Generatived (Beta) | Cung cấp tin tức và xu hướng mới nhất về AI sáng tạo

DataRobot đã công bố một cuộc khảo sát toàn cầu cho thấy nhiều tổ chức vẫn đang vật lộn với thách thức tạo ra giá trị kinh doanh từ AI. Cuộc khảo sát với hơn 700 chuyên gia AI cho thấy chỉ 34% cảm thấy họ có đủ công cụ để đạt được mục tiêu AI của mình. Nghiên cứu đã xác định các lĩnh vực khó khăn chính, bao gồm độ tin cậy của mô hình, phát triển AI tổng quát, tích hợp hệ thống và quy trình làm việc hợp tác.

Ngoài ra, cuộc khảo sát cho thấy gần một nửa số người tham gia gặp phải vấn đề trong việc giám sát các mô hình AI của họ, nêu bật nhu cầu theo dõi đầu ra theo thời gian thực và hiệu suất ổn định. Khoảng một phần ba cho biết đang gặp khó khăn trong việc phát triển và triển khai AI tổng quát do kỳ vọng đầu ra không rõ ràng và độ phức tạp của nguyên mẫu. Sự chậm trễ trong việc tích hợp và quy trình làm việc bị phân mảnh cũng là một trong những trở ngại lớn được nêu ra.

Khi AI dự đoán và AI tổng hợp tiếp tục hội tụ, nghiên cứu cho thấy khoảng cách về niềm tin giữa những người thực hành. Trong khi 90% kỳ vọng các loại AI này sẽ được tích hợp trong vòng một năm thì 71% không tự tin vào khả năng phát triển và triển khai các giải pháp AI hiệu quả. Cần có các công cụ hỗ trợ cả môi trường mã và GUI, với các biện pháp thực hành tốt nhất do nhà cung cấp cung cấp và các giải pháp có thể tùy chỉnh ngay lập tức.

Michael Schmidt, CTO của DataRobot, nhấn mạnh sự cần thiết của các phương pháp tiếp cận mới phù hợp với dữ liệu cụ thể và yêu cầu của các trường hợp sử dụng. Ông chỉ ra sự cần thiết của quy trình công việc và các thành phần có thể giải quyết những thách thức mà các nhóm AI phải đối mặt nhằm đáp ứng những kỳ vọng mà doanh nghiệp đặt ra đối với việc đầu tư vào AI. Những người quan tâm đến những phát hiện chi tiết và hiểu biết sâu sắc có thể xem báo cáo đầy đủ.