Світові інвестиції в ШІ у 2026 році можуть сягнути 2,5 трлн доларів
Інвестиції у штучний інтелект у 2026 році можуть сягнути 2,5 трлн доларів, а бізнес шукає способи об’єднати дані та ШІ-системи.
Світові інвестиції у штучний інтелект у 2026 році, за оцінкою авторів нового звіту, сягнуть 2,5 трлн доларів — на 44% більше, ніж роком раніше. Водночас компанії стикаються з проблемою фрагментації даних і систем ШІ: окремі підрозділи можуть ефективно працювати ізольовано, але не обмінюватися інформацією між собою.
Про це йдеться у партнерському матеріалі MIT Technology Review, підготовленому підрозділом Insights у співпраці з Uniphore. У ньому зазначається, що можливості моделей розвиваються швидше, ніж більшість організацій встигають інтегрувати їх у свою роботу, а вартість продуктивності ШІ знижується.
Проблема ізольованих даних
Автори наводять приклад, коли фахівці з продажу не знають про відкриті звернення клієнта до служби підтримки, а маркетингові системи персоналізують контент без урахування інформації, якою володіє фінансовий підрозділ. За такого підходу дані накопичуються в окремих системах, а компанія загалом має менше інформації для ухвалення рішень.
У звіті це названо структурною проблемою масштабування корпоративного ШІ. Автори стверджують, що більшість підприємств поки не збільшують доходи завдяки ШІ та не переосмислюють принципово власні робочі процеси. Натомість компанії зі стабільнішою віддачею від технології спершу змінюють процеси, а вже потім обирають моделі.
Архітектура та контроль даних
Для переходу від ШІ як інструменту до моделі роботи організаціям, на думку авторів, потрібно поєднувати людей, процеси й дані в реальному часі, водночас забезпечуючи управління та контроль. Серед запропонованих кроків — перебудова інфраструктури даних із фокусом на доступність, а не лише на їхній обсяг, а також заміна фіксованих технологічних стеків на модульні архітектури.
Окремо у звіті порушено питання суверенітету ШІ: де саме працюють моделі, хто їх контролює та як вони функціонують між різними організаційними й юридичними юрисдикціями. Автори вважають, що підготовленість даних важливіша за сам обсяг інформації, а робота з даними без їх обов’язкової міграції чи централізації може бути корисною в умовах вимог щодо локалізації даних і використання кількох хмарних середовищ.
