Raporti zbulon fragmentimin në strategjitë e AI të organizatave. Mbi një e katërta (28%) e drejtuesve të IT-së e përshkruan qasjen e përgjithshme të AI të organizatës së tyre si “të fragmentuar”, me 35% që krijojnë strategji të veçanta të AI për funksione individuale dhe 32% vendosin qëllime të ndryshme krejtësisht. Kjo qasje e heshtur jo vetëm që pengon bashkëpunimin dhe sinergjitë ndërfunksionale, por gjithashtu rrezikon dyfishimin e përpjekjeve dhe mospërputhjen e prioriteteve.
Ndoshta edhe më alarmante është shpërfillja e dukshme për konsideratat e etikës dhe pajtueshmërisë. Ligjore/përputhshmëria (13%) dhe etika (11%) u konsideruan më pak kritike për suksesin e AI nga drejtuesit e IT. Çuditërisht, pothuajse 1 në 4 organizata (22%) nuk janë duke përfshirë fare ekipe ligjore në bisedat e strategjisë së AI të biznesit të tyre.
Rreziqet e besimit të tepërt
Pasojat e anashkalimit të këtyre pikave të verbër janë të gjera dhe potencialisht të dëmshme. Bizneseve të cilave u mungon një politikë e fortë etike e AI rrezikojnë të zhvillojnë modele që u mungojnë standardet e duhura të pajtueshmërisë dhe diversitetit, duke rezultuar në ndikime negative në reputacionin e markës, humbje të shitjeve, gjoba të kushtueshme dhe beteja ligjore.
Për më tepër, cilësia e rezultateve të modelit të AI është e lidhur drejtpërdrejt me cilësinë e të dhënave që ata thithin. Me nivelet e maturimit të të dhënave që mbeten të ulëta dhe gjysma e drejtuesve të IT pranojnë mungesën e të kuptuarit të plotë të kërkesave të infrastrukturës së IT përgjatë ciklit jetësor të AI, rreziku i zhvillimit të modeleve joefektive, duke përfshirë ndikimin e halucinacioneve të AI, rritet ndjeshëm. Për më tepër, kërkesat e mëdha për energji të modeleve të AI mund të kontribuojnë në rritje të panevojshme në emetimet e karbonit në qendrat e të dhënave, duke gërryer më tej ROI nga investimet kapitale në AI dhe duke ndikuar negativisht në markën e një kompanie.
Ndërsa organizatat lundrojnë në botën e AI, është thelbësore të adoptohet një qasje holistike dhe e konsideruar me kujdes. Nga trajnimi dhe akordimi i modeleve në ambiente, në një bashkëlokacion ose në renë publike, deri te nxjerrja e konkluzioneve në skaj, AI ka potencialin të transformojë të dhënat në njohuri të zbatueshme në çdo pajisje në rrjet.
Sidoqoftë, bizneset duhet të balancojnë me kujdes dëshirën për të qenë një nxitës i hershëm me rrezikun e moskuptimit të plotë të boshllëqeve përgjatë ciklit jetësor të AI. Dështimi për ta bërë këtë mund të rezultojë në investime të mëdha kapitale që sjellin një ROI negativ, duke minuar vetë avantazhet që premton AI.
Rruga drejt suksesit të AI qëndron në njohjen dhe adresimin e këtyre pikave të verbër. Organizatat duhet t’i japin përparësi pjekurisë së të dhënave, duke përafruar praktikat e menaxhimit të të dhënave me ambiciet e tyre të AI. Ata gjithashtu duhet të zhvillojnë një kuptim gjithëpërfshirës të kërkesave për llogaritjen dhe rrjetëzimin përgjatë gjithë ciklit jetësor të AI, duke siguruar sigurimin e duhur të burimeve dhe shkallëzueshmërinë e infrastrukturës.
“AI është ngarkesa më intensive e të dhënave dhe fuqisë së kohës sonë, dhe për të përmbushur në mënyrë efektive premtimin e Gen AI, zgjidhjet duhet të jenë hibride nga dizajni dhe të ndërtohen me një arkitekturë moderne të AI”, tha Dr Eng Lim Goh, SVP për të Dhënat dhe AI në HPE. “Nga trajnimi dhe akordimi i modeleve në ambiente, në një bashkëlokacion ose në renë publike, deri te konkludimi në skaj, Gen AI ka potencialin t’i kthejë të dhënat në njohuri nga çdo pajisje në rrjet. Sidoqoftë, bizneset duhet të peshojnë me kujdes balancën e të qenit një shtytës i parë dhe rrezikun për të mos kuptuar plotësisht boshllëqet përgjatë ciklit jetësor të AI, përndryshe investimet e mëdha kapitale mund të përfundojnë duke dhënë një ROI negative.