahip olmasıdır.

Maliyetleri düşürmek

Yapay zeka araçları geliştiren hendeklerde yer alanlar, temeldeki teknolojinin gücünden ve geçmişteki teknolojik atılımların yolundan bahsederek daha az endişe duyabilirler.

Yapay zeka yatırımcısı ve Seattle’daki Washington Üniversitesi’nden emekli profesör Oren Etzioni, “Yeni teknolojiye yatırım yaptığınız ve ardından karşılığını beklediğiniz doğal bir döngü var” dedi. “Yatırım getirisinin geleceği konusunda oldukça iyimserim.”

Yatırım getirisinin iki şekilde gelişebileceğini ve artması gerektiğini vurguladı. Gelire gözlemlenebilir bir katkı bunlardan biridir, ancak maliyetlerin düşmesi başka bir şeydir.

Etzioni, “Bilgisayar bilimcileri bir alan olarak maliyetleri düşürme konusunda çok iyiler. Başlangıcından bu yana geçen 19 ayda bile sorgu başına maliyetin önemli ölçüde düştüğü belgelendi ve eğitim daha verimli hale geliyor” dedi.

Nvidia CEO’su Jensen Huang, bu ayın başlarında Tayvan’da yaptığı Computex açılış konuşmasında bu aciliyeti tekrarladı ve bilgi işlem maliyetlerinin yapay zeka modeli performansındaki iyileşmeden daha hızlı arttığı “hesaplama enflasyonunu” kınadı.

“Bu elbette devam edemez” dedi.

Paylaşacak bir ipucunuz veya öngörünüz mü var? Kıdemli Muhabir Emma Cosgrove ile şu adresten iletişime geçin: ecosgrove@businessinsider.com veya güvenli mesajlaşma uygulamasını kullanın Signal: 443-333-9088

Kaynak