Як GenAI формує майбутнє бізнесу: ключові висновки з доповіді NTT DATA 2025 року

NTT DATA’s останній глобальний звіт про GenAI, заснований на розгорнутому опитуванні 2 307 виконавців із 34 країн, надає глибокий аналіз того, як Генеративний AI (GenAI) переінакшує бізнес-ландшафти у 2025 році. З респондентами, які охоплюють 12 галузей, включаючи автомобільну, банківську, охорону здоров’я та виробництво, цей звіт проливає світло на трансформаційний потенціал та виклики GenAI, коли організації переходять від експериментів до інтеграції. Охоплюючи глобальні ринки від Північної Америки до Азії та Тихого океану, висновки пропонують чітке бачення впливу GenAI на стратегію, робочу силу, технології, етику та сталий розвиток.

Наступ ГенAI: гіп vs. реальність

Вирішальний 96% виконавців бачать GenAI як революційну технологію з довгостроковим потенціалом, проте існує певний скептицизм щодо негайної окупаемості інвестицій. Хоча майже половина респондентів залишаються обережними щодо негайних вигод, 68% висловлюють оптимізм щодо потенціалу GenAI трансформувати галузі. Відзначимо, що 97% організацій активно планують подальші інвестиції, підкреслюючи зсув від сприйняття GenAI як «корисного» до критичної стратегічної активи.

Стратегічна трансформація: перехід від експериментів до ядрової стратегії

Одним із найпомітніших висновків звіту є перехід від фрагментованого експериментування до цілеспрямованої, сфокусованої стратегії GenAI. Хоча 83% респондентів повідомляють про наявність визначеної стратегії GenAI, 49% ще не повністю пов’язали її зі загальними бізнес-цілями. Ключові мотиватори, які спонукають до впровадження GenAI, включають:

• Збільшення продуктивності: Практично всі генеральні директори (96%) вважають, що GenAI підвищить продуктивність.
• Поліпшення дотримання вимог: 80% організацій планують покращити дотримання процесів та нормативних вимог за допомогою GenAI.
• Поліпшення досвіду клієнтів та працівників: Основні сфери застосування GenAI включають персоналізовану службу, підтримку працівників та поліпшення дотримання вимог.
• Оптимізація операцій: Застосування GenAI в автоматизації та поліпшенні процесів є пріоритетом у всіх галузях.

Галузеві мотиви різняться, проте багато з них мають спільний фокус на продуктивності, дотриманні вимог та оптимізації досвіду. Наприклад, автомобільні компанії пріоритезують контроль якості, оцінку ризиків та автоматизацію, тоді як банківський та інвестиційний сектори фокусуються на управлінні ризиками та виявленні шахрайства.

Створення спеціалізованих команд GenAI

Організації, які інвестують у спеціалізовані команди GenAI, повідомляють про значно вищу задоволеність своїми зусиллями щодо AI. Практично 80% респондентів стверджують, що вони вже створили або будують експертні команди GenAI. Відзначимо, що ті, хто має вже створені команди GenAI, у три рази частіше висловлюють задоволеність порівняно з тими, хто ще знаходиться на етапі планування. Урядові, страхові та наукові галузі лідирують у створенні цих експертних команд, тоді як освіта та роздрібна торгівля мають повільнішу швидкість впровадження. Компанії активно визнають, що експертиза у сфері GenAI є важливою для успішної та масштабованої реалізації.

Технологічні виклики: прогалини в інфраструктурі та необхідність хмарних рішень

Технологічні обмеження, особливо щодо старих систем, представляють собою серйозні перешкоди. Застаріла інфраструктура є помітною перешкодою, оскільки 90% респондентів вказують, що старі системи обмежують їхній потенціал GenAI. Лише 45% впевнено вважають, що вони зараз мають необхідну інфраструктуру для підтримки GenAI. Хмарні рішення виступають як улюблений підхід, оскільки 81% респондентів розглядають їх як необхідні для масштабованих та ефективних застосунків GenAI. Директори з інформаційних технологій та технічні директори переоцінюють архітектуру інформаційних технологій, особливо щодо=edge та хмарних обчислень, щоб задовольнити зростаючі вимоги GenAI.

Безпека та етичні проблеми: баланс інновацій з відповідальністю

По мірі того, як GenAI стає все більш інтегрованим у функції підприємств, етичні питання та ризики безпеки стають головними проблемами. Безпека є основною турботою, оскільки 89% виконавців висловлюють занепокоєння щодо ризиків безпеки, пов’язаних з GenAI. Лише 45% повідомляють, що їхні стратегії кібербезпеки та GenAI повністю узгоджені, підкреслюючи прогалину, яку компанії повинні ліквідувати, щоб збалансувати ризик та інновації. Відповідальність керівництва також стає пріоритетом, оскільки 82% респондентів підкреслюють необхідність призначеного виконавця, відповідального за етику та управління GenAI.

Вплив на робочу силу: навчання та підвищення кваліфікації у добу GenAI

Одним із ключових викликів, виявлених у звіті, є прогалина у навичках: дві третини організацій визнають, що працівники зараз не мають навичок для повного використання GenAI. Для вирішення цієї проблеми понад половина опитаних компаній інвестують у навчання, пов’язане з GenAI. Відзначимо, що організації, які інвестують у підвищення кваліфікації працівників, повідомляють про суттєве поліпшення задоволеності працівників та їхнього збереження, оскільки 93% заявляють, що розгортання GenAI позитивно вплинуло на ці показники.

Відносно конкретного розвитку навичок 64% респондентів підкреслюють необхідність внутрішнього розвитку навичок GenAI, а топові організації активно будують ці компетенції. Крім того, інструменти, такі як передбачувальна аналітика, системи управління рішеннями та AI-підтримувані чат-боти, знаходяться серед найбільш поширених рішень GenAI, спрямованих на поліпшення досвіду працівників.

Сталість та GenAI: балансування екологічного впливу з інноваціями

Хоча GenAI приносить вигоди щодо продуктивності, його високі вимоги до ресурсів часто суперечать цілям сталості. За даними звіту, три чверті респондентів вважають, що їхні цілі GenAI суперечать цілям сталості, особливо через енерговитратний характер операцій GenAI. Хоча 94% респондентів підтримують використання відновлюваних джерел енергії для GenAI, 75% визнають розбіжність між стратегіями GenAI та сталості. Ця суперечність підкреслює важливість пошуку екологічно відповідальних підходів до реалізації GenAI, включаючи енергоефективні практики управління даними.

Перспектива майбутнього: малий мовний моделі, мультизадачні підходи та агенти AI

Оглядаючи майбутнє, звіт вказує, що наступна фаза GenAI буде включати малі мовні моделі (SLM) та мультизадачні підходи AI для уточнення прийняття рішень та передбачувальної точності. Є зростаючий інтерес до «агентської діяльності», галузі, де агенти, керовані AI, самостійно виконують складні завдання з вирішення проблем. По мірі того, як технологія дозріває, організації фокусуються на розробці застосунків GenAI, які не тільки автоматизують, але й самостійно вирішують складні проблеми.

Ключові рекомендації для організацій щодо навігації у ландшафті GenAI

Для успіху з GenAI NTT DATA рекомендує організаціям зосередитися на кількох ключових областях:

1. Стратегічна узгодженість: Забезпечити, щоб стратегії GenAI були повністю інтегровані з загальними бізнес-цілями.
2. Модернізація інфраструктури: Оновити інфраструктуру інформаційних технологій для підтримки масштабованих застосунків GenAI, особливо через хмарні рішення.
3. Розвиток робочої сили: Інвестувати у навчання та підвищення кваліфікації для забезпечення працівників можливостями GenAI.
4. Етика та управління: Створити сильні框ки управління, включаючи призначеного виконавця для етики та управління GenAI.
5. Цілі сталості: Узгодити цілі GenAI з ініціативами сталості для забезпечення екологічно відповідального використання.

Висновок

NTT DATA’s глобальний звіт про GenAI 2025 року пропонує всебічний аналіз того, як GenAI переінакшує галузі усьому світі. Від вирішення проблем старої інфраструктури та етичних питань до ліквідації прогалин у навичках та узгодження з цілями сталості висновки підкреслюють складний та трансформаційний вплив GenAI. Для організацій, які бажають ефективно використовувати GenAI, фокус повинен залишатися на інтеграції, управлінні та постійній оцінці як можливостей, так і викликів, які представляє ця потужна технологія.