В последние годы искусственный интеллект стал неотъемлемой частью бизнес-процессов, однако доверие к нему в странах Ближнего Востока и Северной Африки (MENA) продолжает оставаться на низком уровне. Исследование компании Alteryx выявило, что только 28% специалистов готовы полагаться на ИИ при принятии решений, а лишь 27% уверены в его способности к прогнозированию и планированию — ключевым функциям для бизнеса.
По словам экспертов, проблема заключается не в сопротивлении к ИИ, а в недостаточной надежности и прозрачности его работы. Многие профессионалы используют ИИ для рутинных задач, но теряют уверенность, когда речь идет о более серьезных последствиях, таких как долгосрочное планирование. В Объединенных Арабских Эмиратах 94% руководителей данных сообщают о нехватке полной видимости в том, как ИИ принимает решения.
Чтобы преодолеть этот разрыв доверия, необходимо не только внедрять более сложные модели ИИ, но и укреплять основы, на которых они строятся. Прозрачность, возможность тестирования и соответствие бизнес-логике — ключевые факторы для повышения доверия. Организациям рекомендуется начинать с небольших, четко определенных случаев использования, таких как прогнозирование или планирование спроса, где результаты можно сопоставить с реальными данными.
Качество данных также играет важную роль: 49% руководителей считают, что высококачественные и хорошо управляемые данные — это главный фактор успеха ИИ. Важно, чтобы данные были точными, актуальными и доступными с необходимыми контролями.
Несмотря на высокий уровень глобальной адаптации ИИ, который достигает 84% организаций, лишь 31% смогли успешно масштабировать свои инициативы, а только 11% получают значимую ценность от внедрения. В MENA разрыв между амбициями и реальными результатами особенно заметен, что связано с недостатком квалифицированных кадров и фрагментированными архитектурами данных.
С увеличением доступности ИИ-решений компании начинают отходить от централизованных команд к более широкому внедрению в бизнес-единицы. Хотя это может ускорить инновации, оно также влечет за собой новые риски, такие как несоответствие в определении метрик и неясность в управлении данными.
В условиях растущего давления на CIO и технологических лидеров важно сосредоточиться на четких случаях использования, сильных основах данных и платформах, которые обеспечивают последовательные и управляемые результаты.