Sztuczna inteligencja (AI) nie jest już tylko uzupełniającym rozwiązaniem, aby stać się jednym z najbardziej decydujących strategicznych filarów światowej gospodarki W ciągu kilku lat ewoluowała od narzędzi punktowych do autonomicznych systemów zdolnych do podejmowania decyzji, wykonywania złożonych procesów i interakcji z klientami i pracownikami w czasie rzeczywistym Wraz z tym zmieniło się podstawowe pytanie: nie dyskutuje się już o tym, czy firmy powinny przyjąć sztuczną inteligencję, ale jak i w jakim tempie mogą to robić w sposób zorganizowany, bezpieczny i zrównoważony.
Ta nowa faza charakteryzuje się rosnącą różnicą w wynikach między organizacjami Podczas gdy niektóre mogą przekształcić sztuczną inteligencję w konkretne wyniki, inne napotykają ograniczenia techniczne i operacyjne, zapobiegając znaczącym postępom. W tym scenariuszu wyłania się główna koncepcja: dojrzałość To pytanie określa, które organizacje będą w stanie uchwycić długoterminową wartość, a które utkną w cyklach bezproduktywnych eksperymentów.
Wyróżniają się firmy z dojrzałością technologiczną
Porównanie dojrzałych firm i innych organizacji pokazuje wyraźny kontrast na trzech frontach: strategii, infrastruktury i wykonania, Przedsiębiorstwa referencyjne przyjmują długoterminową wizję, z jasnymi celami i ustrukturyzowanym zarządzaniem.Ponadto inwestują w sieci i środowiska danych przygotowane na przyszłość, unikając wąskich gardeł.
Według ankiety Cisco, podczas gdy 981 TP3 T dojrzałych firm już projektuje swoje sieci dla bardziej złożonego i opartego na sztucznej inteligencji środowiska, tylko 461 TP3 T pozostałych robi to samo Ta różnica odzwierciedla postawę oczekiwania, centralną cechę wiodących organizacji.
Agenci autonomiczni przyspieszają ten podział
“Przybycie autonomicznych agentów AI wydłuża ten dystans. Są to systemy zdolne do realizacji całych procesów bez ciągłej interwencji człowieka” - podkreśla dyrektor ds. biznesu i partnerstw Total IP+IA, Ariane Abreu. Ponad 801TP3 T firm na świecie już priorytetowo traktuje inicjatywy z agentami, a dwie trzecie z nich przyniosło pozytywne rezultaty.
Jednak tylko najbardziej dojrzałe firmy mogą skalować tych agentów z bezpieczeństwem, zarządzaniem i odpowiednimi wynikami. Posunięcie to konsoliduje przewagę konkurencyjną liderów i ujawnia podatność organizacji z ograniczeniami strukturalnymi.
Dług infrastrukturalny AI “””: nowe globalne wąskie gardło"
Jednym z najważniejszych punktów badania jest identyfikacja pojawiającej się przeszkody: zadłużenia infrastruktury AI Odpowiedzialność ta powstaje, gdy firma przyjmuje rozwiązania bez odpowiedniego przygotowania się do.
- Środowiska danych
- Pojemność GPU
- Zarządzanie
- Skalowalne sieci
- Właściwa struktura bezpieczeństwa
Liczby wzmacniają pilność: 541 TP3 T firm nie ma sieci gotowych do skalowania AI, 641 TP3 T ma trudności z centralizacją danych, a 261 TP3 T cierpi z powodu ograniczonej pojemności GPU. W Brazylii 411 TP3 T organizacji jest wciąż na wczesnym etapie przygotowań.
Najbardziej dojrzałe firmy mają wspólne powtarzające się cechy:
Jasna strategia: 991 TP3 T mają formalny plan działania AI i 911 TP3 T mają plan zarządzania zmianami.
Skalowalna infrastruktura: 711 TP3 T twierdzi, że ma w pełni elastyczne sieci, a 771 TP3 T rozbuduje centra danych.
Spójne wykonanie: 621 TP3 T mają już dobrze zdefiniowane procesy skalowania przypadków użycia.
Ciągły pomiar: 951 TP3 T monitoruje wpływ, a 711 TP3 T oczekuje nowych strumieni przychodów.
Zaawansowane bezpieczeństwo: 871 TP3 T mają wysoką świadomość zagrożeń i 751 TP3 T chronią autonomiczne agenty.
Elementy te budują solidne podstawy do osiągania znaczących wyników na wielu frontach: 901 TP3 T tych firm odnotowuje jednoczesny wzrost rentowności, produktywności i innowacyjności.
“Przyjęcie technologii to za mało Przyszłość będzie określona przez zdolność do skali, zarządzania, bezpieczeństwa i zintegrowanego planowania Organizacje posiadające te filary już teraz czerpią znaczne korzyści i wyznaczają standardy na rynku ””" - wyjaśnia Ariane.
