Raport Snowflake, oparty na badaniu przeprowadzonym przez Enterprise Strategy Group, rzuca światło na wczesne etapy adopcji generatywnej sztucznej inteligencji (AI) w przedsiębiorstwach. Wyniki, choć obiecujące pod względem zwrotu z inwestycji (ROI), ujawniają również istotne wyzwania, z którymi mierzą się organizacje, próbując w pełni wykorzystać potencjał tej technologii.
Mierzalny zwrot z inwestycji napędza dalszy rozwój
Badanie Snowflake wskazuje, że generatywna AI zaczyna przynosić konkretne korzyści finansowe. Aż 92% ankietowanych firm deklaruje, że już teraz odnotowuje zwrot z inwestycji w AI. Co więcej, dwie trzecie respondentów aktywnie mierzy efektywność tych inwestycji, a średni ROI wynosi imponujące 1,41 dolara zysku na każdy zainwestowany milion dolarów. Ten pozytywny trend przekłada się na plany dalszego rozwoju – 98% liderów biznesowych i technologicznych zamierza zwiększyć nakłady na inicjatywy związane z AI w 2025 roku.
Ten optymizm, poparty twardymi danymi o ROI, sugeruje, że generatywna AI przestaje być jedynie modnym hasłem, a staje się realnym narzędziem biznesowym. Firmy, które odważyły się na wczesne wdrożenia, zaczynają zbierać owoce w postaci redukcji kosztów i wzrostu przychodów.
Dojrzałość AI różnicuje strategie i wyniki
Raport Snowflake ujawnia zróżnicowanie w podejściu do AI w zależności od poziomu dojrzałości rynku. Na przykład, Francja, będąca na wcześniejszym etapie adopcji, skupia się na pierwszych wdrożeniach, podczas gdy Niemcy przodują w integracji własnych danych z dużymi modelami językowymi (LLM). Z kolei Wielka Brytania kładzie nacisk na wartość AI dla użytkowników końcowych, koncentrując się na poprawie efektywności operacyjnej i innowacyjności.
Te różnice w strategiach znajdują odzwierciedlenie w osiąganych wynikach. Choć wszystkie badane kraje odnotowują pozytywny ROI, jego wartość procentowa waha się od 31% we Francji do 42% w Wielkiej Brytanii. Sugeruje to, że optymalne podejście do wdrażania AI jest silnie skorelowane z kontekstem rynkowym i specyfiką biznesową.
Dane wciąż stanowią wąskie gardło
Pomimo obiecujących wyników finansowych, raport Snowflake identyfikuje istotne przeszkody, które utrudniają firmom pełne wykorzystanie potencjału generatywnej AI. Aż 58% respondentów przyznaje, że przygotowanie danych do wykorzystania przez AI wciąż stanowi wyzwanie.\
Do kluczowych problemów należą:
- Wysokie koszty: Wdrożenie AI często okazuje się droższe niż początkowo zakładano.
- Silosy danych: Integracja danych z różnych źródeł jest trudna, co utrudnia tworzenie spójnego obrazu informacji.
- Dane nieustrukturyzowane: Większość danych w firmach jest nieustrukturyzowana, a ich przygotowanie do treningu LLM stanowi wyzwanie.
- Zarządzanie danymi: Wdrażanie ram zarządzania danymi, pomiar i monitorowanie ich jakości oraz integracja procesów przygotowania danych są złożone.
- Skalowalność: Efektywne skalowanie pamięci i mocy obliczeniowej stanowi problem dla wielu organizacji.
Te wyzwania związane z danymi stanowią istotną barierę dla dalszego rozwoju AI w przedsiębiorstwach. Firmy, które chcą w pełni wykorzystać potencjał tej technologii, muszą zainwestować w odpowiednie narzędzia i procesy, aby zapewnić wysoką jakość i dostępność danych.
Przyszłość AI w biznesie będzie zależeć od tego, jak skutecznie firmy poradzą sobie z tymi wyzwaniami. Inwestycje w infrastrukturę danych, narzędzia do zarządzania danymi i wykwalifikowanych specjalistów będą kluczowe dla odblokowania pełnego potencjału generatywnej AI i zapewnienia trwałego sukcesu w erze cyfrowej transformacji.
