Прилагането на надеждни практики при изкуствения интелект прави организациите 15 пъти по-склонни да отчетат висока възвръщаемост на инвестициите от своите ИИ проекти. Това разкрива вторият годишен доклад „Въздействие на данните и ИИ: новата икономика на доверието“, подготвен от световния лидер в областта на данните и изкуствения интелект SAS на базата на изследователски анализ на IDC.
Проучването е проведено сред 2 699 ръководители в 28 държави, обхващайки основните сектори банкиране, застраховане, бионауки и публичен сектор. Резултатите показват, че компаниите с най-силни практики за управление, качество на данните и възможности за одит отчитат поне двойно по-висока възвръщаемост спрямо останалите. В същото време по-малко от 5% от организациите, които изостават в прилагането на надежден ИИ, постигат подобни успехи.
Основно препятствие пред успешното внедряване на технологията се оказва липсата на обяснимост на процесите. При автономните ИИ агенти доверието спада до 66%, което кара 97,2% от потребителите да отменят или променят генерираните препоръки. Тъй като съвременните ИИ агенти могат да допускат грешки в над 25% от случаите при сложни задачи, експертите отбелязват, че запазването на човешкия контрол е критично за предотвратяване на загубата на време и продуктивност.
Докладът отчита и сериозни пропуски в технологичната подготвеност - едва 17,5% от компаниите разполагат с напълно оптимизирана инфраструктура за данни, готова за изискванията на съвременните ИИ среди. Организациите с подходяща основа от данни са четири пъти по-склонни да очакват висока възвръщаемост и шест пъти по-склонни да прилагат необходимите механизми за качество и обяснимост.
Анализът по индустрии показва, че 85% от водещите банки вече са изградили рамки за управление на ИИ спрямо едва 29% от изоставащите в сектора. В публичния сектор 41% от лидерите планират да увеличат инвестициите си в надежден ИИ с над 20% през следващата година, а в сектора на бионауките 23% от организациите вече са внедрили ИИ в мащаб за цялата компания.
Според методологията на проучването надеждният ИИ изисква изграждане на сигурна и справедлива система с висока обяснимост, като компаниите-лидери постигат над 80 от 100 възможни точки по пет основни критерия: качество на данните, управление на моделите, обяснимост, политики за отговорност и одит.
