Исследование, проведённое компанией Hitachi Vantara, говорит о том, что устаревшая инфраструктура хранения и обработки данных оказывает негативное влияние на реализацию ИИ-проектов. В частности, по этой причине неэффективными в глобальном масштабе оказываются до $108 млрд инвестиций в ИИ-сфере в год. Инфраструктурные недостатки мешают 58 % организаций в США и Канаде извлечь выгоду из использования ИИ.
В опросе приняли участие более 1200 руководителей высшего звена, включая глав IT-подразделений, из 15 стран, в том числе 307 респондентов из США и Канады. Около 84 % этих предприятий заявили о слишком быстром повышении сложности их инфраструктуры данных, что мешает управлению. Более половины — 57 % — опрошенных утверждают, что это затрудняет выявление утечек информации. А 59 % опасаются, что критическая потеря данных будет катастрофической для их компании.
Как показало исследование, 98 % организаций используют, тестируют или оценивают ИИ, однако возможности предприятий в плане масштабирования таких проектов и получения выгоды от них значительно различается. В США и Канаде 42 % компаний считаются зрелыми в плане работы с данными. Вместе с тем 58 % организаций сталкиваются с различными трудностями, включая структурные недостатки и сложности с автоматизацией.
Источник изображения: Hitachi Vantara
Примерно 84 % респондентов, чьи компании обладают высоким уровнем зрелости в области работы с данными, сообщили об измеримой рентабельности инвестиций в ИИ по сравнению с 48 % предприятий, отстающих в соответствующей области. Одним из ключевых факторов успеха при реализации ИИ-проектов является качество данных: об этом заявили 59 % респондентов.
Среди организаций с развитой инфраструктурой данных 59 % говорят, что ИИ имеет решающее значение для их бизнеса, против всего 18 % среди компаний с более слабой базой. О внедрении средств автоматизации в таких группах предприятий сообщили соответственно 65 % и 27 % опрошенных, о наличии отказоустойчивой архитектуры — 82 % и 19 %.
Источник:
