[ad_1]
Hầu như tất cả các tổ chức được khảo sát đều coi GenAI là ưu tiên hàng đầu, nhưng chỉ có 44% có chính sách quản trị toàn diện. Các tổ chức coi bảo mật, cơ sở hạ tầng và quản lý dữ liệu là những rào cản hàng đầu đối với việc áp dụng.
Mặc dù sự quan tâm và nhiệt tình ngày càng tăng đối với Trí tuệ nhân tạo (GenAI), những thách thức đáng kể đang nổi lên đe dọa sự thành công của các dự án GenAI, theo báo cáo nghiên cứu được đồng tài trợ từ Enterprise Technique Group (ESG) và Hitachi Vantaracông ty con quản lý lưu trữ dữ liệu, cơ sở hạ tầng và đám mây lai của Hitachi, Ltd. (TSE: 6501). Khảo sát 800 nhà lãnh đạo doanh nghiệp và CNTT trên khắp Hoa Kỳ, Canada và Tây Âu, báo cáo khám phá vai trò quan trọng của cơ sở hạ tầng dữ liệu đối với GenAI doanh nghiệp và các quyết định liên quan hỗ trợ việc triển khai thành công, phát hiện ra rằng 97% các tổ chức có GenAI đang hoạt động coi đây là ưu tiên hàng đầu trong năm, với các công ty Hoa Kỳ có khả năng cao hơn 35% khi nói rằng đây là ưu tiên hàng đầu so với những người trả lời ở châu Âu.
Để biết thêm thông tin về kết quả báo cáo, hãy truy cập: https://www.hitachivantara.com/en-us/featured/enterprise-infrastructure-genai
Ngoài ra, gần hai phần ba (63%) cho biết họ đã xác định được ít nhất một trường hợp sử dụng cho GenAI. Tuy nhiên, mặc dù việc theo đuổi triển khai GenAI ngày càng tăng, một số yếu tố vẫn gây ra rủi ro nghiêm trọng cho doanh nghiệp:
- Ít hơn một nửa (44%) các tổ chức có chính sách toàn diện và rõ ràng liên quan đến GenAI.
- Chỉ hơn một phần ba (37%) tin rằng cơ sở hạ tầng và hệ sinh thái dữ liệu của họ đã được chuẩn bị tốt để triển khai các giải pháp GenAI; tuy nhiên, các giám đốc điều hành cấp cao có khả năng chỉ ra rằng cơ sở hạ tầng và hệ sinh thái dữ liệu của họ đã được chuẩn bị kỹ lưỡng cao gấp 1,3 lần, cho thấy sự khác biệt đáng chú ý.
- 61% số người được hỏi đồng ý rằng hầu hết người dùng không biết cách tận dụng GenAI, trong khi 51% báo cáo thiếu nhân viên có kỹ năng và kiến thức về GenAI.
- 40% số người được hỏi đồng ý rằng họ không có đủ thông tin về việc lập kế hoạch và thực hiện các dự án GenAI.
Ayman Abouelwafa, giám đốc công nghệ tại Hitachi Vantara cho biết: “Các doanh nghiệp rõ ràng đang nhảy vào xu hướng GenAI, điều này không có gì đáng ngạc nhiên, nhưng cũng rõ ràng là nền tảng cho GenAI thành công vẫn chưa được xây dựng đầy đủ để phù hợp với mục đích và tiềm năng đầy đủ của nó không thể được hiện thực hóa”. “Tuy nhiên, để khai thác sức mạnh thực sự của GenAI, cần có một nền tảng vững chắc với cơ sở hạ tầng mạnh mẽ và an toàn có thể xử lý được các yêu cầu của công nghệ mạnh mẽ này”.
Xây dựng nền tảng cho GenAI doanh nghiệp
Dữ liệu cho thấy các tổ chức đang tích cực tìm kiếm các tùy chọn cơ sở hạ tầng có chi phí thấp hơn, nhưng quyền riêng tư và độ trễ cũng là những yếu tố hàng đầu cần cân nhắc. 71% số người được hỏi đồng ý rằng cơ sở hạ tầng của họ cần được hiện đại hóa trước khi theo đuổi các dự án GenAI – 96% số người được khảo sát thích các mô hình không độc quyền, 86% sẽ tận dụng Retrieval-Augmented Era (RAG) và 78% trích dẫn một số kết hợp giữa đám mây tại chỗ và công cộng để xây dựng và sử dụng các giải pháp GenAI. Tuy nhiên, về lâu dài, các tổ chức mong đợi việc sử dụng các mô hình độc quyền sẽ tăng lên – gấp sáu lần theo khảo sát – khi các doanh nghiệp có được chuyên môn và tìm cách đạt được sự khác biệt cạnh tranh.
Mike Leone, nhà phân tích chính tại Enterprise Technique Group cho biết: “Nhu cầu cải thiện độ chính xác cho thấy các tổ chức ưu tiên dữ liệu mới nhất và có liên quan nhất được đưa vào Mô hình ngôn ngữ lớn, tiếp theo là mong muốn theo kịp công nghệ, quy định và các mô hình dữ liệu thay đổi”. “Quản lý dữ liệu bằng cơ sở hạ tầng phù hợp không chỉ cho phép đạt được mức độ chính xác cao hơn mà còn cải thiện độ tin cậy khi dữ liệu và điều kiện kinh doanh phát triển”.
Các động lực và rào cản đối với việc áp dụng
Báo cáo phát hiện ra rằng một số lĩnh vực đang thúc đẩy các công ty chuyển sang GenAI, cũng như khiến họ phải tạm dừng. Về những gì thúc đẩy đầu tư của doanh nghiệp vào GenAI, các trường hợp sử dụng được trích dẫn nhiều nhất tập trung vào tự động hóa và tối ưu hóa quy trình (37%), phân tích dự đoán (36%) và phát hiện gian lận (35%). Do đó, không có gì ngạc nhiên khi cải thiện hiệu quả hoạt động là lĩnh vực được trích dẫn nhiều nhất mà các doanh nghiệp đang thấy được kết quả; tuy nhiên, chưa đến một nửa (43%) nhận ra lợi ích cho đến thời điểm này.
Khi nói đến một số mối quan tâm và thách thức hàng đầu đang phải đối mặt, hơn bốn trong số năm người (81%) được hỏi đồng ý về mối quan tâm xung quanh việc đảm bảo quyền riêng tư và tuân thủ dữ liệu khi xây dựng và sử dụng các ứng dụng tận dụng GenAI, trong khi 77% đồng ý rằng các vấn đề về chất lượng dữ liệu cần được giải quyết trước khi chấp nhận kết quả đầu ra của GenAI.
Đăng ký nhận tin tức insideAI miễn phí bản tin.
Tham gia cùng chúng tôi trên Twitter: https://twitter.com/InsideBigData1
Tham gia cùng chúng tôi trên LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/insideainews/
Tham gia cùng chúng tôi trên Fb: https://www.facebook.com/insideAINEWSNOW
[ad_2]
Source link