Navzdory rostoucím investicím a počátečnímu nadšení zůstávají správa rizik a práce s daty klíčovými výzvami pro širší využívání generativní umělé inteligence (GenAI).
Text: Jana Chuchvalcová
Foto: Archiv redakce
Zpráva společnosti Deloitte o stavu generativní AI ve firmách ukazuje, že dvě třetiny organizací zvyšují investice do GenAI díky jejímu prokázanému potenciálu. Překážky, jako jsou problémy s daty a řízením rizik, však brání plnému rozvoji a snižují nadšení vedoucích pracovníků.
Třetí čtvrtletní vydání své zprávy o stavu generativní umělé inteligence ve firmách společnosti Deloitte AI Institute™ přináší přehled o aktuálním stavu zavádění a využívání GenAI a odhaluje, jak organizace překonávají překážky a dosahují měřitelných výsledků s pomocí této technologie.
Zpráva s názvem „Stav generativní AI ve firmách“ vychází z průzkumu mezi 2770 respondenty na úrovni ředitelů a vedoucích pracovníků ve 14 zemích. Ačkoli uvádějí respondenti různou úroveň znalostí AI, mají všichni s touto technologií zkušenosti a aktivně ji testují nebo zavádějí ve svých organizacích.
Stav generativní AI ve firmách
S tím, jak se začínají projevovat přínosy z prvních úspěšných experimentů a případů použití, začíná klíčové období pro generativní umělou inteligenci, kdy se budou srovnávat vysoká očekávání ze strany vedoucích pracovníků s výzvami, jako jsou zajištění kvality dat, řízení investičních nákladů, efektivní měření výsledků a přizpůsobení se měnícímu se regulačnímu prostředí. Pro překonání těchto překážek a plné využití potenciálu generativní AI je nyní klíčové efektivní řízení změn a hluboká integrace této technologie do firemních struktur.
Nadále je vidět nadšení pro GenAI a lídři z ní dokážou vytěžit maximum díky zapojení do důležitých byznysových funkcí a procesů. Průzkum pak ukazuje, že hlavní výhody AI značně přesahují pouhé zvýšení efektivity, produktivity a snížení nákladů. Více než polovina respondentů totiž zdůrazňuje přínosy, jako jsou větší míra inovací, zlepšení produktů a služeb nebo posílení vztahů se zákazníky. Široké spektrum oblastí, ve kterých má GenAI přínos, dokazuje obrovský potenciál a všestrannost této transformativní technologie.
Nadšení tlumí realita – nutné jsou měřitelné příklady využití
Vedoucí pracovníci a členové správních rad nadále vkládají do GenAI naděje, přistupují k ní však nyní s větší obezřetností. Zájem zůstává „vysoký“ nebo „velmi vysoký“ u 63 % vrcholných manažerů a 53 % členů vedení. Tato čísla však od první studie klesla o 11 procentních bodů u manažerů a o 8 bodů u vedení společností.
Ačkoli je cílem zvolit a rychle vyvinout projekty GenAI s nejvyšším potenciálem, mnoho iniciativ stále zůstává ve fázi pilotních projektů nebo testování. Velká část respondentů (68 %) dosud uvedla do praxe nejvýše 30 % svých pokusů o využití AI.
Toto zjištění zaujalo i odborníka na AI z Deloitte Česká republika, Jana Hejtmánka: „Ve studii mě především zaujalo, kolik GenAI projektů z celkového počtu uspělo za poslední rok. Ze studie vyplývá, že obvykle uspěje méně než 30 % projektů. Díky diskusím s klienty jsme však dokázali najít příčinu – firmy často spouští projekty v nadšení z AI a z toho, co nového umí, zatímco business case a dopady na firmu jsou upozaděny. Většina firem ale dokázala alespoň jeden projekt úspěšně dokončit a nasadit do produkce, takže teď se soustředí na to, co konkrétně AI přináší a jaký bude dopad. To zahrnuje i zastavení některých AI projektů, které narazily na problémy s daty, bezpečností nebo rychlostí týmu, a nyní probíhá restrukturalizace a racionalizace projektů využívajících AI.”
Správa životního cyklu dat jako základ pro nasazení GenAI
Data se stávají stěžejním tématem pro lídry, kteří se věnují umělé inteligenci, přičemž 75 % organizací zvyšuje investice do správy dat v souvislosti s využíváním GenAI. Nicméně, jak se firmy snaží rozšířit používání AI, objevují se nečekané překážky – problémy spojené s daty vedly 55 % dotazovaných organizací k tomu, že se vyhnuly některým případům použití GenAI.
Řešení nedostatků v oblasti dat se ukazuje jako klíčový krok pro splnění specifických požadavků GenAI na správu dat. Organizace proto posilují zabezpečení dat (54 %), zlepšují postupy pro zajištění kvality dat (48 %) a aktualizují rámce pro správu dat nebo vytvářejí nové datové politiky (45 %). Problémy s důvěrou a měnící se regulační prostředí vedou mnohé k tomu, že se snaží balancovat na laně – minimalizovat riziko, ale zároveň se mu příliš nevyhýbat
Ačkoli si respondenti uvědomují, že řízení rizik spojených s GenAI je klíčové, tři ze čtyř nejčastěji uváděných překážek úspěšného nasazení AI souvisí s riziky, a to včetně obav z dodržování regulačních předpisů (36 %), obtíží při řízení rizik (30 %) a chybějícího modelu řízení (29 %). Tyto obavy pravděpodobně pramení ze specifických rizik spojených s AI, jako je zaujatost modelu („bias“), nesprávné výsledky („halucinace“), nové obavy o soukromí, ztráta důvěry a ochrana nových oblastí zranitelnosti.
Aby pomohly vybudovat důvěru a zajistit odpovědné používání, pracují firmy na vybudování nových kontrolních mechanismů a nástrojů pro dohled. Mezi nejčastější kroky patří vytvoření řídicího rámce správy používání nástrojů a aplikací GenAI (51 %), sledování regulačních požadavků a zajištění jejich dodržování (49 %) a provádění interních auditů nebo testů nástrojů a aplikací GenAI (43 %).
Roste potřeba prokázat hodnotu GenAI iniciativ
Při překračování fáze pilotních projektů má 41 % dotazovaných společností problémy s přesným definováním a měřením dopadů svých iniciativ v oblasti GenAI. Pouze 16 % z nich pravidelně předkládá finančním ředitelům zprávy o hodnotě, kterou AI vytváří.
S tím, jak aplikace a případy použití dozrávají, budou lídři méně ochotní investovat pouze na základě ambiciózních vizí a obav z promeškání příležitosti – měření se tak stává klíčovým faktorem pro udržení zájmu a podpory ze strany vedení a představenstev. Firmy k prokázání hodnoty využívají konkrétní klíčové ukazatele výkonnosti (48 %), vytvářejí rámec pro hodnocení investic do GenAI (38 %) a sledují změny v produktivitě zaměstnanců (38 %).