Исследование подчеркивает растущие проблемы, с которыми сталкиваются компании, стремящиеся внедрить искусственный интеллект и не отстать от конкурентов.
hirun с помощью Getty Images
Краткое описание:
- Стремительный рост искусственного интеллекта усложняет ландшафт информационных технологий, в результате чего многие компании сталкиваются с “цунами” технического долга в 2025 году и далее, по данным исследовательской фирмы Forrester.
- В 2025 году более 50% лиц, принимающих технологические решения, столкнутся с ростом технической задолженности до “умеренного или высокого уровня серьезности”, а к 2026 году, по прогнозам Forrester, это число достигнет 75%. недавний отчет. Технический долг — это затраты, связанные с откладыванием обновления технологий.
- “В ИТ-инфраструктурах существует огромный технический долг”, — сказал в интервью главный аналитик Forrester Карлос Казанова. “Это действительно настоящий шторм развития технологий, компании становятся гораздо более распределенными, и в уравнение вступает искусственный интеллект, что усугубляет проблему в геометрической прогрессии”.
Углубленное изучение:
Исследование подчеркивает растущие проблемы, которые компании должны ориентироваться в своем стремлении внедрить искусственный интеллект и не отставать от конкурентов.“Финансовые директора должны взять на себя ответственность за решение накопившейся технической задолженности предприятия”, — говорится в отчете консалтинговой фирмы Protiviti за 2023 год, в котором отмечается, что организации тратят в среднем 30% своих ИТ-бюджетов и пятую часть своих ИТ-кадров на управление технической задолженностью.Согласно отчету Accenture, опубликованному в прошлом месяце, инструменты искусственного интеллекта, в том числе генеративные, в настоящее время вносят наибольший вклад в технологический долг наряду с корпоративными приложениями. Только в США технологический долг обходится в 2,41 трлн долларов в год, говорится в отчете со ссылкой на данные Консорциума по качеству информации и программного обеспечения за 2022 год.По данным Accenture, эта тенденция, вероятно, усилится, поскольку 52% организаций планируют выделить больше средств на генеративный ИИ в 2025 году.
“Генеративный ИИ ведет к классической уловке 22”, — считают в консалтинговой фирме. “С одной стороны, это создает новый технический долг. С другой стороны, при правильном использовании генеративный ИИ может помочь справиться с технологическим долгом, а также свести к минимуму его возникновение”.
Технический долг является результатом целого ряда практик, включая внесение временных исправлений, которые неизбежно становятся постоянными, а не обновление устаревших решений, аналитики McKinsey в прошлогодней статье отмечали, что отдают предпочтение быстрому внедрению технологий, а не долгосрочным выгодам, или внедрению разовых решений для удовлетворения бизнес-приоритетов. “Многие из этих решений имеют смысл в данный момент и необходимы”, — написали они. “Но сложность возрастает, и будущие проекты становятся еще сложнее. Этот порочный круг снижения оборачивается огромными издержками для бизнеса в виде упущенных возможностей и нерационально потраченных ресурсов”.
Согласно отчету Accenture, искусственный интеллект только усугубляет проблему. Помимо других препятствий, у некоторых компаний есть платформы, которые были созданы с учетом взаимодействия с человеком и которые сегодня не идеальны для многих реализаций генеративного ИИ.
Comments are closed