Generatieve kunstmatige intelligentie (GenAI) is de meest ingezette AI-oplossing in organisaties, aldus een nieuw onderzoek van Gartner. 29% van de 644 ondervraagden uit organisaties in de VS, Duitsland en het VK geeft aan GenAI te gebruiken. Hiermee wordt GenAI vaker toegepast dan andere oplossingen zoals grafische technieken, optimalisatie-algoritmes, regelgebaseerde systemen, natuurlijke taalverwerking en andere vormen van machine learning.
Uit het onderzoek blijkt ook dat het gebruik van GenAI, geïntegreerd in bestaande applicaties (zoals Microsoft’s Copilot voor 365 of Adobe Firefly), de voorkeursmethode is. 34% van de respondenten noemt dit hun primaire manier van GenAI-gebruik. Andere methoden, zoals het aanpassen van GenAI-modellen met prompt engineering (25%), het trainen of finetunen van aangepaste GenAI-modellen (21%) en het gebruik van zelfstandige GenAI-tools zoals ChatGPT of Gemini (19%) zijn minder populair.
“GenAI fungeert als katalysator voor de uitbreiding van AI in bedrijven,” zegt Leinar Ramos, Senior Director Analyst bij Gartner. “Dit biedt een kans voor AI-leiders, maar stelt hen ook op de proef om deze gelegenheid te benutten en op schaal waarde te leveren.”
Waardebepaling
Het grootste obstakel voor AI-adoptie is volgens 49% van de respondenten de moeilijkheid om de waarde van AI-projecten in te schatten en te demonstreren. Dit probleem weegt zwaarder dan andere obstakels zoals tekort aan talent, technische moeilijkheden, datagerelateerde problemen, gebrek aan afstemming met de bedrijfsstrategie en vertrouwen in AI.
“Het aantonen van bedrijfswaarde blijft een uitdaging voor organisaties als het om AI gaat,” aldus Ramos. “Bij het opschalen van AI moeten organisaties rekening houden met de totale eigendomskosten van hun projecten en de bredere voordelen die verder gaan dan productiviteitsverbetering.”
GenAI heeft de mate van AI-adoptie binnen bedrijven vergroot en onderwerpen als AI-vaardigheidsontwikkeling en AI-governance belangrijker gemaakt, merkt Ramos op. “GenAI dwingt organisaties hun AI-capaciteiten te professionaliseren.”
Lessen
“Organisaties die moeite hebben om bedrijfswaarde uit AI te halen, kunnen leren van AI-volwassen organisaties,” zegt Ramos. “Deze organisaties passen AI breder toe in verschillende bedrijfsafdelingen en processen en implementeren veel meer use cases die langer in productie blijven.”
Het onderzoek toont aan dat 9% van de organisaties momenteel AI-volwassen is. Wat deze organisaties onderscheidt, is hun focus op vier fundamentele capaciteiten:
– Een schaalbaar AI-bedrijfsmodel dat centrale en decentrale capaciteiten in balans brengt.
– Een focus op AI-engineering, waarbij systematisch AI-projecten worden gebouwd en in productie worden genomen.
– Investeringen in het ontwikkelen van vaardigheden en verandermanagement binnen de hele organisatie.
– Een nadruk op vertrouwen, risicobeheer en beveiligingsbeheer (TRiSM) om de risico’s van AI-implementaties te mitigeren en betere bedrijfsresultaten te behalen.
“AI-volwassen organisaties investeren in fundamentele capaciteiten die relevant blijven, ongeacht wat er morgen gebeurt in de wereld van AI. Dit stelt hen in staat om hun AI-implementaties efficiënt en veilig op te schalen,” aldus Ramos.
Zich richten op deze fundamentele capaciteiten kan organisaties helpen te groeien en de huidige uitdaging van AI-projecten naar productie te brengen. Het onderzoek toont aan dat gemiddeld slechts 48% van de AI-projecten in productie komt en dat het acht maanden duurt om van AI-prototype naar productie te gaan.
