58% крупных организаций увеличивают свои ИИ-инициативы, однако только 10% активно контролируют производительность своих моделей. Этот разрыв вызывает значительные риски для бизнеса, так как многие компании не способны обнаружить сбои или нештатное поведение ИИ в производстве.
Контекст расширяющегося ИИ-портфолио
Согласно исследованию VentureBeat, организации сталкиваются с невозможностью контролировать свои ИИ-технологии, поскольку у них нет единого владельца, ответственного за все платформы. Подавляющее большинство компаний применяют несколько платформ с разделением власти, где каждая утверждает, что она является первичной. 85% организаций используют две и более системы, из которых лишь 8% стандартизировали использование единственной ИИ-платформы.
Ещё в 2024 году компании начали активно инвестировать в ИИ, и сейчас многие из них испытывают трудности с управлением этими технологиями. Нехватка контроля приводит к финансовым потерям, когда, например, 49% респондентов указывают на использование «теневого ИИ» — незарегистрированных решений с корпоративными картами.
Риски и векторы развития
Около 40% опрошенных уверены, что могут своевременно выявить сбои в алгоритмах, однако 32% сталкиваются с отсутствием единой ответственности за управление ИИ, что мешает организации контролировать все платформы в едином пространстве. Как следствие, растет число инцидентов с неэффективным использованием ИИ и риск получения высоких счетов за услуги.
Традиционно, компании следят за своими ИИ-инициативами в ручном режиме, опираясь на анализ от специалистов, что снижают общую эффективность и скорость реакции на возможные проблемы. В результате, задача обновления ИИ-менеджмента становится все более актуальной, поскольку скорость накопления новых возможностей превышает способность к контролю.
Заключение для компаний
Для русскоязычных компаний данный вопрос представляет важную проблему: необходимо ставить перед собой требования по единой стратегии управления ИИ. За счет стандартизации процессов и назначения ответственных за различные платформы можно сократить расходы и улучшить качество управления данными.
Будущие исследования и практики применения ИИ покажут, какая степень контроля необходима для успешной работы ИИ-систем, что станет критичным фактором в принятии управленческих решений.