Salesforce最近对600名IT领导者进行的一项调查显示，他们的老板提出了一项新要求:将生成式人工智能(AI)纳入技术堆栈，而且要快。
但IT专业人士的反应是“没有那么快”，突出了对资源、数据安全和数据质量的担忧。近五分之三的IT专业人士表示，业务利益相关者对新技术实施的速度和敏捷性抱有不合理的期望。
IT领导调查显示，近90%的IT专业人士无法支持他们在组织中收到的大量与人工智能相关的请求。该调查还揭示了人工智能对IT的以下吸引力:
- 十分之九的IT专业科学家们表示，生成式人工智能迫使他们重新思考评估他们的技术策略，改变团队对新技术的看法登船和使用。
- 86%的IT专业人士海军说，他们的工作变得更加困难了自引入生成式人工智能以来非常重要。
- 68%的IT专业人士nals表示，他们的领导层希望他们成为生成式人工智能方面的专家。
以下是该调查的一些主要发现:
快速执行生成AI的压力
- 87%IT专业专家们认为，生成式人工智能已经达到或超过了它的宣传水平。
- 生成式人工智能是 # 1技术她感到压力nboard很快。
- c级高管是头号影响者要求在其他利益相关者之前快速生成人工智能实施。
- 近五分之三 它professio政府官员表示，企业利益相关者持有无理的看法对新技术实现的速度和敏捷性的期望。
- 88% IT专业员工们声称，他们无法支持公司收到的大量与人工智能相关的请求。
- 十分之九它professio专家们表示，生成式人工智能改变了他们团队对新技术的看法登船和使用。
很明显，业务领导和IT优先级之间存在着真正的、可能正在扩大的脱节。
IT调查显示，公司领导层将速度置于安全和数据质量之上。IT界认为，以下是领导力的五大优先事项:
- 实施速度
- 安全
- 数据质量
- 业务价值
- 快速培训新用户
以下是IT界的五大优先事项:
- 安全
- 数据质量
- 实施速度
- 快速培训新技术用户
- 数据基础设施
近一半(48%)的IT专业人士认为，在实施新技术时，他们很难在速度、业务价值和安全性之间找到平衡:
所有人工智能项目都是从数据项目开始的，所以我相信数据质量必须在所有人工智能项目中处于首位或接近首位。此外，最近的研究还指出，90%的IT领导者表示很难将人工智能与其他系统集成。人工智能的采用呈爆炸式增长，并扩大了对连贯IT战略的需求。
但实现这种平衡说起来容易做起来难。
对于想要成功实施人工智能的IT组织来说，集成和数据孤岛是最大的障碍。
IT与基础设施的阻力作斗争
- 几乎 三分之一IT专业企业(31%)缺乏时间来实施和训练人工智能模型和算法。
- 48%担心他们组织的安全基础设施跟不上创新的需求。
- 45%担心他们组织的数据管理基础设施跟不上创新的需求。
MuleSoft的第九份年度连接基准报告证实了这些调查结果:
- 新常态——人工智能拐点加大了对连贯IT战略的需求:87%的IT领导者报告称，数字化转型的性质正在发生变化。人工智能使技术领域进一步复杂化，平均每家企业拥有991个应用程序。IT预算必须增加以满足激增的需求。
- 人工智能的采用呈爆炸式增长，集成和安全问题是最大的障碍:人工智能的精灵已经从瓶子里出来，超过四分之三的组织报告他们使用多种人工智能模型。多达90%的人表示，人工智能与其他系统集成的困难是一个障碍，其次是79%的人表示存在安全问题。
- IT领导者承认，数据孤岛和系统脆弱性阻碍了他们的公司发展:多达98%的IT领导者表示，他们面临着数字化转型方面的挑战。主要驱动因素是数据孤岛的持久性(81%)和紧密耦合和高度依赖系统的脆弱性(72%)。
- 自动化仍然是IT和业务之间争论的一个来源:业务用户从他们的工作自动化中受益匪浅(每个员工每周1.9小时)，并且需要更大的灵活性来实现自动化。然而，IT部门仍然需要弄清楚如何以安全和受治理的方式启用自动化。三分之二(66%)的自动化项目将IT作为唯一的看门人。
业务的成功和增长依赖于信任、数据、人工智能和自动化。IT的重要性怎么强调都不为过。然而，企业领导者必须在他们的人工智能实施战略和执行计划上保持一致。成功没有捷径，这意味着像数据质量这样的成功因素不能被忽视或被赋予较低的优先级。速度是很重要的，除非你正在把你的组织推向悬崖。正如伟大的篮球教练约翰·伍登的名言:“要快，但不要着急。”
