Việc áp dụng AI chậm lại, nhưng các nhà lãnh đạo mở rộng lợi thế của họ: Báo cáo về tình hình AI năm 2022

Báo cáo Tình trạng AI năm 2022 của McKinsey trình bày những hiểu biết sâu sắc hấp dẫn, tiết lộ rằng việc áp dụng AI nhìn chung đã chững lại, nhưng các nhà lãnh đạo đang mở rộng vị trí dẫn đầu của họ. Giữa đại dịch COVID-19, nhiều doanh nghiệp đổ xô áp dụng các công nghệ tự động hóa, nhưng sự sụt giảm trong việc áp dụng AI khiến nhiều người bất ngờ.

Kể từ năm 2017, số lượng tổ chức sử dụng AI trong ít nhất một lĩnh vực chức năng đã tăng hơn gấp đôi. Việc áp dụng đã tăng đáng kể từ năm 2017 (20%) đến năm 2018 (47%), đạt mức cao nhất là 58% vào năm 2019, trước khi giảm xuống 50% vào năm 2022. Đà tăng trưởng khó khăn của việc tiếp nhận AI trái ngược với những kỳ vọng trước đó được phản ánh trong những năm đại dịch.

Tuy nhiên, AI đã tiếp tục mở rộng giữa các tổ chức áp dụng, với số lượng khả năng AI nhúng trung bình tăng từ 1,9 vào năm 2018 lên 3,8 vào năm 2022. Tương ứng, các tổ chức đang dành tỷ lệ ngân sách cao hơn cho AI. Năm 2018, 40% công ty báo cáo đã phân bổ hơn 5% ngân sách của họ cho AI, tăng lên 52% vào năm 2022. Hơn nữa, 63% số người được hỏi dự đoán sẽ tăng đầu tư vào AI trong vòng ba năm tới.

Đối với các lĩnh vực mà AI phổ biến nhất, tự động hóa quy trình bằng robot (RPA) dẫn đầu với 39%, theo sát là thị giác máy tính (34%), hiểu văn bản bằng ngôn ngữ tự nhiên (33%), tác nhân ảo/chatbot (33%), và học sâu (30%).

Các trường hợp sử dụng chính của AI bao gồm tối ưu hóa hoạt động dịch vụ (24%), tạo sản phẩm mới dựa trên AI (20%), phân tích dịch vụ khách hàng (19%), phân khúc khách hàng (19%) và phát triển sản phẩm nâng cao bằng AI (19%). ).

Một lời giải thích khả dĩ đằng sau tỷ lệ chấp nhận AI thấp trong những năm xảy ra đại dịch có thể là sự tập trung vào các nền tảng no-code và low-code, chẳng hạn như AppMaster. Các công ty trong toàn ngành công nghệ đang ngày càng nhận ra giá trị của các nền tảng này trong việc giảm chi phí phát triển phần mềm, đẩy nhanh thời gian đưa ra thị trường và tạo điều kiện quản lý vòng đời ứng dụng tốt hơn.

Ví dụ, nền tảng AppMaster cho phép người dùng tạo các ứng dụng phụ trợ, web và di động mà không cần viết mã. Giao diện trực quan của nó cho phép người dùng thiết kế các mô hình dữ liệu, quy trình kinh doanh, API REST và Điểm cuối WSS, hợp lý hóa đáng kể quy trình phát triển. Bằng cách tận dụng các nền tảng như AppMaster, các công ty có thể phân bổ lại các nguồn lực trước đây dành riêng cho các dự án AI và tập trung vào việc mở rộng các mục tiêu kinh doanh cốt lõi của họ.

Tóm lại, trong khi việc áp dụng AI nói chung đã chững lại, các công ty hàng đầu vẫn tiếp tục mở rộng lợi thế của họ. Sự phát triển nhanh chóng của các nền tảng no-code và low-code như AppMaster đóng một vai trò quan trọng trong việc định hình hiện tại và tương lai của ngành công nghệ, cung cấp các giải pháp thay thế khả thi cho các giải pháp dựa trên AI truyền thống.