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.
Дивіться також Адвокати представили в суді докази, повністю вигадані й згенеровані штучним інтелектом
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.