Инвестиции в искусственный интеллект резко возросли, капитал направлялся на разработку чипов, центры обработки данных и создание новых моделей ИИ. Несмотря на этот приток ресурсов и непрерывный выпуск новых моделей, широкое внедрение ИИ столкнулось со значительными препятствиями в различных секторах.

В то время как технологические возможности быстро развивались, организации изо всех сил пытались интегрировать ИИ в свои существующие рабочие процессы. Проблема сместилась с технологических ограничений на готовность институтов и организаций эффективно осваивать ИИ. Институты, определяемые как правила, стимулы, стандарты и структуры отчетности, играют решающую роль в снижении неопределенности и укреплении доверия к новым технологиям. Организации, действующие в рамках этих институциональных рамок, должны адаптировать свои рабочие процессы для работы с ИИ.

Исторический пример распространения химической промышленности иллюстрирует это. Германия изначально была пионером в этой отрасли, но Соединенные Штаты добились широкого распространения, интегрировав химию в производство и повседневную коммерцию. Повышение производительности стало возможным только после того, как институты эволюционировали, а организации перестроили свои рабочие процессы. Аналогичным образом, Соединенные Штаты создали дисциплины делового администрирования и науки управления, которые облегчили внедрение новых технологий, включая ИИ.

Текущая ситуация в Индии, где ежемесячно обрабатывается около 20 миллиардов транзакций, подчеркивает сложности масштабирования внедрения ИИ. Несмотря на потенциальные выгоды, организации сталкиваются с проблемами в адаптации своих процессов и обеспечении эффективной интеграции систем ИИ. Ограничением больше не является технологическая возможность. Вопрос в том, готовы ли институты и организации к освоению ИИ.

В будущем успешная интеграция ИИ будет зависеть от способности институтов создавать поддерживающие рамки, а организаций - адаптировать свои рабочие процессы. Это потребует согласованных усилий для решения проблем внедрения ИИ и раскрытия всего потенциала этой преобразующей технологии.