Lühidalt: 91 protsenti TMT-sektori ettevõtetest peab oma tehisintellekti investeeringuid edukaks, kuid vaid 33 protsenti suudab seda tegelikult mõõta — see kujutab endast kriitilist juhtimis- ja kontrollipuudujääki CDO-de jaoks.
Economist Enterprise’i uuring, milles osales üle 200 juhi USA-st ja Euroopast, toob päevavalgele tulususe paradoksi: 91 protsenti TMT-sektori ettevõtetest väidab, et nende tehisintellekti investeeringud annavad tulemusi, kuid vaid kolmandikul on olemas raamistikud tegeliku ärikasu mõõtmiseks.
HCLTechi tellitud uuring käsitles tehisintellekti kasutuselevõttu telekommunikatsiooni-, meedia-, pooljuhi- ja tehnoloogiasektoris. Uuring toob esile kolm kriitilist puudujääki. Esiteks puudub struktureeritud ärikasu mõõtmine. Teiseks ilmneb rakenduslünk piloodiprojektide skaleerimisel tootmiskeskkonda. Kolmandaks on kvalifitseerimisstrateegiad ja sisemine juhtimine alaarenenud.
Kvalifitseerimise osas: vaid 20 protsendil küsitletud organisatsioonidest on konkreetne strateegia tehisintellekti valdkonna spetsialistide täiendõppeks või sihipäraseks värbamiseks, kuigi täiendõpe on tulevaste eelarveotsuste tegemisel prioriteetne. Juhtimise osas: ainult 17 protsenti vastanutest kinnitab, et sisemised juhtimiseeskirjad mõjutavad aktiivselt nende tehisintellektisüsteemide toimimist.
CDOde jaoks tähendab see järgmist: ilma selgete mõõdikute ja juhtimisraamistikuta jäävad tehisintellekti investeeringute puhul nii investeeringutasuvuse jälgimine kui ka järjepidev skaleerimine võimatuks. Uuring viitab ka valdkonnaülesele lähenemisele: traditsioonilised TMT-sektori piirid hägustuvad, sest tehisintellekt tungib läbi kõigi väärtusahela etappide. Ettevõtted peavad oma tehisintellekti strateegia ümber kujundama tööstuslikustamise programmiks, millel on selgelt määratletud väljundid, mõõdetavad eesmärgid ja juhtimisprotsessid — mitte käsitlema seda katsetamisfaasina.
Allikas: www.it-daily.net · Avaldatud 29. juulil 2026
Lumi AI News — tehisintellekti abil kureeritud vastavalt tehisintellektimääruse artiklile 50. Parafraseerimine ja klassifitseerimine Lumi News Pipeline v1.7.3 abil.