Jak czytamy w raporcie opracowanym przez O’Reilly, 19% ankietowanych za największe przeszkody we wdrożeniu AI w swojej firmie wskazało brak wykwalifikowanych pracowników i trudności z zatrudnieniem odpowiednich specjalistów.

Zobacz: AWS

Zobacz również:

• Sztuczna inteligencja od Apple wymagać może nowych procesorów
• Oficjalna premiera modelu Llama 3

Idąc dalej, wydaje się, że firmom najtrudniej znaleźć specjalistów w zakresie modelowania machine learningowego (ML modeling) oraz nauki o danych (data science) - tutaj na trudności z zatrudnieniem wskazało 52% respondentów. Kolejne 49% przekonuje, że ma problem ze znalezieniem ludzi, którzy znają się na AI, ale mają też dobre zrozumienie celów biznesowych i wiedzą, jak wykorzystać te technologie w biznesie. Brakuje również specjalistów ds. data engineering (42% ankietowanych).

Według organizacji O’Reilly braki tego typu osób są jednym z powodów, dla których odsetek firm wykorzystujących rozwiązania AI utrzymał się na stabilnym poziomie w ciągu ostatniego roku i wynosił ok. 25%. Innymi słowy, takich organizacji byłoby więcej, ale brakuje rąk do pracy.

Sprawdź: Teamsy

Ale niedobór talentów nie jest jedyną przeszkodą na drodze do wdrażania systemów sztucznej inteligencji. O’Reilly przekonuje, że wiele firm ma jeszcze inny problem, jakim jest brak wysokiej jakości danych, które AI rzeczywiście mogłaby wykorzystać do wypracowania przewagi konkurencyjnej. Dopiero teraz przedsiębiorstwa zaczynają zdawać sobie sprawę, że samo gromadzenie danych nie wystarczy - trzeba wiedzieć, co konkretnie gromadzić, a także robić to w odpowiedni sposób (obróbka danych). Tylko dobrej jakości dane umożliwią późniejsze analizy i predykcje, które przyczynią się do lepszego rozwoju biznesu.