Нове дослідження про гроші – більшість компаній досі не заробляє на ШІ

KPMG проаналізувала, чи приносять технології штучного інтелекту реальну віддачу канадським компаніям. Опитування, у якому взяли участь 753 керівники бізнесу, засвідчило: попри зростання популярності ШІ, заробляють на ньому лише близько 2% респондентів. Більшість компаній не змогли знайти фінансовий ефект від впровадження генеративних моделей. Про це повідомляє 24 Канал із посиланням на дослідження KPMG.

Чому компанії не бачать прибутку від ШІ?

Найкращі результати демонструють великі корпорації з річним обігом від 1 млрд доларів. Частина компаній узагалі поки що не інтегрувала ШІ у свої робочі процеси й працює на рівні експериментів. Активніше за інших технологію використовують відділи ІТ, маркетингу й продажів. Високий рівень впровадження також фіксується у сферах досліджень і розробок, фінансів, бухгалтерії та інженерії.

Керівниця напряму Digital and Transformation у KPMG Canada Стефані Терріл зазначає, що лише "тонкий прошарок" бізнесів уже бачить приріст завдяки інвестиціям у ШІ. На її думку, це природно, адже нові технології потребують часу, щоб бути повноцінно інтегрованими в операційні процеси та показати відчутний ROI. Однак вона підкреслює: затягування може коштувати Канаді конкурентоздатності, адже економіка країни стикається зі зниженням продуктивності.

Терріл наголошує, що висновок не полягає у відмові від ШІ. Навпаки – на її думку, компанії мають пришвидшити впровадження технологій у ключові процеси, щоб отримати продуктивні результати в найближчій перспективі й не відставати від глобальних конкурентів.

Як пише Gizmodo, попри нинішню відсутність прибутку, очікування бізнесу залишаються оптимістичними. Третина опитаних вважає, що побачить віддачу протягом року. Ще 60% прогнозують появу ROI у проміжку від одного до п'яти років.

Як працюють детектори ШІ-контенту?

З поширенням інструментів штучного інтелекту зростає потреба у методах, що дозволяють відрізнити контент, створений людиною, від згенерованого машиною. На ринку з'являються спеціальні "детектори ШІ", які обіцяють вирішити цю проблему. Але як вони функціонують і наскільки точними є їхні результати в реальних умовах?

Для детекції зображень іноді аналізують вбудовані метадані, які деякі ШІ-інструменти додають до файлу. Наприклад, інструмент Content Credentials дозволяє відстежити історію редагувань файлу, якщо він створювався у сумісному програмному забезпеченні. Як і у випадку з текстом, зображення можуть порівнювати з базами даних, що містять зразки контенту, згенерованого ШІ. Деякі розробники також почали додавати до результатів роботи своїх систем приховані водяні знаки – патерни, непомітні для людини, але розпізнавані спеціальними алгоритмами. Втім, жодна з великих компаній ще не надала публічного доступу до своїх інструментів розпізнавання.