Adopcja sztucznej inteligencji spowalnia, ale liderzy zwiększają swoją przewagę: raport o stanie sztucznej inteligencji 2022

Raport McKinsey's State of AI 2022 zawiera intrygujące spostrzeżenia, ujawniając, że ogólnie adopcja sztucznej inteligencji ustabilizowała się, ale liderzy powiększają swoją przewagę. W czasie pandemii COVID-19 wiele firm rzuciło się na wdrażanie technologii automatyzacji, ale spadek wykorzystania sztucznej inteligencji zaskoczył wielu.

Od 2017 roku liczba organizacji korzystających z AI w co najmniej jednym obszarze funkcjonalnym wzrosła ponad dwukrotnie. Adopcja znacznie wzrosła między 2017 r. (20%) a 2018 r. (47%), osiągając najwyższy poziom 58% w 2019 r., po czym spadła do 50% w 2022 r. Słabe tempo wdrażania sztucznej inteligencji jest sprzeczne z wcześniejszymi oczekiwaniami odzwierciedlonymi w latach pandemii.

Niemniej jednak sztuczna inteligencja nadal rozwija się wśród wdrażających ją organizacji, a średnia liczba wbudowanych funkcji sztucznej inteligencji wzrosła z 1,9 w 2018 r. do 3,8 w 2022 r. Organizacje odpowiednio przeznaczają większą część swoich budżetów na sztuczną inteligencję. W 2018 r. 40% firm zgłosiło przeznaczenie ponad 5% swoich budżetów na sztuczną inteligencję, co oznacza wzrost do 52% w 2022 r. Ponadto 63% respondentów przewiduje zwiększenie inwestycji w sztuczną inteligencję w ciągu najbliższych trzech lat.

Jeśli chodzi o obszary, w których sztuczna inteligencja jest najbardziej rozpowszechniona, robotyczna automatyzacja procesów (RPA) prowadzi z wynikiem 39%, a tuż za nią plasuje się wizja komputerowa (34%), rozumienie tekstu w języku naturalnym (33%), wirtualni agenci/chatboty (33%), i głębokie uczenie się (30%).

Główne przypadki użycia sztucznej inteligencji obejmują optymalizację operacji serwisowych (24%), tworzenie nowych produktów w oparciu o sztuczną inteligencję (20%), analitykę obsługi klienta (19%), segmentację klientów (19%) i rozwój produktów wspomaganych przez sztuczną inteligencję (19% ).

Jednym z możliwych wyjaśnień niskiego wskaźnika adopcji sztucznej inteligencji w latach pandemii może być koncentracja na platformach no-code i low-code, takich jak AppMaster. Firmy z branży technologicznej w coraz większym stopniu dostrzegają wartość tych platform w zmniejszaniu kosztów tworzenia oprogramowania, przyspieszaniu wprowadzania produktów na rynek i ułatwianiu lepszego zarządzania cyklem życia aplikacji.

Na przykład platforma AppMaster umożliwia użytkownikom tworzenie aplikacji backendowych, internetowych i mobilnych bez pisania kodu. Jego wizualny interfejs umożliwia użytkownikom projektowanie modeli danych, procesów biznesowych, REST API i punktów końcowych WSS, znacznie usprawniając proces programowania. Wykorzystując platformy takie jak AppMaster, firmy mogą ponownie przydzielić zasoby przeznaczone wcześniej na projekty AI i skupić się na rozwijaniu swoich podstawowych celów biznesowych.

Podsumowując, chociaż adopcja sztucznej inteligencji ogólnie ustabilizowała się, wiodące firmy nadal zwiększają swoją przewagę. Szybki rozwój platform no-code i low-code takich jak AppMaster, odgrywa znaczącą rolę w kształtowaniu teraźniejszości i przyszłości branży technologicznej, oferując realne alternatywy dla tradycyjnych rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji.