Neue Forschungsergebnisse verdeutlichen Talentmangel und strategische Lücken bei GenAI-Anwendungen

Eine aktuelle Studie zeigt, dass US-Unternehmen vom Potenzial künstlicher Intelligenz (GenAI) in der Produktion zur Verbesserung ihrer Geschäfts- und Mitarbeiterproduktivität begeistert sind. Doch hinter der gesteigerten Begeisterung sehen Führungskräfte Verständnislücken, einen Mangel an strategischer Planung und einen Mangel an Talenten als Hindernisse für die Erkenntnis und Messung des vollen Werts der Technologie.

Anfang des Jahres befragte Coleman Parks Research mit Unterstützung von SAS 300 Entscheidungsträger im Bereich GenAI-Strategie oder Datenanalyse in den USA, um die wichtigsten Hindernisse für Investitionen und Organisationen in diesem Bereich zu untersuchen. Für die Studie befragte Coleman Parks auch Führungskräfte außerhalb der USA. Diese globalen Ergebnisse werden später in diesem Jahr veröffentlicht. Die Botschaft, die in dieser US-Zusammenfassung gelesen werden kann, ist eine Demonstration der Herausforderungen und des Potenzials von GenAI: Wie man Wettbewerbsvorteile erzielt.

SAS Strategic Artificial Intelligence Intelligence Marinela Profi erklärte: „Unternehmen erkennen, dass große Sprachmodelle (LLMs) allein keine geschäftlichen Herausforderungen lösen können. GenAI sollte als Beitrag zur Idee der Hyperautomatisierung und Beschleunigung bestehender Prozesse angesehen werden.“ Anstatt ein neuartiges Spielzeug zu sein, das Unternehmen dabei hilft, alle ihre Geschäftsziele zu erreichen, sollten sich alle Unternehmen die Zeit nehmen, eine fortschrittliche Strategie zu entwickeln, die in Technologie investiert, die die Erklärbarkeit für die Integration und Verwaltung von LLM bietet, bevor sie sich voll und ganz engagieren. „gesperrt“. „

Organisationen stoßen in vier Schlüsselbereichen auf Hindernisse:

Die Stärkung des Vertrauens in die Datennutzung und die Ermöglichung von Compliance sind von entscheidender Bedeutung: Nur 1 von 10 Unternehmen verfügt über ein zuverlässiges System zur Messung von Voreingenommenheit und Datenschutzrisiken im LLM. Darüber hinaus fehlt 93 % der US-Unternehmen ein umfassender Governance-Rahmen für GenAI, und die meisten Unternehmen sind dem Risiko einer vorübergehenden Nichteinhaltung gesetzlicher Vorschriften ausgesetzt.

Bei der Integration von GenAI in bestehende Systeme und Prozesse können Kompatibilitätsprobleme auftreten, sodass Teams möglicherweise vor einigen Kompatibilitätsproblemen stehen, wenn sie versuchen, GenAI in ihre aktuellen Systeme zu integrieren.

Da es den Personalabteilungen an den notwendigen Fähigkeiten und Ressourcen mangelt, befürchten Organisationsleiter, dass sie nicht in der Lage sein werden, die notwendigen Fähigkeiten zu erwerben, um das Beste aus ihren GenAI-Investitionen herauszuholen.

Führungskräfte führten unerschwingliche direkte und indirekte Kosten an, die mit der Nutzung von LLM verbunden sind. Der Modellersteller kann eine Kostenschätzung vorlegen, die unerschwinglich ist (Organisationen erkennen nun, dass dies ebenfalls unerschwinglich ist). Doch die Kosten für die Vorbereitung, Schulung und das ModelOps-Management sind langwierig und komplex.

Experten sagen: „Dies wird letztendlich ein realer Anwendungsfall sein, um sicherzustellen, dass wir den höchsten Wert liefern und menschliche Bedürfnisse auf nachhaltige und skalierbare Weise lösen können. Durch diese Forschung werden wir weiterhin daran arbeiten, Organisationen zu helfen.“ Bleiben Sie relevant und intelligent. Investieren Sie mit Bedacht und bleiben Sie widerstandsfähig. In einer Zeit, in der sich die KI-Technologie fast täglich weiterentwickelt, hängt der Wettbewerbsvorteil stark von der Fähigkeit ab, die Disziplin der Widerstandsfähigkeit anzunehmen , SAS Innovation for Business. Daten- und KI-Erfahrungen von Führungskräften, Technologieanwendern und SAS-Partnern.

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