Вот что больше всего беспокоит лидеров технологической отрасли при использовании искусственного интеллекта на работе
Топ-беспокойство лидеров технологической отрасли при применении искусственного интеллекта на рабочем месте
Generative AI может быть впечатляющим инструментом для повышения продуктивности, но как IT-специалистам, так и бизнес-пользователям следует быть осторожными, так как он также усложняет рабочие процессы и бизнес-процессы в целом. Таково предупреждение авторов нового исследования IEEE study, которое предостерегает от того, что “использование искусственного интеллекта не так просто, как кажется”.
Результаты опроса, проведенного среди 350 лидеров глобальных технологических компаний в сентябре, утверждают, что хотя практически каждая компания хочет использовать потенциал искусственного интеллекта, важно получить соответствующее образование и подготовку организации.
Несмотря на препятствия, движение к использованию искусственного интеллекта идет великими темпами. 70% опрошенных указали, что они уже внедрили или планируют внедрить инструменты, использующие обработку естественного языка, в следующем году, что больше, чем 67% в предыдущем опросе. Основные применения искусственного интеллекта в следующем году включают в реальном времени кибербезопасность, повышение эффективности цепочки поставок, помощь и ускорение разработки программного обеспечения, автоматизацию обслуживания клиентов и ускорение процесса отбора соискателей на вакансии.
Тем не менее, переход к использованию искусственного интеллекта произойдет не сразу. “Интеграция искусственного интеллекта в существующую работу далеко не простая задача”, – указывают авторы исследования. Вспомните о многих предыдущих так называемо простых внедрении технологий – от облачных вычислений до IoT устройств – которые “часто вызывали смешанный отклик”. Если что-то, проекты по цифровой трансформации “имеют ошеломляюще высокий уровень неудач, что означает, что они не смогли оправдать ожидания, превысили затраты, нарушили сроки или в некоторых случаях были отменены”.
- Роборок S7 Max Ultra сейчас доступен со скидкой в $350 на День Благ...
- Я провел выходные с бесплатными курсами искусственного интеллекта о...
- Лучшие предложения на раннюю чёрную пятницу для MacBook
Также для искусственного интеллекта возможно и не всегда благоприятное будущее – “внедрение передовых технологий, таких как искусственный интеллект, может быть сложнее”, – предлагают исследователи.
Близко к 60% руководителей опасается стать слишком зависимыми от искусственного интеллекта для принятия важных решений и управления процессами. Отмечается, что “переизбыток доверия к искусственному интеллекту и потенциальные неточности” – это главная озабоченность использования искусственного интеллекта в их организациях.
Следующей основной проблемой, упомянутой 50%, являются сложности в обмене знаниями и обучении сотрудников. Руководители опасаются, что их компании не смогут полностью использовать “институциональные знания опытных специалистов для обучения новичков”. Почти половина, 47%, отметили, что сложность интеграции искусственного интеллекта в существующие рабочие процессы является одной из главных озабоченностей при использовании генеративного искусственного интеллекта в следующем году.
Еще одна проблема, возникающая с ускорением использования искусственного интеллекта, – это качество обучающих данных, говорят авторы отчета IEEE. “Системы искусственного интеллекта должны обучаться на данных. Но часто данные составляют люди, которые могут быть предвзятыми или неточными. В результате системы искусственного интеллекта могут усиливать предвзятости”. Проверка обучающих данных затруднена, так как “сведения о происхождении данных недоступны, а объем данных огромен”, по словам Пола Николича, жизненного члена IEEE.
Также: Вот как создать собственных чат-ботов с помощью ChatGPT
Генеративный искусственный интеллект все еще относительно нов, и немногие обладают соответствующей экспертизой. Руководителей спросили о наиболее востребованных навыках у кандидатов на должности, связанные с искусственным интеллектом. В списке присутствовали различные технические навыки, а также различные мягкие навыки.
«Быстрота инженерии, креативное мышление и способность проверять достижения ИИ – вот три навыка, которые необходимы для получения значимых результатов с помощью генеративного ИИ», – сказал Ю Юань, старший член IEEE, как цитируется в отчете. Иронично, что для создания ИИ нужно больше ИИ. «Одной из самых больших проблем в технологии является недостаток человеческих ресурсов для программирования», – согласно Кармело Жозе Альбанез Бастос Фильо, старшему члену IEEE. «Во многих случаях, имеется интеллектуальная работа с высокой добавленной стоимостью, но многие задачи по разработке программного обеспечения относительно просты и вскоре должны быть автоматизированы».
