글로벌 설문 조사에 따르면 기업 중 9%만이 생성 AI를 크게 사용하고 있으며 데이터 개인 정보 보호 및 IT 문제를 주요 채택 장벽으로 꼽았습니다.

최근 조사에 따르면 기업의 생성 기술 채택률은 AI 기술을 둘러싼 과대광고를 따라잡지 못했습니다. 데이터 개인 정보 보호, 규정 및 IT 인프라는 기술이 널리 사용되는 것을 방해하는 주요 장애물입니다.

또한 읽기 : Leonardo CEO, Davos에서 AI 위협에 대한 사용자의 어리석음을 강조

호주에 본사를 둔 Telstra와 MIT Technology Review Insights가 실시한 조사에 따르면 전 세계 9명 이상의 비즈니스 리더 중 300%만이 AI를 적극적으로 활용하는 것으로 나타났습니다.

AI가 화두이지만 기업은 아직 AI에 대한 준비가 되어 있지 않은 것으로 조사 결과 나타났습니다 https://t.co/4PxMMUTjCR #일체 포함 # 인공 지능

— 이상한 슈미(@schumytw) 2024 년 3 월 6 일

MIT 보고서

대부분의 리더들은 AI의 잠재력에 대해 낙관하고 AI의 활용 범위를 확대할 것으로 예상했지만, 이 기술을 조기에 채택한 기업조차도 제한된 비즈니스 영역에 AI를 배포했습니다. 

설문 조사에서 신고, 호주 국립 인공 지능 센터(National Artificial Intelligence Center)의 창립 이사인 Stela Solar는 성숙하고 기업에 적합한 환경을 운영하는 것이 얼마나 쉬운지에 대한 오해가 있다고 말했습니다. 생성 적 AI. 그녀는 이를 채택하려면 기업이 데이터 품질과 기능, 개인 정보 보호 조치, AI 기술을 개선하고 조직 전체에 안전하고 책임감 있는 AI 거버넌스를 구현해야 한다고 덧붙였습니다. 

그녀는 또한 앱 디자인, 데이터 및 비즈니스 프로세스 연결, 회사 정책 등과 같은 주변 요소가 여전히 필요하다고 말했습니다.

그러나 대부분의 비즈니스 리더들은 2024년까지 생성 AI가 비즈니스 기능이나 일반 목적의 두 배 이상 사용될 것으로 예상한다고 말했습니다. 

Telstra의 남아시아 마케팅 책임자인 Chris Levanes에 따르면 2023년 얼리 어답터들은 사람의 감독이 덜 필요하기 때문에 반복적이고 가치가 낮은 작업을 자동화하는 기술을 주로 사용했습니다.

응답자들이 자신의 의견을 추가합니다.

2024년까지 응답자의 85%가 이러한 낮은 가치 작업에 생성 AI를 사용할 것으로 예상합니다. 77%는 이를 고객 서비스에 구현할 것으로 예상하고, 74%는 전략적 분석에 구현할 예정입니다. 

잠재적인 배치가 가능한 다른 영역에는 제품 혁신, 공급망 물류 및 판매가 포함됩니다. 

그러나 보고서는 광범위한 출시에 몇 가지 장애물이 있음을 지적했습니다. 생성 적 AI 내년에는 특히 IT 리소스와 역량을 강조하고 이러한 계획에 "야망과 오만함"이 높다고 표시했습니다.

최근 MIT 조사에 따르면 기업의 생성적 AI 채택률은 아직 기술에 대한 과대평가와 일치하지 않습니다. 데이터 개인 정보 보호, 규제 및 IT 인프라가 광범위한 사용에 주요 장벽으로 작용하고 있는 것으로 나타났습니다. https://t.co/aam3khvShC

— NBC10 보스턴 (@NBC10Boston) 2024 년 3 월 6 일

응답자 중 30% 미만이 회사의 IT 특성으로 인해 생성 AI를 신속하게 채택할 수 있을 것이라고 답했으며, 생성 AI를 출시하는 기업은 새로운 기술을 지원하기 위한 IT 인프라에 대한 확신이 훨씬 적습니다. 

반대로, 응답자의 56%는 IT 투자 예산으로 인해 생성 AI 구현이 제한된다고 답했습니다.

응답자의 최대 77%는 규제, 규정 준수, 데이터 개인정보 보호가 생성 AI 생태계의 빠른 도입을 가로막는 주요 장애물이라고 밝혔습니다. 이러한 문제는 2022년 말에 이 기술이 출시되면서 악명을 얻은 이후 주요 관심사였습니다. OpenAI 좋은 ChatGPT.

AI Singapore의 AI 혁신 이사인 Laurence Liew는 월요일에 발표된 MIT 보고서에서 이러한 위험을 완화하려면 AI 모델에 대한 명확한 거버넌스 프레임워크와 보안 절차를 확립하는 것이 필요하다고 언론에 강조했습니다.

Liew는 기업이 적절한 거버넌스를 갖추고 있는지, 내부 문서가 적절하게 분류되거나 안전한지 물어봐야 한다고 말했습니다. 그는 기업은 직원의 급여와 같은 개인 정보를 공개하도록 속일 수 있는 AI 모델을 피하고 싶어할 것이라고 말했습니다. 

• SEO 기반 콘텐츠 및 PR 배포. 오늘 증폭하십시오.
• PlatoData.Network 수직 생성 Ai. 자신에게 권한을 부여하십시오. 여기에서 액세스하십시오.
• PlatoAiStream. 웹3 인텔리전스. 지식 증폭. 여기에서 액세스하십시오.
• 플라톤ESG. 탄소, 클린테크, 에너지, 환경, 태양광, 폐기물 관리. 여기에서 액세스하십시오.
• PlatoHealth. 생명 공학 및 임상 시험 인텔리전스. 여기에서 액세스하십시오.
• 출처: https://metanews.com/survey-reveals-slow-adoption-of-generative-ai-in-business-despite-high-expectations/