Forwarded from MarketTwits
Forwarded from Банки, деньги, два офшора
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Марк Цукерберг на презентации новых «умных» очков не смог принять звонок 4 раза подряд. @bankrollo
Forwarded from MarketTwits
Forwarded from DeCenter — блокчейн, биткоин, инвестиции
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
@DeCenter
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Усиленный интеллект
State of B2B Enterprise Adoption 2025
Доклад от MIT NANDA
Ключевые выводы:
1. Широкое распространение тестов использования ИИ по отраслям
2. Однако только 5% экспериментов имплементированы в продакшен
3. 50% экспериментов и внедрений происходит в отделы маркетинга и продаж
4. Основной барьер внедрения «нежелание адаптироваться под новые инструменты»
5. Выбирая между Generic решениями (чатгпт) и Specific (адаптированными под бизнес) ориентируются на комплексность использования
6. Основным драйвером покупки является доверие к вендору
7. Самые рабочие каналы покупки являются отношениями со стратегическими партнерами, нетворкинг и мероприятия
8. ROI До 30% сокращение расходов на креатив и контент
5 мифов об использовании ИИ:
1. “AI уберет большое количество вакансий в ближ время» На деле ни у кого нет планов по уменьшению найма сотрудников в ближайшие 3-5 лет
2. “GenAI трансформирует бизнес». Распространение большое, но трансформация недостаточная. Еще очень мало кейсов полного внедрения ИИ в продакшен
3. “Бизнес слишком медленный для внедрения технологий». На деле у каждой компании уже проведена адаптация стратегии и формирование спец отделов по работе с ИИ
4. “Слишком много рисков по внедрению ИИ». На деле основной риск в медленной адаптации и не интеграции AI в процессы
5. “Лучшие компании создают свои решения» На деле внутренние инициативы терпят крах в два раза чаще чем внедрение внешних инструментов.
State of B2B Adoption 2024 1 часть
State of B2B Adoption 2024 2 часть
Доклад от MIT NANDA
Ключевые выводы:
1. Широкое распространение тестов использования ИИ по отраслям
2. Однако только 5% экспериментов имплементированы в продакшен
3. 50% экспериментов и внедрений происходит в отделы маркетинга и продаж
4. Основной барьер внедрения «нежелание адаптироваться под новые инструменты»
5. Выбирая между Generic решениями (чатгпт) и Specific (адаптированными под бизнес) ориентируются на комплексность использования
6. Основным драйвером покупки является доверие к вендору
7. Самые рабочие каналы покупки являются отношениями со стратегическими партнерами, нетворкинг и мероприятия
8. ROI До 30% сокращение расходов на креатив и контент
5 мифов об использовании ИИ:
1. “AI уберет большое количество вакансий в ближ время» На деле ни у кого нет планов по уменьшению найма сотрудников в ближайшие 3-5 лет
2. “GenAI трансформирует бизнес». Распространение большое, но трансформация недостаточная. Еще очень мало кейсов полного внедрения ИИ в продакшен
3. “Бизнес слишком медленный для внедрения технологий». На деле у каждой компании уже проведена адаптация стратегии и формирование спец отделов по работе с ИИ
4. “Слишком много рисков по внедрению ИИ». На деле основной риск в медленной адаптации и не интеграции AI в процессы
5. “Лучшие компании создают свои решения» На деле внутренние инициативы терпят крах в два раза чаще чем внедрение внешних инструментов.
State of B2B Adoption 2024 1 часть
State of B2B Adoption 2024 2 часть
Forwarded from proVenture (проВенчур)
🤖 Generative AI Emerging Tech Impact Ratar – Gartner.
Одна из компаний на рынке позволила получить ссылку на отчет Gartner по emerging tech. Ссылку не выкладываем, но посмотрите прикольный чарт.
1/ Как читать?
▪️В центре то, что уже сейчас используется, чем дальше, тем позднее может быть adoption (верхний донат про 6-8 лет)
▪️Значками отмечены уровни adoption (например, 🔸 – это массовый уровень)
▪️А еще есть 4 группы: model centric technologies, model performance, data frontier и applied GenAI.
2/ Давайте посмотрим на последнее.
▫️Там в самом центре есть GenAI Virtual Assistants – строго говоря эта штука почти по центру, так что может относиться ко всем группам, но все же она больше в applied
▫️Далее в донате 1-3 года идут GenAI API Extensions, AI Molecular Modelling и GenAI-Enabled Apps, где только последнее имеет высокий потенциал массового применения
▫️В донате 3-6 лет есть AI Code Assistants (все же не массовая тема, да), а также Intelligent Simulation и Agentic AI.
3/ Отдельно отметим, что есть только одна тема в донате 6-8 лет – это active inference.
@proVenture
#ai #research #trends
Одна из компаний на рынке позволила получить ссылку на отчет Gartner по emerging tech. Ссылку не выкладываем, но посмотрите прикольный чарт.
1/ Как читать?
▪️В центре то, что уже сейчас используется, чем дальше, тем позднее может быть adoption (верхний донат про 6-8 лет)
▪️Значками отмечены уровни adoption (например, 🔸 – это массовый уровень)
▪️А еще есть 4 группы: model centric technologies, model performance, data frontier и applied GenAI.
2/ Давайте посмотрим на последнее.
▫️Там в самом центре есть GenAI Virtual Assistants – строго говоря эта штука почти по центру, так что может относиться ко всем группам, но все же она больше в applied
▫️Далее в донате 1-3 года идут GenAI API Extensions, AI Molecular Modelling и GenAI-Enabled Apps, где только последнее имеет высокий потенциал массового применения
▫️В донате 3-6 лет есть AI Code Assistants (все же не массовая тема, да), а также Intelligent Simulation и Agentic AI.
3/ Отдельно отметим, что есть только одна тема в донате 6-8 лет – это active inference.
@proVenture
#ai #research #trends