Aż 89 proc. użytkowników GenAI w Polsce chce dalej inwestować w tę technologię, wynika z badania wykonanego na zlecenie SAS.
– Liderzy biznesu widzą potencjał w rozwiązaniach generatywnej sztucznej inteligencji, lecz obawiają się o prywatność i bezpieczeństwo danych. Przyznają też, że brakuje spójnych ram nadzoru nad rozwojem tej technologii – czytamy w komunikacie, poświęconym raportowi „Generative AI Challenges and Potential Unveiled: How to Achieve a Competitive Advantage”.
Badanie wykazało, że obecnie 48 proc. przedsiębiorstw w Polsce wykorzystuje generatywną sztuczną inteligencję, a 34 proc. jej użytkowników sięga po nią każdego dnia. Kolejne 46 proc. rodzimych organizacji chce wdrożyć GenAI w najbliższych dwóch latach. Z przedsiębiorstw, które już teraz korzystają z tej technologii, aż 89 proc. wyraziło zamiar zainwestowania w nią w najbliższym roku podatkowym, z czego 90 proc. ma już na to zabezpieczone środki w budżecie organizacji, wymieniono w informacji.
Czytaj także: Polska transformacja cyfrowa. Firmy muszą przyspieszyć tempo zmian, a pomóc im może AI
Najczęściej z AI korzysta marketing
– Najczęściej generatywną sztuczną inteligencję w Polsce wykorzystują działy marketingu (47 proc.), sprzedaży (34 proc.) i IT (26 proc.), a planowane są wdrożenia również w obszarach takich jak R&D (60 proc.), produkcja (53 proc.) i finanse (53 proc.) – czytamy dalej.
Wg autorów badania warto zauważyć, że generatywna sztuczna inteligencja przynosi realne korzyści polskim przedsiębiorcom – 100 proc. jej rodzimych użytkowników dostrzega poprawę wydajności przetwarzania dużych zbiorów danych, zmniejszenie kosztów operacyjnych, oszczędność czasu, a także korzyści w zakresie zarządzania ryzykiem i zgodnością, stwierdzono także.
– Niestety Polska nie wypada tak dobrze jeżeli chodzi o wdrażanie polityk dotyczących GenAI. Istnienie strategii określających, w jaki sposób pracownicy mogą, a w jaki nie mogą korzystać z niej w celach biznesowych zadeklarowało 52 proc. polskich liderów. Co więcej, tylko 6 proc. badanych wskazało, że ich organizacje w pełni spełniają obecne i zapowiedziane regulacje – wskazano również.
Jednym z celów badania było także zidentyfikowanie przeszkód, z którymi borykają się organizacje wdrażające generatywną sztuczną inteligencję. Wyniki nie są zaskakujące – dla 72 proc. polskich respondentów badania główną obawą jest zachowanie prywatności danych, a dla 70 proc. – ich bezpieczeństwa. Na podium znalazł się również nadzór (governance), który wskazało 52 proc. ankietowanych.
Bądź na bieżąco z najważniejszymi informacjami subskrybując nasz codzienny newsletter 300Sekund! Obserwuj nas również w Wiadomościach Google.
Najtrudniej jest przejść od słów do czynów
Jednym ze sposobów na zaadresowanie tych obaw są dane syntetyczne – 42 proc. polskich respondentów rozważa ich wykorzystanie, a 8 proc. już to robi. Najpoważniejszym wyzwaniem związanym z implementacją GenAI jest dla rodzimych organizacji przejście od fazy koncepcyjnej do praktycznej (64 proc. odpowiedzi), wymieniono dalej.
– Organizacje zdają sobie sprawę, że same duże modele językowe nie rozwiązują wyzwań biznesowych. Generatywna sztuczna inteligencja powinna być traktowana raczej jako idealny czynnik rozwojowy hiperautomatyzacji i przyspieszenia istniejących procesów i systemów, niż nowa zabawka, która pomoże organizacjom zrealizować wszystkie ich biznesowe aspiracje. Opracowywanie progresywnej strategii i inwestowanie w technologię, która oferuje integrację, nadzór i możliwość wyjaśniania dużych modeli językowych to kluczowe kroki, które wszystkie organizacje powinny wykonać, zanim podejmą wiążące decyzje – powiedziała powiedziała doradca strategiczny ds. AI w SAS Marinela Profi, cytowana w komunikacie.
Badanie zostało przeprowadzone na początku tego roku przez Coleman Parkes Research Ltd na zlecenie SAS wzięło udział 1,6 tys. decydentów reprezentujących przedsiębiorstwa z całego świata – również z Polski – zajmujących się strategią GenAI lub analityką danych.
Polecamy także:
- Polska nie będzie kolebką rozwoju AI. Ale centrum outsourcingu już tak
- Firmy wiedzą, że cyfryzacja jest ważna. Ale na razie niewiele z tego wynika
- Sztuczna inteligencja również się myli. Przestarzałe lub niekompletne dane powodują błędy
