Nel 2024 quasi un terzo delle imprese spenderà oltre 10 milioni di euro in IA generativa
Questo è quanto emerge dal rapporto Generative AI Benchmark pubblicato da Qlik.
Un approccio ibrido che combini i vantaggi dell’intelligenza artificiale tradizionale con la nuova IA generativa è quanto sembra essere nel mirino delle imprese, che ora sembrano interessate a investire in tecnologie in grado di migliorare il proprio data fabric.
“Il potenziale dell’IA generativa ha acceso un’ondata di investimenti sia in strumenti discreti sia in tecnologie che aiutano le imprese a gestire il rischio, accettare la complessità e scalare l’IA generativa e l’IA tradizionale per arrivare a una vero cambiamento interno”, osserva James Fisher, direttore della parte Strategy per Qlik.
Qlik ha da poco pubblicato i risultati del suo rapporto Generative AI Benchmark che “dimostra chiaramente che le imprese leader hanno capito che queste soluzioni devono essere supportate da database di fiducia”, indica Fisher, “la cui funzione è alimentare gli approfondimenti e i casi d’uso in cui il potere dell’IA generativa e dell’IA tradizionale prendono vita”.
Il 79% del campione oggetto dello studio dice di aver già acquisito strumenti o di aver investito in progetti di IA generativa, mentre quasi un terzo (31%) prevede di spendere oltre 10 milioni di dollari in iniziative di questo tipo nel 2024.
Tuttavia, manca ancora preparazione. Il 44% delle imprese confessa di non disporre di una strategia chiara in termini di IA generativa, per cui l’investimento realizzato potrebbe non dare i frutti sperati. Inoltre, solo 2 imprese su 10 considerano la propria struttura dati ben organizzata.
Al momento di utilizzare l’IA generativa, il 68% delle persone a sondaggio ha spiegato che avrebbe sfruttato i modelli pubblici od open source migliorati con dati di cui dispongono. Il 45% ha intenzione di sviluppare i propri modelli da zero.
Circa il 75% del campione crede che l’IA generativa aumenterà la quantità di dati in analisi. La maggior parte crede anche che il successo di questa tecnologia dipenderà dalla qualità delle informazioni, degli strumenti di machine learning, dalla business intelligence dalla governance e dalla relativa integrazione.
