Изкуственият интелект може да донесе 15 пъти по-добра възвръщаемост, ако му имаме доверие, показва международно проучване

Нов доклад на световния лидер в областта на данните и изкуствения интелект SAS, базиран на изследователски анализ на IDC, разкрива какво стои зад успеха на организациите, които извличат най-голяма печалба от инвестициите си в изкуствен интелект и това е прилагането на надеждни практики за ИИ. Организациите, които прилагат такива мерки, имат 15 пъти по-голям шанс да отчетат силна възвръщаемост на инвестициите от своите ИИ проекти.

 

Според втория годишен доклад „Въздействие на данните и ИИ: новата икономика на доверието“, организациите с най-силни практики за управление, качество на данните и възможности за одит, се представят много по-добре от останалите. Те отчитат поне двойно по-висока възвръщаемост от внедряването на ИИ, макар да са относително малка част от пазара. За сравнение, по-малко от една на всеки 20 компании, които изостават в прилагането на надежден ИИ, могат да се похвалят с подобни резултати. Това показва проучване, проведено в 28 държави и обхващащо основно секторите банкиране, застраховане, бионауки и публичен сектор.

 

„Когато изкуственият интелект работи, ефектът е невероятен“, казва Брайън Харис, главен технологичен директор в SAS. „Въпреки това е добре известно, че съвременните ИИ агенти могат да грешат в над 25% от случаите при сложни задачи – което е неприемливо при вземането на важни решения. За да се постигне точност, компаниите трябва да вложат експертни познания в процесите и да държат хората в центъра на контрола. Тези, които успеят, ще затворят пропастта на доверието, ще спечелят предимство на пазара.“

„С нарастването на автономността на изкуствения интелект, компаниите се изправя пред ново предизвикателство: как да запазят доверието в системи, които хората не разбират напълно“, допълва Крис Маршал, вицепрезидент в IDC. „Нашите резултати показват, че по-силният контрол, прозрачността, отговорността и надеждната основа от данни се превръщат в задължителни условия за успешното използване на ИИ.“

 

Основните изводи от доклада обхващат три теми:

 

ИИ, който не може да се обясни, е сериозен бизнес риск

Изследователите са установили, че в много организации служителите все по-често се колебаят дали да разчитат на системи, които може да предоставят правилни резултати, но не могат да обяснят как са достигнали до тях. С увеличаването на автономността на ИИ този риск се задълбочава. Затова е изключително важно да разбираме как ИИ взима решенията си, ако искаме да имаме успех.

Докладът разглежда и едно от основните препятствия пред успешното внедряване на ИИ: липсата на доверие, която кара служителите да отменят решенията на ИИ и да извършват ръчни корекции. Това задълбочава проблема с надеждността на ИИ и води до загуба на време, продуктивност и печалба. Тъй като качеството на решенията на ИИ зависи от качеството на данните, върху които е обучен, изграждането на стабилна основа от данни е от решаващо значение за намаляване на случаите на намеса от страна на служителите.

Ключови констатации:

• 97,2% от потребителите променят или отменят препоръките, генерирани от ИИ, поне в някои случаи.
• Основната причина служителите да отменят решение на ИИ, независимо дали резултатът е бил правилен, е невъзможността системата да обясни своята логика.
• Доверието спада от 76% при генеративния ИИ до 66% за автономните ИИ агенти, което подчертава нарастващите притеснения с увеличаването на тяхната самостоятелност.

 

Надеждните практики за ИИ водят до бизнес успех

Докладът разкрива нарастваща пропаст във възвръщаемостта между компаниите, които залагат на надеждни практики при изкуствения интелект, и тези, които не го правят. Резултатите показват, че организациите, които извличат най-голяма полза от ИИ, не непременно използват различни технологии, а по-скоро управляват ИИ по различен начин.

 

Ключови констатации:

• Организациите, инвестиращи в мерки за надежден ИИ, са 15 пъти по-склонни да отчетат висока или много висока възвръщаемост на инвестициите от своите ИИ проекти (62% срещу 4%).
• Организациите с най-добри практики за надежден ИИ постигат 1,85 пъти по-добри резултати по 13 различни бизнес показателя, включително ръст на приходите, спестяване на разходи и подобряване на клиентското преживяване.
• 85% от тези лидери в областта на ИИ увеличават инвестициите си в надежден ИИ с повече от 10% през тази година, като по този начин разширяват разликата в представянето си спрямо останалите.

 

Твърде много организации губят време и средства, заради слаба основа от данни

Повечето организации внедряват ИИ върху недостатъчно развити или остарели данни и инфраструктура за данни. Без стабилна основа, която да осигурява прозрачност и обяснимост, организациите трудно управляват ефективно ИИ и реализират стойност от него.

 

Ключови констатации:

· Само 17,5% от компаниите разполагат с напълно оптимизирана инфраструктура за данни, достатъчно зряла за изискванията на ИИ агенти.

· Организациите с оптимизирана основа от данни са четири пъти по-склонни да очакват висока възвръщаемост от ИИ проекти и са шест пъти по-склонни да прилагат изисквания за качество на данните и механизми за обяснимост, необходими за изграждане на доверие.

 

По-задълбочен поглед

Констатациите се основават на глобално проучване сред 2 699 ръководители и експерти, които имат познания или влияние върху инициативите за данни и ИИ в своите организации. Проучването е проведено в 28 държави и обхваща четири основни сектора: банкиране, застраховане, бионауки (фармацевтика, биотехнологии, медицина, биохимия и здравеопазване) и публичен сектор.

 

Ключови изводи по индустрии:

• Банковите лидери разглеждат доброто управление на ИИ не само като регулаторно изискване, а и като конкурентно предимство и оперативна необходимост. 85% от водещите банки са изградили рамки за управление на ИИ, в сравнение с едва 29% от изоставащите.
• 41% от лидерите в публичния сектор планират да увеличат инвестициите си в надежден ИИ с повече от 20% през следващата година.
• 23% от организациите в сектора на бионауките са внедрили ИИ в мащаб за цялата компания, което е най-високият дял сред всички изследвани индустрии.

 

Разгледайте пълния доклад и резултатите от проучването на: sas.com/ai-impact.

 

Какво прави ИИ надежден?

Надеждният ИИ е изкуствен интелект, създаден така, че да бъде надежден, справедлив, сигурен, съобразен с регулаторните изисквания и способен ясно да показва как е стигнал до дадено решение. Потребителите и лицата, вземащи решения на всички нива в организацията, трябва да могат да държат ИИ системите отговорни за неправилни или липсващи резултати. Освен това всяка ИИ система трябва да бъде управлявана и да доказва съответствие с ясно определени правила.

 

Какво прави една организация лидер в надеждния ИИ?

В рамките на проучването организациите са оценени по пет измерения на надеждния ИИ с максимален резултат от 100 точки. За лидери са определени организациите със среден резултат от 80 точки или повече.

Оценяването е извършено по следните критерии:

1. Качество на данните и управление на данните.
2. Управление и контрол на моделите.
3. Обяснимост и справедливост.
4. Политики за отговорен ИИ.
5. Одит и отчетност.

За SAS

SAS е световен лидер в областта на данните и изкуствения интелект, който помага на организациите да вземат уверени решения с ИИ, на който могат да се доверят. В продължение на десетилетия SAS задава стандартите за софтуерни решения с реално бизнес въздействие, съчетавайки задълбочена индустриална експертиза, прозрачност и добро управление. SAS ви дава СИЛАТА ДА ЗНАЕТЕ®.