По данным Gartner, к 2030 году все ИТ-отделы будут использовать ИИ
Выступая с программным докладом на симпозиуме компании в Австралии, вице-президент Gartner по аналитике Алисия Маллери заявила, что 81% работы в настоящее время выполняется людьми без помощи искусственного интеллекта. По прогнозам Gartner, через пять лет 75% ИТ-задач будут выполняться людьми с помощью ИИ, а остальная часть будет выполняться исключительно ботами.
Вице-президент по аналитике Дэрил Пламмер сказал, что этот сдвиг будет означать, что ИТ-отделы получат рабочую силу и должны будут доказать, что они заслуживают ее сохранения.
«Никогда не следует создавать впечатление, что у вас слишком много сотрудников», — посоветовал Пламмер.
Затем он предложил руководителям технологических подразделений консультироваться с коллегами из других подразделений, чтобы выявить возможности для повышения ценности, которые могут реализовать ИТ-отделы.
Пламмер заявил, что Gartner не предвидит краха рабочих мест, связанных с искусственным интеллектом, в ИТ или других отраслях как минимум в течение пяти лет, добавив, что лишь один процент сокращений рабочих мест сегодня связан с искусственным интеллектом. Он и Маллери предсказали сокращение числа вакансий начального уровня, поскольку ИИ позволяет старшим специалистам справляться с работой, которую раньше поручали младшим специалистам.
Оба аналитика также прогнозируют, что компаниям будет сложно эффективно внедрять искусственный интеллект, поскольку затраты на выполнение ИИ-задач резко возрастают. Например, ERP-системы требуют прямых первоначальных затрат: вы платите за лицензию и внедрение, а затем за обучение сотрудников работе с ними. Искусственный интеллект требует таких же первоначальных инвестиций, но лишь немногие организации могут поспевать за темпами инноваций, характерными для поставщиков ИИ. Таким образом, внедрение искусственного интеллекта требует практически постоянного изучения вариантов его использования и последующей переподготовки.
Пламмер сообщил, что организациям, внедряющим искусственный интеллект, следует ожидать выявления 10 непредвиденных дополнительных затрат, среди которых необходимость приобретения новых наборов данных и затраты на управление несколькими моделями. Еще одной статьей расходов, которую следует учитывать, является необходимость использования одной модели искусственного интеллекта для проверки выходных данных другой. Это необходимый шаг для подтверждения точности вывода.
