ИИ в Казахстане: взгляд изнутри на проблемы ИИ-проектов
С какими трудностями сталкиваются ИИ-проекты в Казахстане?
О чем исследование?
Исследование охватывает указанные вопросы:
1. Успешность ИИ-проектов: Сколько проектов достигают целей?
2. Есть ли у руководителей нужная стратегия и ресурсы?
3. Как компании решают, что заказывать извне, а что разрабатывать внутри?
1. Успешность ИИ-проектов: Сколько проектов достигают целей?
2. Есть ли у руководителей нужная стратегия и ресурсы?
3. Как компании решают, что заказывать извне, а что разрабатывать внутри?
В декабре 2024 года, в рамках инициативы по включению Казахстана в глобальное исследование Qlik по Искусственному Интеллекту (далее — ИИ) мы провели опрос, направленный на определение основных вызовов и барьеров внедрения ИИ в Казахстане.
В опросе приняли участие 112 человек — жителей Казахстана.
Респонденты были приглашены пройти опрос через каналы коммуникаций и профессиональные чаты.
Исследование включало анализ ответов респондентов из компаний среднего и крупного бизнеса с численностью сотрудников от 50 и более.
Респонденты были приглашены пройти опрос через каналы коммуникаций и профессиональные чаты.
Исследование включало анализ ответов респондентов из компаний среднего и крупного бизнеса с численностью сотрудников от 50 и более.
Портрет медианного респондента
- Мужчина, 37 лет
- Владелец бизнеса / председатель совета директоров / директор совета / управляющий директор
- Работает в Казахстанской компании численностью от 50 сотрудников
- Сфера деятельности – IT и телекоммуникации
- (из 7+ других сфер)
Респонденты прошли комплексный опрос, направленный на определение основных вызовов и барьеров внедрения ИИ в Казахстане.
Немного о новом подходе к внедрению AI
AI-агент – это не просто модель, реагирующая на входные данные; это интеллектуальная система, способная к самостоятельному рассуждению, динамическому выполнению задач и взаимодействию с другими агентами.
Отличительной чертой AI-агентов является его адаптивность.
Он может выполнять такие задачи, как:
Эта динамичность позволяет AI-агентам успешно функционировать в сценариях, где заранее определенные рабочие процессы оказываются неэффективными, например, при обработке неоднозначных задач, создании креативного контента или выполнении итеративных улучшений.
Отличительной чертой AI-агентов является его адаптивность.
Он может выполнять такие задачи, как:
- Разбиение сложных проблем на управляемые этапы.
- Взаимодействие с другими агентами для оптимизации решений.
- Использование внешних инструментов для таких задач, как веб-поиск, вызовы API или взаимодействие с базами данных.
Эта динамичность позволяет AI-агентам успешно функционировать в сценариях, где заранее определенные рабочие процессы оказываются неэффективными, например, при обработке неоднозначных задач, создании креативного контента или выполнении итеративных улучшений.
Не смотря на то, что 88% Казахстанских организаций признают ИИ важным для достижения стратегических целей…
59% средних и крупных организаций не могут достичь своих целей в использовании ИИ из-за недостатка ресурсов (например, соответствующего персонала);
58% – из-за недостаточного уровня навыков в области ИИ.
58% – из-за недостаточного уровня навыков в области ИИ.
Если взглянуть глубже…
Недостаток ресурсов и навыков работы с данными и ИИ – превалирующее препятствие на пути к становлению AI-driven.
Основными отраслями, отмечающими это ограничение, являются Финансовые институты (30.9%), а также IT и телекоммуникации (27.3%).
Основными отраслями, отмечающими это ограничение, являются Финансовые институты (30.9%), а также IT и телекоммуникации (27.3%).
* Для расчёта данных результатов ответы респондентов агрегировались по категориям.
Тем не менее, компании продолжают инвестировать в ИИ, но...
Только 12% компаний уже достигли удовлетворительной окупаемости инвестиций в ИИ, а остальные 88% не знают, ждут или не ждут результатов, либо вообще не могут их измерить.
Закажите воркшоп для оценки готовности к AI и приоритизации кейсов
Оставьте Ваши контакты, и мы свяжемся с Вами
Компании больше всего используют ИИ для:
- Оптимизации операций, например, замена однообразных/
- Улучшения или создания новых продуктовых
Важность ИИ также признается, однако...
44% крупных компаний отмечают недоверие к ИИ у рядовых сотрудников
Интересно отметить, что распределение между группами малых и крупных компаний различается: в малых компаниях аналогичный процент не выявил недоверия ни в одной из категорий
Интересно отметить, что распределение между группами малых и крупных компаний различается: в малых компаниях аналогичный процент не выявил недоверия ни в одной из категорий
Означает ли это что малые компании более открыты к экспериментам?
Крупные компании
Малые компании
Недостаток доверия к ИИ сокращает инвестиции в него, по мнению 58%
Финансовые проблемы, такие как нехватка средств или их перераспределение, входят в двойку основных причин приостановки или отмены ИИ-проектов (36.4%)
К сведению, для малых компаний (до 50 сотрудников) этот фактор находится на 6 месте – 32.6%)
К сведению, для малых компаний (до 50 сотрудников) этот фактор находится на 6 месте – 32.6%)
71% согласны с тем, что Правительству необходимо больше инвестировать в
финансирование и обучение в области ИИ
финансирование и обучение в области ИИ
Для повышения уровня доверия, необходимо активнее демонстрировать преимущества ИИ сотрудникам и клиентам (89%)
А также вкладываться дополнительное обучение сотрудников и клиентов (94%).
Марафон Data/AI Literacy
89% сотрудников Казахстанских компаний считают, что преимущества использования ИИ нужно активно демонстрировать сотрудникам и коллегам.
- Изучение возможностей анализа данных и применения ИИ на близких компании примерах;
2. Облегчение онбординга сотрудников в аналитическую/технологическую инфраструктуру компании;
3. Наложение требуемого уровня Data/AI Literacy на должностные функции сотрудников и бизнес-цели компании;
4. Повышение культуры работы с данными путем изучения успешных кейсов использования аналитики.
72% респондентов, знающих что такое синтетические данные отмечают, что планируют применять их для обучения ИИ-ассистентов или других целей, но…
68.2% считают, что недостаток данных для работы с ИИ, неорганизованные/ненадежные данные, и проблемы управления данными приводят к краху ИИ-проектов в организации.
Но ведь синтетические данные генерируются на основе реальных данных…
Мнения в разрезе должностей
- Рядовые сотрудники демонстрируют более высокий уровень оптимизма относительно возможностей Казахстана в области ИИ
2. Существует единогласное мнение о необходимости усиления обучения в сфере ИИ
3. Сотрудники более скептически относится к покупным решениям ИИ
69% рядовых сотрудников полностью или скорее согласны с этим утверждением, в то время как среди топ-менеджмента этот показатель составляет 46%.
93% топ-менеджмента, 88% менеджмента, 95% сотрудников.
В то время как 30% топ-менеджмента считают, что покупные решения могут быть также хороши, как разработанных внутри, только 16% проявляют согласие с этим утверждением.
Datanomix.pro — команда признанных в мире экспертов
Мы помогаем компаниям разработать стратегию монетизации данных, внедрить единый BI инструмент, выстроить внутренний центр компетенций/офис управления данных для реализации стратегии с упором на цепочку создания ценности.
Один из наших клиентов получил подтверждённый экономический эффект на $86 млн
Закажите оценку навыков AI/Data Literacy для внедрения AI:
