- العديد من نماذج الذكاء الاصطناعى ليست فعالة بقدر ما يتم تسويقها ، حسب الادعاءات
- 95 ٪ من الشركات التي شملها الاستطلاع لم تشهد تأثيرًا كبيرًا جدًا من LLMS
- التخصص هو مفتاح تبني الذكاء الاصطناعي الناجح
ادعى بحث جديد من قبل مبادرة معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا ناندا أن الغالبية العظمى من مبادرات GENAI التي تحاول دفع نمو الإيرادات السريعة “تنخفض”.
من بين أولئك الذين تم أخذ عينات منه ، فإن 95 ٪ من الشركات التي تنشر الذكاء الاصطناعى التوليدي تتوقف ، “توفر تأثيرًا ضئيلًا أو معدومًا على الربح والخسارة.
يبدو أنها لعبة لا شيء أو لا شيء ، لأن 5 ٪ من الشركات التي تستفيد من الذكاء الاصطناعى التوليدي تتفوق-هذه هي في المقام الأول ، كما يقول المؤلف الرئيسي ، الشركات الناشئة التي يقودها 19 أو 20 عامًا ، والتي شهدت إيرادات من الصفر إلى 20 مليون دولار في السنة “.
يبدو أن مفتاح النجاح في نماذج الذكاء الاصطناعى هو التخصص. النشر الناجح يدور حول اختيار “نقطة ألم واحدة” وتنفيذ هذا جيدًا ، والشراكة بعناية مع الشركات التي تستخدم الأدوات.
حقق البائعون المتخصصون نجاحًا حوالي 67 ٪ من الوقت ، لكن النماذج المبنية داخليًا تنجح فقط في حوالي الثلث. ترى القطاعات ذات التنظيم العالي مثل الصناعة المالية أن العديد من المؤسسات تبني أنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بها ، لكن البحث يشير إلى أن الشركات أكثر عرضة للفشل عندما تفعل ذلك.
عندما يتم تمكين مديري الخطين لقيادة التبني ، فإنهم يرون النجاح لأنهم قادرون على اختيار الأدوات التي يمكن أن تتكيف مع مرور الوقت.
التخصيص مهم أيضًا ، حيث أن معظم ميزانيات Genai مخصصة للمبيعات والتسويق – ولكن شوهد أكبر عائد استثمار في أتمتة المكتب الخلفي.
ليست هذه هي المرة الأولى التي يشير فيها البحث إلى أن نماذج الذكاء الاصطناعى لا تعمل كما ينبغي. قدم عدد كبير من الشركات تسريح العمال من العمال ذوي المستوى الأدنى وجلبت أنظمة الذكاء الاصطناعي – ولكن أكثر من نصف شركات المملكة المتحدة التي حلت محل العمال بقرارهم.
من الصعب العثور على الفوائد الملموسة من هذه النماذج بشكل متزايد ، كما أن المخاطر الأمنية المرتبطة بالنماذج تتعلق بالمنظمات – بالإضافة إلى نماذج منظمة العفو الدولية التي تجعل أهداف ESG أكثر صعوبة في الوصول إليها.
