SAS – globalny lider w obszarze danych i sztucznej inteligencji – zaprezentował wyniki nowego badania dotyczącego wykorzystania, wpływu oraz poziomu zaufania do AI. Według raportu IDC Data and AI Impact Report: The Trust Imperative, przygotowanego na zlecenie SAS, liderzy działów IT i biznesu deklarują większe zaufanie do generatywnej AI niż do jakiejkolwiek innej formy sztucznej inteligencji.
81% badanych przedsiębiorstw deklaruje, że korzysta z generatywnej AI, 66% – z tradycyjnej AI, 52% – z agentowej AI, a 30% – z kwantowej AI. Zaufanie do AI jako technologii stale rośnie, ale obecnie tylko 40% firm dba o zwiększanie jej transparentności, etyki i odpowiedniego zarządzania. Tymczasem badania pokazują, że organizacje, które traktują te obszary priorytetowo, mają aż o 60% większe szanse na podwojenie zwrotu z inwestycji w AI. W firmach najmniej angażujących się w budowę odpowiedzialnych systemów, największym zaufaniem cieszy się właśnie generatywna AI – i to nawet trzykrotnie wyższym niż tradycyjne modele uczenia maszynowego.
Zebrane dane wskazują na istotną sprzeczność: rozwiązania AI o charakterze interaktywnym i zbliżone do ludzkiej komunikacji zyskują najwyższy poziom zaufania, mimo że ich skuteczność i przewidywalność pozostają ograniczone. Z perspektywy dostawców, ekspertów i użytkowników GenAI warto zadać fundamentalne pytania: czy technologia, której ufamy, jest rzeczywiście godna zaufania? I czy liderzy odpowiedzialni za jej rozwój podejmują działania, które zapewnią odpowiedzialne i bezpieczne wdrożenie tych rozwiązań? – wskazuje Kathy Lange, Research Director w dziale AI & Automation Practice w IDC.
Nowe technologie AI budzą największe zaufanie wśród użytkowników
Z badania wynika, że największym zaufaniem cieszą się nowe technologie AI – takie jak GenAI (48%) oraz Agentic AI (33%). W przypadku tradycyjnych rodzajów sztucznej inteligencji odsetek ten wynosi zaledwie 18%. Wysokiemu zaufaniu do GenAI i agentów AI towarzyszą jednak konkretne obawy – najczęściej dotyczące prywatności danych (62%), przejrzystości i zrozumiałości działania algorytmu (57%) oraz kwestii etycznych (56%).
AI kwantowa (Quantum AI), czyli połączenie sztucznej inteligencji i obliczeń kwantowych szybko zyskuje na zaufaniu, choć technologia ta wciąż znajduje się na wczesnym etapie rozwoju. Już niemal jedna trzecia decydentów na świecie potwierdza jej znajomość, a 26% obdarza ją pełnym zaufaniem – mimo że większość potencjalnych zastosowań nie została jeszcze zrealizowana w praktyce.
Niedostateczne zabezpieczenia ograniczają potencjał AI oraz… zwrot z inwestycji
Wykorzystanie sztucznej inteligencji rośnie w błyskawicznym tempie – szczególnie w przypadku GenAI, która wyprzedziła tradycyjne rozwiązania AI zarówno pod względem rozpoznawalności, jak i zastosowania (81% w stosunku do 66%). Tak dynamiczny rozwój niesie ze sobą nowe wyzwania w obszarze etyki, bezpieczeństwa oraz odpowiedzialnego zarządzania technologią.
Badacze z IDC zauważyli we wszystkich badanych regionach rozbieżność pomiędzy poziomem zaufania organizacji do sztucznej inteligencji a faktycznym stopniem jej wiarygodności. Z badania wynika, że choć niemal 8 na 10 organizacji (78%) deklaruje pełne zaufanie do sztucznej inteligencji, jedynie 40% faktycznie inwestuje w budowę systemów, które można by uznać za godne zaufania, np. za sprawą mechanizmów zarządzania, transparentności i zabezpieczeń etycznych.
Badanie wykazało również, że wdrażanie procesów zapewniających wiarygodność sztucznej inteligencji nie jest traktowane priorytetowo podczas realizacji projektów związanych z tą technologią. Wśród trzech głównych priorytetów strategicznych zaledwie 2% respondentów wskazało opracowanie ram zarządzania AI, a mniej niż 10% zadeklarowało tworzenie polityki odpowiedzialnego wykorzystania sztucznej inteligencji. Bagatelizowanie tego aspektu może jednak ograniczać ich zdolność do pełnego wykorzystania potencjału inwestycji w AI w przyszłości.
Autorzy badania podzielili respondentów na liderów w zakresie wiarygodnej AI oraz podmioty, które dopiero podążają tą ścieżką. Liderzy inwestowali najwięcej w praktyki, technologie i ramy zarządzania, które czynią systemy AI wiarygodnymi – i to właśnie oni odnoszą największe korzyści. Firmy z tej grupy miały 1,6 razy większe szanse na podwojenie (lub więcej) zwrotu z inwestycji w projekty AI.
Braki w jakości danych i zarządzaniu spowalniają rozwój AI
Wraz z coraz większą autonomią systemów AI i ich integracją z kluczowymi procesami, rośnie znaczenie fundamentów danych. To właśnie jakość, różnorodność i sposób zarządzania danymi wprost wpływają na rezultaty działań AI. Dlatego inteligentne strategie danych stają się kluczowe, by maksymalizować korzyści (takie jak ROI czy wzrost produktywności) i jednocześnie ograniczać ryzyka.
W raporcie zidentyfikowano trzy główne utrudnienia wdrożeń AI: słabą infrastrukturę danych, niewystarczające mechanizmy nadzoru oraz braki kompetencyjne. Prawie połowa organizacji (49%) wskazała na brak scentralizowanych fundamentów danych lub nieoptymalne środowiska chmurowe jako główną przeszkodę. Na kolejnych miejscach znalazły się niewystarczające procesy zarządzania danymi (44%) oraz niedobór wykwalifikowanych specjalistów w organizacjach (41%).
Respondenci wskazali, że największym wyzwaniem w zarządzaniu danymi wykorzystywanymi w projektach AI jest trudność w dostępie do odpowiednich źródeł danych (58%). Wśród innych kluczowych obaw znalazły się kwestie prywatności i zgodności z regulacjami (49%) oraz jakość danych (46%).
Dla dobra społeczeństwa, biznesu i pracowników, zaufanie do AI jest absolutnie kluczowe. Aby je osiągnąć, branża musi zwiększyć skuteczność wdrożeń, ludzie powinni krytycznie oceniać wyniki generowane przez AI, a liderzy biznesu powinni wspierać pracowników w korzystaniu z nowych narzędzi – podkreśla Bryan Harris, Chief Technology Officer w SAS.
