Почему, по прогнозам Gartner, до 85 % проектов ИИ «не сработают» для ИТ-директоров?

Ранее в этом году отраслевая исследовательская компания Gartner сделала дерзкий прогноз: 85% проектов ИИ не будут реализованы для ИТ-директоров. Это означает, что из 20 проектов искусственного интеллекта только три будут успешными, а 17 из них потерпят неудачу.

При всей шумихе и разговорах о технологиях искусственного интеллекта это особенно неожиданный прогноз.

За исключением, может быть, это не так. Давайте посмотрим на причины, подпитывающие это утверждение; У Gartner наверняка есть свои причины. Мы также посмотрим, станет ли этот прогноз лучше в 2019 году.

Прогнозы на конец 2017 года

Каждый год Gartner опрашивает тысячи ИТ-директоров по всему миру, чтобы узнать их мнение обо всем, что связано с ИТ: что работает, а что нет, какие тенденции терпят неудачу, а какие могут сохраниться.

Слово Gartner имеет силу. Пару лет назад фирма призвала компании сосредоточиться на масштабируемости как на способе обеспечения роста бизнеса. И в этом году компании приняли этот вызов: вдвое увеличилось количество компаний, сообщивших, что масштабируемость была в центре внимания.

Итак, в опросе за четвертый квартал 2017 года Gartner задавала вопрос об искусственном интеллекте. В то время эксперты подсчитали, что доходы от когнитивных систем и систем искусственного интеллекта могут достичь в этом году 12,5 млрд долларов, что почти на 60% больше, чем в 2016 году. Но в этом опросе за четвертый квартал только один из 25 ИТ-директоров вообще сообщил об использовании ИИ. Это всего четыре процента. Итак, что оправдывает разницу между прогнозом доходов и фактическим использованием ИИ?

Ответ кроется в природе новых технологий и темпах их внедрения. В конце концов, хотя только четыре процента сообщили об использовании ИИ, еще 46 процентов планировали последовать их примеру, будь то в краткосрочной или среднесрочной перспективе.

Раннее внедрение ИИ

Эти цифры указывают на то, что мы, безусловно, находимся на ранней стадии внедрения искусственного интеллекта. В то время как крупные технологические гиганты, такие как Google и Apple, исследуют и разрабатывают целый ряд методов и технологий ИИ, подавляющее большинство компаний, технологических или иных, сильно отстают.

Сейчас кажется, что большинство компаний не знают, что ИИ может сделать для них. Вокруг технологии много путаницы — машинное обучение — это то же самое, что ИИ? Как насчет обработки естественного языка? Означает ли внедрение ИИ, что рано или поздно мы все потеряем работу?

На данный момент кажется, что искусственный интеллект — это скорее вопрос «когда», а не «если». Внедрение таких технологий является всеобъемлющим и неизбежным. Хотя сам ИИ может показаться нереальным или просто еще одной модной тенденцией, существует множество примеров ИИ, уже работающих, от поддержки клиентов и чат-ботов до механизмов рекомендаций и обнаружения мошенничества до распознавания изображений. ИИ даже может помочь улучшить показатели выпускников или уменьшить количество повторных преступлений.

Почему так много проектов ИИ терпят неудачу?

Риск и неразбериха — две основные причины, по которым Gartner прогнозирует частоту неудач проектов ИИ.Во-первых, решение о замене устаревших систем и процессов не является простым или быстрым: как сотрудники, так и клиенты знают, как работают ваши продукты и чего от вас ожидать. Учитывая, как инвестировать время, обучение и деньги в разработку успешных проектов ИИ, это большой риск, который большинство компаний пока не могут полностью оправдать.

Как только компании выбирают проект ИИ, путаница может нанести ущерб. Общее непонимание всего, что связано с ИИ, означает, что у вас может не хватать данных или эти данные могут не подходить для проекта, который вы рассматриваете. Если ваши данные плохие, ваши алгоритмы не могут быть протестированы правильно — возможно, вы используете неправильные алгоритмы для того, что пытаетесь решить. Любое понимание может способствовать плохому управлению командой, но чем больше непонимания, тем больше вероятность того, что команда просто тратит время впустую.

Тем не менее, допустим, у вас есть проблема и данные, которые могут ее решить. Найти талант сложно — поскольку ИИ — это не гладкий, единый процесс или технология, в настоящее время их мало».эксперты по искусственному интеллекту». Однако люди, обладающие такими знаниями и навыками, пользуются большим спросом и могут получать значительную зарплату. В таком случае, с хорошими данными, но плохим талантом, сможет ли ваша компания доверять тому, что делает ИИ?

Перспективы ИИ в 2019 году

2019 год может стать продолжением этой фазы раннего внедрения ИИ или сигналом к ​​переменам.

Ранние прогнозы указывают на положительные изменения. Опрос более 3000 ИТ-директоров, проведенный Gartner в октябре 2018 года, показывает, что ИИ в настоящее время является самой упоминаемой технологией, оттеснив данные и аналитику на второе место. Признавая, что способ, которым они задавали вопрос, изменился по сравнению с прошлым годом, теперь 37% ИТ-директоров указывают, что они уже используют ИИ или что у них есть краткосрочные планы по этому поводу — значительный скачок для одного года.

Тем не менее Энди Роусел-Джонс, вице-президент и аналитик Gartner, проповедует осторожность. ИТ-директора могут иметь «иррациональное изобилие», отвечая на собственное стремление отрасли к тому, что технологии ИИ могут нам предложить. Действительно, не проходит и дня без новостной статьи или пресс-релиза, рекламирующего ИИ в действии. Возможно, мы разделяем идею о том, что им следует внедрить ИИ просто потому, что они думают, что должен.

Ожидается, что прогнозы для ИИ будут расти, по крайней мере, еще несколько лет. Gartner прогнозирует, что бизнес, основанный на ИИ, может достичь 3,9 триллиона долларов в 2022 году.

Готовы принять участие в действии ИИ? Слово мудрому: начните с основной проблемы, которая важна для всей компании. Как только вы это сделаете, вам понадобится значительный объем данных — настолько большой, что ваши сотрудники не смогут своевременно его проанализировать самостоятельно.

В ближайшие годы искусственный интеллект не будет единственным путем к успеху в бизнесе; это просто один из них. ИИ является частью третьей эры технологий, которая поощряет разумные стратегии, такие как масштабируемость и безопасность, с осознанным использованием прорывных технологий, таких как ИИ.

использованная литература

Получите бесплатное руководство Gartner Market Guide 2022 для платформ AIOps

Искусственный интеллект уже меняет то, как работают группы ИТ-операций, но каков весь потенциал этой технологии и как лучше всего его реализовать? Получите последнюю версию Gartner AIOps Guide, чтобы узнать больше.

Эти сообщения являются моими собственными и не обязательно отражают позицию, стратегию или мнение BMC.

Видите ошибку или есть предложение? Пожалуйста, сообщите нам об этом по электронной почте blogs@bmc.com.

BMC приносит A-Game

BMC работает с 86% участников списка Forbes Global 50, а также с клиентами и партнерами по всему миру, чтобы создать свое будущее. Благодаря нашей истории инноваций, ведущим в отрасли решениям для автоматизации, управления операциями и услугами в сочетании с непревзойденной гибкостью мы помогаем организациям высвободить время и пространство, чтобы стать автономным цифровым предприятием, которое завоевывает возможности в будущем.
Узнайте больше о BMC ›

Вам также может понравиться

Как сделать запрос к Amazon DynamoDB

Как создать столбчатую диаграмму Matplotlib с накоплением

Введение в Apache Flume

Лучшие платформы машинного обучения для использования

Контролируемые, неконтролируемые и другие методы машинного обучения

Cassandra Введение: что такое Apache Cassandra?

Об авторе

Крисси Кидд

Крисси Кидд — писатель и редактор, разбирающийся в теориях и новых разработках в области технологий. Ранее она была управляющим редактором блогов BMC. Вы можете связаться с ней в LinkedIn или на сайте chrissykidd.com.