Регіон Близького Сходу та Африки (MEA) активно домагається інтеграції штучного інтелекту (AI), але зростаючий розрив між амбіціями та практичною готовністю загрожує обмежити повний економічний потенціал цієї трансформації. Нове дослідження IBM Institute for Business Value показує, що хоча 77% лідерів у сфері обробки даних MEA віддають пріоритет інвестиціям для прискорення можливостей штучного інтелекту, лише 25% впевнені, що їх існуюча інфраструктура даних може надійно підтримувати нові джерела доходу на основі штучного інтелекту. Ця прогалина підкреслює критичний дисбаланс: організації поспішають запровадити штучний інтелект, не вирішуючи повною мірою основні проблеми з даними.
Зростаюча прогалина в навичках даних
Однією з найбільш суттєвих перешкод для успіху штучного інтелекту в MEA є зростаючий дефіцит передових навичок науки про дані. Дослідження показало, що зараз 54% респондентів назвали це головним занепокоєнням, що майже вдвічі більше, ніж у 2023 році, коли було 28%. Таке стрімке зростання свідчить про те, що нестача талантів збільшується швидше, ніж очікувалося, що потенційно перешкоджає впровадженню ініціатив ШІ та обмежує конкурентну перевагу. Проблема полягає не просто в нестачі персоналу, а в нестачі людей зі спеціальними знаннями, необхідними для ефективного управління, вдосконалення та використання даних для програм ШІ.
Інтеграція стратегії даних і виклики неструктурованих даних
Незважаючи на побоювання щодо готовності, інтеграція між стратегією даних і ширшими технологічними планами зросла. Три чверті (76%) директорів із обробки даних (CDO) у MEA зараз повідомляють, що їхня стратегія обробки даних безпосередньо пов’язана з інвестиціями в інфраструктуру, порівняно з 55% у 2023 році. Однак лише 27% впевнені у здатності їхньої організації отримувати цінність із неструктурованих даних, критичного компонента для багатьох додатків ШІ. Це свідчить про те, що хоча стратегічне узгодження покращується, практична здатність працювати зі складними даними реального світу залишається обмеженою.
Залучення талантів і демократизація даних
Боротьба за залучення кваліфікованих спеціалістів із обробки даних посилюється. 79% опитаних керівників MEA зазнають труднощів із заповненням ключових посад, пов’язаних з даними, і лише 51% вважають, що зусилля з підбору кадрів забезпечують необхідні навички та досвід, що є зниженням порівняно з 66% у 2024 році. Водночас демократизація даних набирає обертів, причому 72% керівників даних MEA кажуть, що більший доступ працівників до даних допомагає організаціям рухатися швидше. Однак лише 28% повністю погоджуються з тим, що вони можуть чітко продемонструвати, як дані впливають на результати бізнесу, і лише 27% встановили чіткі показники для вимірювання цінності результатів, керованих даними. Це свідчить про те, що доступ до даних зростає, але здатність перетворити їх на відчутну бізнес-цінність залишається проблемою.
Подолання розриву: підхід ШІ до даних
Щоб вирішити ці проблеми, 75% головних спеціалістів із обробки даних MEA використовують підхід «ШІ на даних», а не централізують дані, а 68% активно розробляють різноманітні набори даних для навчання агентів ШІ. Це вказує на перехід до використання штучного інтелекту для покращення якості та доступності даних замість використання традиційних методів керування даними. Однак цей підхід потребує значних інвестицій в інфраструктуру та досвід штучного інтелекту, яких може бракувати багатьом організаціям.
Глобальні тенденції та наслідки
Глобальні висновки дослідження IBM підкреслюють терміновість вирішення проблеми готовності даних. У всьому світі 81% директорів з обробки даних надають пріоритет інвестиціям, які прискорюють розробку штучного інтелекту, причому 13% ІТ-бюджетів зараз виділяється на стратегію обробки даних, порівняно з 4% у 2023 році. Однак лише 26% у всьому світі висловлюють впевненість, що їхні можливості обробки даних можуть підтримувати потоки доходів, керовані ШІ. Цей глобальний розрив підкреслює системні проблеми, з якими стикаються організації, намагаючись втілити амбіції штучного інтелекту в практичні результати.
Агресивний поштовх регіону Близького Сходу до ШІ в поєднанні зі зростаючим розривом у готовності даних створює як можливості, так і ризики. Організації, які надають пріоритет якості даних, інвестують у розвиток талантів і використовують інноваційні підходи штучного інтелекту до даних, будуть найкраще підготовлені до реалізації повного економічного потенціалу цієї трансформації. Ті, хто не впорається з цими проблемами, ризикують відстати в конкурентному середовищі, що дедалі зростає.
