Organizacje na całym świecie wykazują duże zainteresowanie Generatywną Sztuczną Inteligencją (GenAI) i inwestują znaczne zasoby w jej wdrożenie. Pojawia się pytanie: które regiony i kraje prowadzą w używaniu GenAI? Według globalnego badania przeprowadzonego dla SAS przez Coleman Parkes Research Ltd., Chiny są liderem w stosowaniu GenAI, podczas gdy Stany Zjednoczone są liderem w pełnej implementacji tej technologii. W Chinach 83% organizacji używa GenAI, co jest więcej niż w Wielkiej Brytanii (70%), USA (65%) i Australii (63%). Jednak amerykańskie organizacje są liderem pod względem dojrzałości i kompletności implementacji technologii GenAI, osiągając 24%, w porównaniu do 19% w Chinach i 11% w Wielkiej Brytanii.

Ekonomici szacują, że GenAI może mieć znaczący wpływ gospodarczy. Raport McKinsey z 2023 roku szacuje, że GenAI może rocznie dodać od 2,6 biliona do 4,4 biliona dolarów do różnych sektorów, co jest porównywalne do PKB Wielkiej Brytanii w 2021 roku. Ta ocena zwiększa ogólny potencjał wpływu sztucznej inteligencji o 15% do 40%.

Regionalne różnice w przyjmowaniu GenAI
SAS i Coleman Parkes przeprowadziły badanie wśród 1600 osób podejmujących decyzje z różnych branż, w tym bankowości, ubezpieczeń, sektora publicznego, nauk biologicznych, opieki zdrowotnej, telekomunikacji, produkcji, detalicznych, energetyki, usług komunalnych i usług profesjonalnych. Najmniejsze organizacje uczestniczące w badaniu zatrudniają od 500 do 999 osób, podczas gdy największe zatrudniają ponad 10 000 osób.

Różne regiony wykazały różne wskaźniki wdrażania polityk GenAI. Ameryka Północna prowadzi z pełną stopą przyjęcia i wdrażania GenAI na poziomie 20%, następnie APAC z 10% i LATAM z 8%, podczas gdy Europa zajmuje ostatnie miejsce z 7%. W regionie APAC 71% organizacji wdrożyło polityki GenAI, w porównaniu do 63% w Ameryce Północnej. Europa odnotowuje 59%, a LATAM 52%. Jeśli chodzi o dedykowane budżety na inwestycje w GenAI w kolejnym roku finansowym, APAC prowadzi z 94%, następnie Europa z 91%, Ameryka Północna z 89% i LATAM z 84%.

„Choć Chiny prowadzą w wskaźnikach przyjęcia GenAI, większe przyjęcie nie oznacza koniecznie skutecznej implementacji czy lepszych zwrotów“, powiedział Stephen Saw, Dyrektor Zarządzający w Coleman Parkes. „W rzeczywistości USA prowadzą w wyścigu z 24% organizacji, które w pełni wdrożyły GenAI, w porównaniu do 19% w Chinach.“

Branże i funkcjonalne działy akceptują GenAI w różnym stopniu
Dane pokazują, że bankowość (17%), telekomunikacja (15%), ubezpieczenia i usługi profesjonalne (11%) prowadzą inne branże w integracji GenAI w codzienne operacje biznesowe na różnych metrykach. Handel detaliczny znajduje się na poziomie 10%, podczas gdy sektor publiczny, na przykład, jest na poziomie 9%, podobnie jak opieka zdrowotna, a produkcja na poziomie 7%. W codziennym użyciu GenAI telekomunikacja (29%), handel detaliczny (27%) i bankowość (23%) są wiodącymi branżami, a następnie usługi osobiste (23%) i ubezpieczenia (22%), podczas gdy inne są poniżej 20%. W organizacjach działy sprzedaży (86%), marketingu (85%) i IT (81%) najbardziej używają lub planują używać GenAI, a następnie finanse i produkcja z 75%.

„Z każdą nową technologią organizacje muszą przejść przez fazę odkrywania, oddzielając hype od rzeczywistości, aby zrozumieć złożoność rzeczywistej implementacji. Osiągnęliśmy ten moment z Generatywną AI“, powiedział Bryan Harris, wiceprezes i CTO w SAS. „Po opuszczeniu cyklu hype, teraz chodzi o celowe wdrożenie i dostarczanie powtarzalnych i niezawodnych wyników biznesowych dzięki GenAI.“

Wczesni użytkownicy napotykają wiele wyzwań przy przyjęciu i wdrożeniu GenAI
Na szczycie wyzwań, z jakimi organizacje spotykają się w rutynowym użyciu GenAI, znajduje się brak jasnej strategii adaptacji GenAI.

Tylko 9% liderów biorących udział w badaniu twierdzi, że są bardzo dobrze zaznajomieni z adaptacją GenAI w swojej organizacji. Spośród respondentów, których organizacje w pełni wdrożyły GenAI, tylko 25% twierdzi, że są bardzo dobrze zaznajomieni z strategią adaptacji GenAI. Nawet decydenci odpowiedzialni za decyzje inwestycyjne w technologię nie są zaznajomieni z AI - w tym ci, którzy są przed krzywą adopcyjną.