Większość CIO i CTO zrezygnowała z projektu AI z powodu przestarzałych systemów, wynika z badania

Nowe badanie 945 CIO i CTO wskazuje na starzejącą się infrastrukturę, obawy przed bańką oraz niepewność rządu jako hamulce dla korporacyjnej AI.

Systemy legacy i stare aplikacje zmuszają duże firmy do porzucania projektów AI w uderzającym tempie, według nowego badania GFT Technologies, firmy specjalizującej się w modernizacji infrastruktury.

84 % dyrektorów ds. informacji i technologii stwierdziło, że ograniczenia w ich starszych systemach zmusiły ich do anulowania co najmniej jednego pilotażu lub projektu AI, a prawie ćwierć z nich powiedziała, że zdarzyło się to więcej niż raz.

Wynik pochodzi z ankiety 945 CIO i CTO w firmach o rocznych przychodach co najmniej 500 mln $, obejmujących 19 krajów, przeprowadzonej w sierpniu przez Wakefield Research na zlecenie GFT Technologies.

Poza problemem systemów legacy, badanie wykazało również powszechną wątpliwość, czy wydatki na AI przynoszą zwrot, oraz rosnący niepokój wśród menedżerów odpowiedzialnych za ich wdrożenie.

Stare systemy, nowe problemy

Praktycznie każda ankietowana firma (99 %) stwierdziła, że jej AI działa na lub łączy się ze starszymi systemami, które nie zostały zaprojektowane z myślą o AI, a 95 % zauważyło, że te systemy spowalniają ich zdolność do wdrażania i skalowania AI.

Większość uważa ryzyko za poważne i sądzi, że uruchamianie AI na niezmodernizowanych systemach w końcu doprowadzi do kryzysu bezpieczeństwa w całej firmie. Naprawa jednak postępuje wolno. Tylko 15 % stwierdziło, że ich modernizacja jest zakończona lub prawie gotowa, 27 % rozpoczęło ją, ale czuje się w tyle, a 9 % nie rozpoczęło jej wcale.

“Każde przedsiębiorstwo, z którym rozmawiam, ma mapę drogową AI. Mniej ma natomiast mapę drogową infrastruktury, która by ją odpowiadała, a ta luka jest powodem, dla którego tak wiele inicjatyw AI nie przechodzi poza etap pilotażu. Zlikwidowanie tej luki to prawdziwa praca nad transformacją AI i to właśnie tam ostatecznie decyduje się o wartości,” powiedział Rishi Chohan, CEO, GFT USA.

Czy wydatki się opłacają?

Problem infrastruktury wpisuje się w większe pytanie, czy wydatki na AI przynoszą rezultaty.

Goldman Sachs prognozuje, że globalne inwestycje związane z AI osiągną w tym roku około 1 triliona $, ale badanie Gartner wykazało, że tylko 22 % organizacji rozprzestrzeniło AI na wiele jednostek biznesowych, a badanie McKinsey wykazało, że zaledwie 37 % firm twierdzi, że AI znacząco przyczyniło się do ich zysków.

Kadra zarządzająca w badaniu GFT podziela tę sceptyczną perspektywę: 89 % stwierdziło, że obawia się, iż globalne inwestycje w AI rosną szybciej niż wartość biznesowa, którą mogą realistycznie dostarczyć, a 44 % z nich określiło się jako bardzo lub niezwykle zaniepokojone.

“Wskaźnik anulowania projektów na poziomie 84 % pokazuje, że przedsiębiorstwa w końcu zdają sobie sprawę, że AI nie może być po prostu nałożona na starsze systemy, i jest to zdrowszy punkt wyjścia niż kolejny rok prób i gonienia za najnowszym wydaniem modelu,” powiedział Chohan.

Przemyślenie, na kogo polegać

Geopolityka przekształca sposób, w jaki firmy kupują AI. W czerwcu dostęp do niektórych najnowocześniejszych modeli Anthropic został przerwany na całym świecie po tym, jak firma ogłosiła zawieszenie dostępu w celu spełnienia amerykańskich przepisów eksportowych Departamentu Handlu. (Ograniczenia zostały zniesione 30 czerwca, a dostęp przywrócono następnego dnia).

Raport GFT wiąże ten incydent z prawie jednogłośną reakcją w ich badaniu: 99 % menedżerów stwierdziło, że potencjalne rządowe ograniczenia dostępu do AI sprawiają, że jeszcze ważniejsze jest nie poleganie na jednym dostawcy.

To już zmienia zachowania. Połowa respondentów stwierdziła, że rozwój sytuacji geopolitycznej ograniczył miejsca, w których mogą wdrażać AI, 34 % ograniczyło planowane inwestycje, a 28 % anulowało projekty całkowicie.

42 % obecnie skłania się ku budowie infrastruktury AI we własnym zakresie zamiast jej zakupu, a 54 % stwierdziło, że niepewność regulacyjna sprawiła, że są bardziej ostrożni. 77 % zadeklarowało, że rozważa modele od dostawców z Chin, zwykle z dodatkowymi przeglądami bezpieczeństwa lub tylko wtedy, gdy nie ma innej odpowiedniej opcji.

Sceptyczny wobec narracji o zwolnieniach

Badanie również kwestionuje powszechne założenie dotyczące AI i miejsc pracy.

91 % menedżerów uważa, że niektóre spółki publiczne przytaczają AI jako uzasadnienie zmian w zatrudnieniu, które w rzeczywistości mają podnieść cenę ich akcji, a pogląd ten jest jeszcze bardziej powszechny w USA, gdzie wynosi 93,3 %.

Ich własne doświadczenia sugerują, że rzeczywistość jest bardziej skomplikowana: 51 % zatrudniło osoby specjalnie do przeglądania lub poprawiania pracy generowanej przez AI, 45 % zatrudniło pracowników do zadań, które oczekiwali, że AI wykona, a 26 % ponownie zatrudniło pracowników, których wcześniej zwolnili.

31 % anulowało inicjatywę AI, ponieważ wypadała gorzej niż ludzie, których miała zastąpić.

Presja na liderów technologicznych

To tło wywiera presję na osoby zarządzające tymi programami. 89 % obawia się, że błędna decyzja dotycząca zasobów ludzkich podjęta podczas skalowania AI może zagrozić ich własnej pracy, a tylko 20 % stwierdziło, że inni menedżerowie i członkowie zarządu w pełni rozumieją ryzyka bezpieczeństwa związane z uruchamianiem AI na starszych systemach.

Presja jest największa w USA, gdzie 92 % liderów technologicznych obawia się, że inwestycje w AI przewyższają ich wartość, co stanowi najwyższy odsetek spośród wszystkich regionów badanych przez GFT, w porównaniu z 80,6 % w Europie, na Bliskim Wschodzie i w Afryce. Niemal połowa respondentów z USA, 47 %, zadeklarowała, że jest bardzo lub niezwykle zaniepokojona własnym miejscem pracy, co przekracza globalną średnią wynoszącą 42,9 %.

„Liderzy technologiczni w USA odczuwają większą presję niż inni, jeśli chodzi o to, czy AI dostarcza rzeczywistą wartość, zaufanie pracowników oraz ich własną osobistą odpowiedzialność w razie problemów. Przy tak dużej koncentracji inwestycji w AI w USA, wynikająca z tego kontrola sprawia, że jeszcze ważniejsze jest uznanie, że podstawa AI – od infrastruktury i zarządzania po odpowiednie talenty – ma taką samą wagę jak sama technologia” – powiedział Chohan.

Na co zwrócić uwagę

Wnioskiem GFT jest, że firmy muszą zmodernizować swoją infrastrukturę, zanim będą mogły bezpiecznie skalować AI, co jest również obszarem działalności GFT, dlatego ich ujęcie warto traktować zarówno jako argument, jak i jako wynik badania.

Otwartym pytaniem pozostaje, czy fala wydatków na modernizację, która trwa obecnie, przyniesie efekty, zanim obawy o bańkę AI staną się bardziej namacalne, czy też kolejne projekty cicho dołączą do 84 % tych, które już nie przetrwały kontaktu z przestarzałymi systemami.