Внедрение ИИ замедляется, но лидеры расширяют свои преимущества: отчет о состоянии ИИ за 2022 год

В отчете McKinsey о состоянии ИИ в 2022 году представлены интригующие выводы, показывающие, что внедрение ИИ в целом остановилось, но лидеры расширяют свое лидерство. В условиях пандемии COVID-19 многие предприятия поспешили внедрить технологии автоматизации, но сокращение внедрения ИИ многих застало врасплох.

С 2017 года количество организаций, использующих ИИ хотя бы в одной функциональной области, увеличилось более чем в два раза. Уровень внедрения значительно вырос в период с 2017 (20%) по 2018 год (47%), достигнув пика в 58% в 2019 году, а затем упал до 50% в 2022 году. Слабые темпы внедрения ИИ противоречат прежним ожиданиям, отраженным в годы пандемии.

Тем не менее, ИИ продолжает расширяться среди организаций, внедряющих ИИ, при этом среднее количество встроенных возможностей ИИ увеличилось с 1,9 в 2018 году до 3,8 в 2022 году. Соответственно, организации выделяют большую часть своих бюджетов на ИИ. В 2018 году 40% компаний сообщили, что выделяют более 5% своих бюджетов на ИИ, а в 2022 году эта цифра увеличится до 52%. Кроме того, 63% респондентов ожидают увеличения своих инвестиций в ИИ в течение следующих трех лет.

Что касается областей, где ИИ наиболее распространен, роботизированная автоматизация процессов (RPA) лидирует с 39%, за ней следует компьютерное зрение (34%), понимание текста на естественном языке (33%), виртуальные агенты/чат-боты (33%). и глубокое обучение (30%).

Основные варианты использования ИИ включают оптимизацию сервисных операций (24%), создание новых продуктов на основе ИИ (20%), аналитику обслуживания клиентов (19%), сегментацию клиентов (19%) и разработку продуктов с использованием ИИ (19%). ).

Одним из возможных объяснений низкой скорости внедрения ИИ в годы пандемии может быть сосредоточение внимания на платформах no-code и low-code, таких как AppMaster. Компании в технологической отрасли все больше осознают ценность этих платформ для снижения затрат на разработку программного обеспечения, ускорения выхода на рынок и облегчения более эффективного управления жизненным циклом приложений.

Например, платформа AppMaster позволяет пользователям создавать серверные, веб- и мобильные приложения без написания кода. Его визуальный интерфейс позволяет пользователям проектировать модели данных, бизнес-процессы, REST API и конечные точки WSS, значительно упрощая процесс разработки. Используя такие платформы, как AppMaster, компании могут перераспределить ресурсы, ранее предназначенные для проектов ИИ, и сосредоточиться на расширении своих основных бизнес-целей.

В заключение, хотя внедрение ИИ в целом остановилось, ведущие компании продолжают расширять свое преимущество. Быстрый рост платформ no-code и low-code таких как AppMaster, играет важную роль в формировании настоящего и будущего технологической отрасли, предлагая жизнеспособные альтернативы традиционным решениям на основе ИИ.