Kunstig intelligens-projekter er blevet tidoblet i løbet af det sidste år, siger undersøgelsen

Vi ved, at kunstig intelligens har kørt på toppen af ​​hype-bølgen, men vi hører ikke nok om de problemer og hovedpine, det fører med sig. En ny undersøgelse anslår, at antallet af komplette eller næsten færdige AI-projekter er blevet tidoblet i løbet af de sidste 12 måneder. Gode ​​nyheder, men det betyder, at it-teams kæmper for at følge med. Virksomheder har brug for flere mennesker med de rigtige kompetencer til at sætte det hele sammen, og ledere og ledere skal sikre, at AI'en sikkert leverer det, virksomheden har brug for.

Det drejer sig om talentmangel, integrationsudfordringer og styringskrav, en nylig undersøgelse af 700 it-chefer og -chefer udgivet af Juniper Networks finder.

Den mest øjenbrynsløftende lydbid: Fuldførte eller næsten afsluttede AI-implementeringer voksede fra 6 % for et år siden til 63 % i dag. Derudover ser vi i øjeblikket øget entusiasme for fuld AI-adoption i forhold til de smallere use cases, der dominerede sidste års undersøgelse. Procentdelen af ​​it-ledere, der siger, at de ønsker at implementere fuldt aktiverede AI-brugstilfælde med udbredt anvendelse i fremtiden, sprang fra 11 % til 27 %.

Den mangeårige byg-eller-køb-gåde er dukket op med AI-projekter. Virksomheder er splittede med hensyn til at implementere off-the-shelf AI-løsninger sammenlignet med dem, der er bygget internt. Næsten 4 ud af 10 ledere (39 %) angiver, at deres organisationer blander AI-løsninger fra hylden med dem, de bygger selv fuldt ud, hvor 3 ud af 10 siger, at de enten kun bruger hylden eller kun er fuldt in-house bygget løsninger.

At bygge AI-løsninger internt bringer sine egne udfordringer. Mere end halvdelen (53 %) af de adspurgte it-ledere siger, at pålideligheden af ​​disse interne AI-applikationer er en top udfordring, efterfulgt af integration med eksisterende systemer (46%), at finde nye AI-kompatible talenter (44%) og udvikling tid (44%).

At finde eller pleje det rigtige talent til at udvikle, drive og udnytte AI er et problem, der udfordrer mange af nutidens it-ledere. Undersøgelsen finder tre områder som de vigtigste investeringsintentioner (21 % hver): Ansættelse af de rigtige mennesker til at drive og udvikle AI kapaciteter, videreuddannelse af AI-modellerne og udvidelse af det nuværende AI-værktøjs muligheder til nye forretningsenheder.

Mindst 42 % siger, at deres eksisterende data- og analysegrupper inkorporerer og tager føringen med AI-teknologi. Et tilsvarende antal har etableret et AI-center of excellence.

De vigtigste trin til at muliggøre adoption af AI på arbejdsstyrken inkluderer at levere værktøjer og muligheder for at anvende nyerhvervede AI-færdigheder (43 %), opdatering af ydeevne målinger til at inkludere AI (40 %), udvikling af en arbejdsstyrkeplan, der identificerer nye færdigheder og roller (39 %) og ændrede lærings- og udviklingsrammer (39%).

Yderligere 39 % af it-lederne løser denne udfordring ved at implementere og bruge AI-aktiverede udviklingsværktøjer med lav og ingen kode. Omkring en tredjedel, 34 %, anvender AI-modelleringsautomatiseringsværktøjer.

I 2021 stod virksomheder over for de AI-relaterede udfordringer med at udvikle modeller og standardisere data. I 2022 forbliver disse udfordringer, men dem, der er relateret til at skabe styringspolitikker (35 %) og vedligeholde AI-systemer (34 %) er blevet vigtigere.

Med store AI-kapaciteter følger et stort ansvar. Kun 9 % af it-ledere anser deres AI-styring og -politikker, såsom etablering af en virksomhedsdækkende AI-leder eller ansvarlige AI-standarder og -processer, for at være fuldt modne. Flere ledere ser IT-styring som en prioritet: 95 % er enige i, at en ordentlig AI-styring er nøglen til at være på forkant med fremtidig lovgivning, op fra 87 % i 2021. Næsten halvdelen af ​​de adspurgte (48%) mener, at der skal ske mere handling omkring effektiv AI-styring.

Tæt på halvdelen, 44 %, rapporterer, at de har etableret AI-etik og ansvarlig AI-standarder og -processer. Den samme procentdel etablerede også virksomhedsdækkende AI-ledere, som overvåger AI-strategi og -styring.

IT-ledere angiver, at de største risici ved utilstrækkeligt tilsyn med AI er accelereret hacking eller hvad undersøgelsens forfattere kalder "AI-terrorisme" (55%). Privatliv rangerer også som den største bekymring, citeret af 55 %. Overholdelse af regulering (49 %) og tab af menneskelig handlekraft (48 %) blev også angivet som toprisici.