Rośnie globalne wykorzystanie sztucznej inteligencji – najczęściej do automatyzacji i cyberbezpieczeństwa

Najnowsze wyniki badania zrealizowanego na zlecenie IBM pokazują, że odsetek przedsiębiorstw, które przyjęły technologię sztucznej inteligencji, wynosi obecnie 35%. W porównaniu z poprzednią edycją badania z 2021 roku oznacza to wzrost o 4%.

Co ciekawe, ze wspomnianego badania wynika, że najwyższy poziom nasycenia AI, wynoszący odpowiednio 58 i 57%, mają Chiny i Indie. Akurat w tym aspekcie Zachód jest daleko za Wschodem. Wystarczy tu przywołać statystyki ze Stanów Zjednoczonych (25%) i Wielkiej Brytanii (26%), by zauważyć, że azjatyccy liderzy mocno odjechali konkurentom. Jak się okazuje – nie tylko zachodnim, ale też z własnego kontynentu. W badaniu IBM bardzo słabo wypada bowiem Korea Południowa (22%).

Zauważyć można więc tendencję, iż kraje rozwinięte i bogate wypadają gorzej niż biedniejsza konkurencja. “Ludzie lubią powtarzać komunał, że na technologię stać tylko bogatych. Oczywiście IT kosztuje, ale dziś to ułamek dawnych kwot” – komentuje Anna Kornaś, menedżer ds. Kluczowych Klientów Team Leader z BPSC. “Kraje rozwijające się, po cichu rozszerzały swe kompetencje i dzisiaj otrzymują premię. Oczywiście wdrożenie nie jest równoznaczne z używaniem SI, ale na pewno świadczy o ambicjach i zaawansowaniu” – dodaje.

Rzeczywiście, jeżeli sprawdzimy jaki odsetek firm chińskich i hinduskich wykorzystuje sztuczną inteligencję, to zauważymy, że spadnie on odpowiednio do 30% i 27%.

Włochy i Niemcy z najwyższym nasyceniem AI w Europie

Na tle państw takich jak USA, Wielka Brytania, Korea Południowa, ciekawie wyglądają Włochy i Niemcy. Oba kraje nadal opierają się na przemyśle z dominującą rolą branży automotive, która nie jest postrzegana tak innowacyjnie, jak rewolucyjne startupy z Doliny Krzemowej, potentaci technologii użytkowej z Korei, czy fintechy z londyńskiego City.

Mimo to włoska gospodarka może pochwalić się najwyższym w Europie nasyceniem AI tamtejszych firm (42%). Z kolei niemieckie przedsiębiorstwa mogą szczycić się najwyższym poziomem wykorzystania sztucznej inteligencji w biznesie, 44% firm, które deklarują, że wdrożyły AI, wykorzystuje tę technologię. Lepiej od naszych zachodnich sąsiadów wypada tylko Singapur. Tam 39% spółek deklaruje wdrożenie, a z tej grupy aż 46% używa sztucznej inteligencji.

IBM sprawdził również, co utrudnia adopcję sztucznej inteligencji. Po raz kolejny między bajki można włożyć mit o sile pieniądza. Ankietowani w globalnym badaniu na pierwszym miejscu wymienili ograniczone umiejętności, wiedzę lub doświadczenie w zakresie AI. Najwięcej, bo aż 34% respondentów wskazuje właśnie na te czynniki. Dla 29% jest to zbyt wysoka cena, a dla 25% barierą jest brak narzędzi lub platform do tworzenia modeli. Podobny odsetek (24%) wskazuje, że problemem jest to, iż jest to zbyt skomplikowane lub trudne do zintegrowania lub skalowania (24%) oraz, że przeszkodą jest duża złożoność danych (24%).

W jakich obszarach biznesowych wykorzystana jest AI?

Najczęściej do automatyzacji i cyberbezpieczeństwa. Co trzecia firma deklaruje, że inteligentne algorytmy pomagają w robotyzacji procesów informatycznych. Nieco mniej (29%) wykorzystuje sztuczną inteligencję w zakresie cybersecurity, szczególnie w zabezpieczaniu informacji i wykrywaniu zagrożeń. Podobny odsetek (28%) stosuje AI do automatyzacji procesów biznesowych.

“Roboty są wyszkolone do wykonywania określonych czynności i będą je wykonywać za każdym razem w 100%, 24/7 – bez konieczności robienia przerw na kawę. Ludzie są omylni, szczególnie, gdy wykonują czynności żmudne, nudne i powtarzalne, to właśnie tam technologia skutecznie może odciążyć pracowników” – tłumaczy Anna Kornaś.

Badanie daje też odpowiedź na pytanie, jakie czynniki najbardziej wpływają na rosnącą popularność rozwiązań wykorzystujących sztuczną inteligencję. Autorzy analizy podają 10 najważniejszych, ale 3 pojawiają się zdecydowanie najczęściej, a są to: postęp technologiczny w zakresie AI (43%), potrzeba redukcji kosztów i automatyzacji kluczowych procesów (42%) oraz coraz częstsze wykorzystanie inteligentnych algorytmów standardowych, gotowych do wdrożenia aplikacjach biznesowych (37%).