KPMG проанализировала, приносят ли технологии искусственного интеллекта реальную отдачу канадским компаниям. Опрос, в котором приняли участие 753 руководителя бизнеса, показал: несмотря на рост популярности ИИ, зарабатывают на нем лишь около 2% респондентов. Большинство компаний не смогли найти финансовый эффект от внедрения генеративных моделей. Об этом сообщает 24 Канал со ссылкой на исследование KPMG.
Смотрите также Адвокаты представили в суде доказательства, полностью вымышленные и сгенерированные искусственным интеллектом
Почему компании не видят прибыли от ИИ?
Лучшие результаты демонстрируют крупные корпорации с годовым оборотом от 1 млрд долларов. Часть компаний вообще пока не интегрировала ИИ в свои рабочие процессы и работает на уровне экспериментов. Активнее других технологию используют отделы ИТ, маркетинга и продаж. Высокий уровень внедрения также фиксируется в сферах исследований и разработок, финансов, бухгалтерии и инженерии.
Руководитель направления Digital and Transformation в KPMG Canada Стефани Террил отмечает, что только "тонкая прослойка" бизнесов уже видит прирост благодаря инвестициям в ИИ. По ее мнению, это естественно, ведь новые технологии требуют времени, чтобы быть полноценно интегрированными в операционные процессы и показать ощутимый ROI. Однако она подчеркивает: затягивание может стоить Канаде конкурентоспособности, ведь экономика страны сталкивается со снижением производительности.
Террил отмечает, что вывод не заключается в отказе от ИИ. Наоборот – по ее мнению, компании должны ускорить внедрение технологий в ключевые процессы, чтобы получить продуктивные результаты в ближайшей перспективе и не отставать от глобальных конкурентов.
Как пишет Gizmodo, несмотря на нынешнее отсутствие прибыли, ожидания бизнеса остаются оптимистичными. Треть опрошенных считает, что увидит отдачу в течение года. Еще 60% прогнозируют появление ROI в промежутке от одного до пяти лет.
Как работают детекторы ИИ-контента?
С распространением инструментов искусственного интеллекта растет потребность в методах, позволяющих отличить контент, созданный человеком, от сгенерированного машиной. На рынке появляются специальные "детекторы ИИ", которые обещают решить эту проблему. Но как они функционируют и насколько точны их результаты в реальных условиях?
Для детекции изображений иногда анализируют встроенные метаданные, которые некоторые ИИ-инструменты добавляют к файлу. Например, инструмент Content Credentials позволяет отследить историю редактирований файла, если он создавался в совместимом программном обеспечении. Как и в случае с текстом, изображения могут сравнивать с базами данных, содержащих образцы контента, сгенерированного ИИ. Некоторые разработчики также начали добавлять к результатам работы своих систем скрытые водяные знаки – паттерны, незаметные для человека, но распознаваемые специальными алгоритмами. Впрочем, ни одна из крупных компаний еще не предоставила публичного доступа к своим инструментам распознавания.