A Gartner szerint a generatív mesterséges intelligencia (GenAI) projektek 30%-át 2025 végéig el fogják hagyni, mivel a szervezetek küzdenek az adatminőség, kockázatkezelés, költségek és az üzleti érték bizonyítása terén. A Gartner Adat- és Elemzési Csúcstalálkozón Sydneyben Rita Sallam, a Gartner alelnöke és elemzője elmondta, hogy a vezetők gyors megtérülést várnak, de a GenAI beruházások esetében ez nehézkes. A GenAI projektek költségei jelentősek, 5 millió és 20 millió dollár között mozognak, és a beruházások megtérülése nem mindig egyértelmű.
A GenAI beruházások igazolása különösen kihívást jelent, mivel a termelékenység növelésének közvetlen pénzügyi előnyeit nehéz bizonyítani. Számos szervezet a GenAI-t üzleti modelljeinek átalakítására és új üzleti lehetőségek teremtésére használja, de ezek a megközelítések jelentős költségekkel járnak. Sallam szerint nincs egyetlen mindenki számára megfelelő megoldás a GenAI-val kapcsolatban, és a költségek változóak.
A Gartner kutatása szerint a GenAI beruházások magasabb toleranciát igényelnek az indirekt, jövőbeli pénzügyi befektetésekre, szemben az azonnali megtérüléssel. Ez a vonakodás torzíthatja a beruházási allokációkat a taktikai célok felé a stratégiai eredményekkel szemben. Az üzleti érték megvalósítása érdekében a korai alkalmazók különböző iparágakban és üzleti folyamatokban különféle javulásokat jelentettek, például átlagosan 15,8%-os bevételnövekedést, 15,2%-os költségmegtakarítást és 22,6%-os termelékenységjavulást.
Ez is érdekelhet: A top 10 mesterséges intelligencia film
A Gartner szerint az üzleti érték és a GenAI üzleti modell innováció teljes költségeinek elemzése kulcsfontosságú az informált beruházási döntések meghozatalához. Ha az üzleti eredmények megfelelnek vagy meghaladják az elvárásokat, lehetőség nyílik a beruházások bővítésére. Ha azonban nem érik el az elvárásokat, alternatív innovációs forgatókönyveket kell feltárni. A Gartner ügyfelei további információkat találhatnak a „A GenAI üzleti modell innováció ROI-jának számítása” című jelentésben.
