De fleste CIO-er & CTO-er har avlyst et AI-prosjekt på grunn av utdaterte systemer, viser undersøkelsen

En ny undersøkelse av 945 CIO-er og CTO-er peker på aldrende infrastruktur, boblefrykt og usikkerhet fra myndighetene som bremser bedrifts‑AI.

Eldre systemer og gamle applikasjoner tvinger store selskaper til å avbryte AI-prosjekter i et slående tempo, ifølge en ny undersøkelse fra GFT Technologies, et firma som spesialiserer seg på modernisering av infrastruktur.

Åtti‑fire prosent av informasjonssjefer og teknologisjefer sa at begrensningene i deres eldre systemer har tvunget dem til å avlyse minst ett AI‑pilotprosjekt eller -prosjekt, og nesten en fjerdedel av dem sa at det skjedde flere ganger.

Funnene kommer fra en undersøkelse av 945 CIO-er og CTO-er i selskaper med minst 500 millioner dollar i årlig omsetning på tvers av 19 land, gjennomført i august av Wakefield Research på vegne av GFT Technologies.

Utover problemet med eldre systemer viste undersøkelsen også en utbredt tvil om at AI‑investeringer gir avkastning, samt økende bekymring blant lederne som er ansvarlige for å få det til å fungere.

Gamle systemer, nye problemer

Nesten alle selskapene som ble spurt (99 %) oppga at deres AI kjører på eller er koblet til eldre systemer som ikke er bygget med AI i tankene, og 95 % sa at disse systemene bremser deres evne til å implementere og skalere AI.

De fleste anser risikoen som alvorlig og tror at drift av AI på umoderniserte systemer etter hvert vil utløse en sikkerhetskrise i hele selskapet. Likevel er utbedringen langsom. Kun 15 % sa at moderniseringen er fullført eller nesten der, 27 % har startet men føler seg bakpå, og 9 % har ikke startet i det hele tatt.

“Alle virksomheter jeg snakker med har en AI‑veikart. Færre har et infrastruktur‑veikart som matcher det, og dette gapet er grunnen til at så mange AI‑initiativ ikke kommer forbi pilotfasen. Å lukke dette er det egentlige arbeidet med AI‑transformasjon, og det er her verdien til slutt avgjøres,” sa Rishi Chohan, administrerende direktør, GFT USA.

Betaler pengene seg?

Infrastrukturproblemet ligger innenfor et større spørsmål om AI‑investeringer leverer resultater.

Goldman Sachs har anslått at globale AI‑relaterte investeringer vil nå omtrent 1 billion dollar i år. Men en Gartner‑undersøkelse viste at kun 22 % av organisasjonene har skalert AI på tvers av flere forretningsenheter, og en McKinsey‑undersøkelse fant at bare 37 % av selskapene sier at AI har betydelig bidratt til deres inntjening.

Ledere i GFTs undersøkelse deler den interne skepsisen: 89 % sa at de er bekymret for at globale AI‑investeringer vokser raskere enn den forretningsverdien de realistisk kan levere, og 44 % av dem beskrev seg selv som svært eller ekstremt bekymret.

“En avlysningsrate på 84 % viser at virksomheter endelig innser at AI ikke bare kan legges på eldre systemer, og det er et sunnere utgangspunkt enn enda et år med pilot‑teater eller jag etter neste modellutgivelse,” sa Chohan.

Tenker på nytt hvem man skal stole på

Geopolitikk omformer hvordan selskaper kjøper AI. I juni ble tilgangen til noen av Anthropics mest avanserte modeller avbrutt globalt etter at selskapet kunngjorde at de suspendert tilgangen for å overholde eksportkontroller fra USAs handelsdepartement. (Kontrollene ble opphevet 30. juni, og tilgangen ble gjenopprettet dagen etter).

GFTs rapport knytter den hendelsen til en nesten enstemmig respons i undersøkelsen: 99 % av lederne sa at potensielle statlige restriksjoner på AI‑tilgang gjør det viktigere å ikke være avhengig av én enkelt leverandør.

Dette endrer allerede atferden. Halvparten av respondentene sa at geopolitiske utviklinger har begrenset hvor de kan implementere AI, 34 % reduserte planlagt investering, og 28 % avlyste prosjekter fullstendig.

Førtito‑to prosent foretrekker nå å bygge AI‑infrastruktur internt i stedet for å kjøpe den, og 54 % sa at regulatorisk usikkerhet har gjort dem mer forsiktige. Sytti‑sju prosent sa at de vurderer modeller fra leverandører basert i Kina, vanligvis med ekstra sikkerhetsvurderinger eller kun når ingen andre alternativer passer.

Skeptisk til nedskjæringsfortellingen

Undersøkelsen motsetter seg også en vanlig antakelse om AI og jobber.

Nitti‑en prosent av lederne mener at enkelte børsnoterte selskaper bruker AI som begrunnelse for arbeidsstyrkeendringer som egentlig er ment å heve aksjekursen, en oppfatning som er enda mer utbredt i USA, med 93,3 %.

Deres egen erfaring tyder på at virkeligheten er mer rotete: 51 % ansatte folk spesielt for å gjennomgå eller rette AI‑generert arbeid, 45 % ansatte personale for oppgaver de hadde forventet at AI skulle håndtere, og 26 % ansatte igjen personer de tidligere hadde sagt opp.

Tretti‑en prosent avlyste et AI‑initiativ fordi det presterte dårligere enn menneskene det var ment å erstatte.

Presset på teknologiledere

Dette bakteppet påvirker de som leder disse programmene. Åtti‑ni prosent er bekymret for at en feil beslutning om arbeidsstyrken under AI‑skalering kan sette deres egen stilling i fare, og kun 20 % sa at andre ledere og styremedlemmer fullt ut forstår sikkerhetsrisikoene ved å kjøre AI på eldre systemer.

Presset er sterkest i USA, hvor 92 % av teknologiledere er bekymret for at AI‑investeringer overgår verdien, den høyeste av alle regionene GFT har undersøkt, sammenlignet med 80,6 % i Europa, Midtøsten og Afrika. Nesten halvparten av de amerikanske respondentene, 47 %, sa at de er veldig eller ekstremt bekymret for sine egne jobber, over den globale gjennomsnittet på 42,9 %.

“Teknologiledere i USA bærer mer press enn de fleste, når det gjelder om AI leverer reell verdi, tillit i arbeidsstyrken, og deres egen personlige eksponering hvis noe går galt. Med så mye AI‑investering konsentrert i USA gjør den påfølgende gransking det enda viktigere å erkjenne at fundamentet under AI, fra infrastruktur og styring til riktig talent, er like viktig som selve teknologien,” sa Chohan.

Hva du bør følge med på

GFTs egen konklusjon er at selskaper må modernisere infrastrukturen sin før de kan skalere AI på en sikker måte, noe som også er GFTs forretningsområde, så deres rammeverk er verdt å lese både som et argument og som en funn.

Det åpne spørsmålet er om bølgen av moderniseringsutgifter som nå pågår vil lønne seg før AI‑boblet bekymringene blir mer konkrete, eller om flere prosjekter stille og rolig blir med i de 84 % som allerede ikke overlevde kontakten med eldre systemer.