10% of Organizations Surveyed Launched GenAI Solutions to Production in 2023
According to the annual ML Insider survey from cnvrg.io, an Intel company, 10% of respondents said they had already launched generative AI solutions to production. (Credit: Intel Corporation)
According to the annual ML Insider survey from cnvrg.io, an Intel company, 46% of AI professionals said they considered infrastructure as the largest barrier to putting large language models into production. (Credit: Intel Corporation)
![According to the annual ML Insider survey from cnvrg.io, an Intel company, AI professionals quoted a variety of concerns regarding the implementation of large language models into their companies' business models. (Credit: Intel Corporation)]()
According to the annual ML Insider survey from cnvrg.io, an Intel company, AI professionals quoted a variety of concerns regarding the implementation of large language models into their companies' business models. (Credit: Intel Corporation)
Annual cnvrg.io survey reveals majority of organizations are still in the research and testing phase for generative AI
SANTA CLARA, Calif.--(BUSINESS WIRE)-- cnvrg.io, an Intel company and provider of artificial intelligence (AI) and large language model (LLM) platforms, today released the results of its 2023 ML Insider survey. While every industry appears to be racing toward AI, the annual survey revealed that despite interest, a majority of organizations are not yet leveraging generative AI (GenAI) technology.
This press release features multimedia. View the full release here: https://www.businesswire.com/news/home/20231205317078/en/
![According to the annual ML Insider survey from cnvrg.io, an Intel company, 10% of respondents said they had already launched generative AI solutions to production. (Credit: Intel Corporation)]()
According to the annual ML Insider survey from cnvrg.io, an Intel company, 10% of respondents said they had already launched generative AI solutions to production. (Credit: Intel Corporation)
Released for the third year, cnvrg.io's ML Insider survey provides an analysis of the machine learning industry, highlighting key trends, points of interest and challenges that AI professionals experience every day. This year's report offers insights from a global panel of 430 technology professionals on how they are developing AI solutions and their approaches to applying generative AI to their businesses.
"While still in early development, generative AI has been one of the most talked-about technologies of 2023. The survey suggests organizations may be hesitant to adopt GenAI due to the barriers they face when implementing LLMs," said Markus Flierl, corporate vice president and general manager of Intel Cloud Services. "With greater access to cost-effective infrastructure and services, such as those provided by cnvrg.io and the Intel Developer Cloud, we expect greater adoption in the next year as it will be easier to fine-tune, customize and deploy existing LLMs without requiring AI talent to manage the complexity."
GenAI Adoption Trends
Despite the rise in awareness of GenAI technology in 2023, it is only a slice of the overall AI landscape. The survey reveals that adoption of large language models (the models for training generative AI applications and solutions) within organizations remains low.
Three-quarters of respondents report their organizations have yet to deploy GenAI models to production, while 10% of respondents report their organizations have launched GenAI solutions to production in the past year. The survey also shows that U.S.-based respondents (40%) are significantly more likely than those outside the U.S. (22%) to deploy GenAI models.
While adoption may not have taken off, organizations that have deployed GenAI models in the past year are experiencing benefits. About half of respondents say they have improved customer experiences (58%), improved efficiency (53%), enhanced product capabilities (52%) and benefited from cost savings (47%).
Adoption Challenges
The study indicates a majority of organizations approach GenAI by building their own LLM solutions and customizing to their use cases, yet nearly half of respondents (46%) see infrastructure as the greatest barrier to developing LLMs into products.
The survey highlights other challenges that might be causing a slow adoption of LLM technology in businesses, such as lack of knowledge, cost and compliance. Of the respondents, 84% admit that their skills need to improve due to increasing interest in LLM adoption, while only 19% say they have a strong understanding of the mechanisms of how LLMs generate responses.
This reveals a knowledge gap as one potential barrier to GenAI adoption that is reflected in organizations citing complexity and lack of AI talent as the biggest barriers to AI adoption and acceptance. Additionally, respondents rank compliance and privacy (28%), reliability (23%), high cost of implementation (19%) and a lack of technical skills (17%) as the greatest concerns with implementing LLMs into their businesses. When considering the biggest challenge to bringing LLMs into production, nearly half of respondents point to infrastructure.
There is no doubt GenAI is having an impact on the industry. Compared with 2022, the use of chatbots/virtual agents has spiked 26% and translation/text generation is up 12% in 2023 as popular AI use cases. This could be due to the rise in LLM technology in 2023 and the advances in GenAI technology. Organizations that have successfully deployed GenAI in the past year see benefits from the application of LLMs, such as a better customer experience (27%), improved efficiency (25%), enhanced product capabilities (25%) and cost savings (22%).
Intel's hardware and software portfolio, including cnvrg.io, gives customers flexibility and choice when architecting an optimal AI solution based on respective performance, efficiency and cost targets. cnvrg.io helps organizations enhance their products with GenAI and LLMs by making it more cost-effective and easier to deploy large language models on Intel's purpose-built hardware. Intel is the only company with the full spectrum of hardware and software platforms, offering open and modular solutions for competitive total cost of ownership and time-to-value that organizations need to win in this era of exponential growth and AI everywhere.
For the full ML Insider 2023 report visit the cnvrg.io website.
About cnvrg.io
cnvrg.io, an Intel company, is a full-stack machine learning operating system with everything an AI developer needs to build and deploy AI on any infrastructure. cnvrg.io was built by data scientists to help data scientists and developers automate training and deployment of machine learning pipelines at scale and help organizations enhance their products with GenAI and LLMs by making it more cost-effective and easier to deploy large language models on Intel's purposebuilt hardware provided by Intel Developer Cloud. cnvrg.io helps organizations accelerate value from data science and leverage the power of generative AI technology faster.
About Intel
Intel (Nasdaq: INTC) is an industry leader, creating world-changing technology that enables global progress and enriches lives. Inspired by Moore's Law, we continuously work to advance the design and manufacturing of semiconductors to help address our customers' greatest challenges. By embedding intelligence in the cloud, network, edge and every kind of computing device, we unleash the potential of data to transform business and society for the better. To learn more about Intel's innovations, go to newsroom.intel.com and intel.com.
Intel Corporation. Intel, the Intel logo and other Intel marks are trademarks of Intel Corporation or its subsidiaries. Other names and brands may be claimed as the property of others.
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Julia Jarvis
1-469-766-7397
julia.jarvis@ketchum.com
Source: Intel
Released Dec 5, 2023 • 11:00 AM EST
2023年、調査された組織の10%がGenAIソリューションを本番稼働に投入したという。
Intelの傘下にあるcnvrg.ioが実施したML Insiderアンケートによると、回答者の10%がすでに生成型AIソリューションを本番稼働に投入したと記されている。（引用元：Intel Corporation）
Intelの傘下にあるcnvrg.ioが実施したML Insiderアンケートによると、AIプロフェッショナルの46%が大規模言語モデルを本番稼働に導入する最大の障壁としてインフラを挙げたという。（引用元：Intel Corporation）
![According to the annual ML Insider survey from cnvrg.io, an Intel company, AI professionals quoted a variety of concerns regarding the implementation of large language models into their companies' business models. (Credit: Intel Corporation)]()
Intelの傘下にあるcnvrg.ioが実施したML Insiderアンケートによると、AIプロフェッショナルたちは、大規模言語モデルを自社のビジネスモデルに取り入れる際の多様な懸念点を述べている。（引用元：Intel Corporation）
cnvrg.ioの年次調査によると、ほとんどの組織は生成型AIの研究やテスト段階にとどまっていることが明らかになった。
カリフォルニア州サンタクララ--（BUSINESS WIRE）--cnvrg.ioは、人工知能（AI）および大規模言語モデル（LLM）プラットフォームを提供するIntelの子会社であり、本日、2023年のML Insider調査の結果を発表した。あらゆる業種がAIへ向かって走り出しているように見えるが、調査によれば、多くの組織はまだ生成型AI（GenAI）テクノロジーを活用していないという。
このプレスリリースにはマルチメディアが含まれています。全文を表示するには、こちらをクリックしてください。https://www.businesswire.com/news/home/20231205317078/en/
![According to the annual ML Insider survey from cnvrg.io, an Intel company, 10% of respondents said they had already launched generative AI solutions to production. (Credit: Intel Corporation)]()
Intelの傘下にあるcnvrg.ioが実施したML Insiderアンケートによると、回答者の10%がすでに生成型AIソリューションを本番稼働に投入したと記されている。（引用元：Intel Corporation）
cnvrg.ioのML Insider調査は3年連続でリリースされ、機械学習業界の分析、AIプロフェッショナルたちが毎日体験する主要なトレンド、関心事、課題についての洞察を提供している。今年の報告書では、430人のテクノロジープロフェッショナルからのグローバルなパネルの視点を含め、彼らがAIソリューションを開発する方法や、ビジネスに生成型AIを適用するアプローチについての洞察が得られる。
「まだ初期の段階ではあるが、生成型AIは2023年最も話題になったテクノロジーの1つである。調査によれば、LLMを導入する際に組織が直面する障壁があるため、GenAIを採用するのに慎重な姿勢を取っている可能性がある」と、インテルクラウドサービスの企業用ヴァイスプレジデント兼ゼネラルマネージャーであるマルクス・フリール氏は述べています。「cnvrg.ioやIntel Developer Cloudなどの費用対効果に優れたインフラやサービスへのより大きなアクセスが得られるようになると、AI専門家による複雑な管理が必要なく、既存のLLMを微調整、カスタマイズ、デプロイできるため、来年以降GenAIの採用が増えることが予想されます。」
GenAI導入トレンド
2023年におけるGenAIテクノロジーに関する認知度の向上にもかかわらず、組織における大規模言語モデル（生成型AIアプリケーションやソリューションのトレーニングに使用されるモデル）の導入は依然として低いと調査が示している。回答者の3/4が、自社の組織がGenAIモデルを本番稼働に展開していないことを報告し、10%は過去1年間にGenAIソリューションを本番稼働に投入したと回答。調査はまた、米国の回答者（40%）がGenAIモデルを展開する可能性が、米国外の回答者（22%）よりも高いことを示している。
GenAIモデルを展開している組織はまだ少ないが、過去1年間にGenAIモデルを展開した組織は利益を得ている。回答者の約半数が、顧客体験を改善（58%）、効率を向上させた（53%）、製品機能を強化した（52%）、費用削減のメリットを享受した（47%）と回答している。
導入の障壁
調査によると、多数の組織が自社のLLMソリューションを構築し、使用例に合わせてカスタマイズしてからGenAIにアプローチしています。しかし、回答者の約半数（46％）は、LLMを製品に開発する最大の障壁としてインフラストラクチャを挙げています。
調査は、知識の不足、コスト、コンプライアンスなど、ビジネスにおけるLLM技術の遅い採用を引き起こす可能性のある他の課題を強調しています。回答者の84％が、LLM採用に対する関心の高まりにより自分たちのスキルを改善する必要があると認めています。しかし、19％のみがLLMがどのように応答を生成する仕組みを理解していると述べています。
これは、組織が複雑さとAIの才能の不足を引用し、AI採用と受容の最大の障害として知識のギャップがあるということを示しています。さらに、回答者がLLMをビジネスに実装する際の最大の懸念として、コンプライアンスとプライバシー（28％）、信頼性（23％）、実装の高コスト（19％）および技術スキルの不足（17％）を挙げています。LLMsを生産に持ち込むための最大の課題を考慮すると、回答者の約半数がインフラストラクチャーを指摘しています。
間違いなく、GenAIは業界に影響を与えています。2023年に比べて、チャットボット/バーチャルエージェントの使用は26％増加し、翻訳/テキスト生成は12％増加し、人気の高いAI使用例となっています。これは、2023年のLLM技術の上昇とGenAI技術の進歩によるものかもしれません。過去1年間にGenAIを成功裏に展開した組織は、LLMsのアプリケーションにより、カスタマーエクスペリエンスの向上（27％）、効率の改善（25％）、製品機能の向上（25％）およびコスト削減（22％）の利点を見ています。
Intelのハードウェアとソフトウェアのポートフォリオ、cnvrg.ioを含め、パフォーマンス、効率、コストの目標に基づく最適なAIソリューションのアーキテクチャを構築する際の顧客の柔軟性と選択肢を提供しています。cnvrg.ioは、データサイエンティストが構築し、データサイエンティストと開発者が、スケーラブルな機械学習パイプラインのトレーニングとデプロイメントを自動化し、Intel Developer Cloudが提供するIntelが目的に合わせて構築したハードウェア上で大規模な言語モデルをデプロイするために、GenAIとLLMsで製品を強化するために機能しています。cnvrg.ioは、組織がデータサイエンスから価値を加速し、生成的AI技術のパワーをより速く利用するのを助けます。
完全なML Insider 2023レポートについては、cnvrg.ioウェブサイト.
cnvrg.ioについて
cnvrg.ioは、AI開発者がどのインフラストラクチャでもAIを構築およびデプロイするために必要なすべてを備えたフルスタックの機械学習オペレーティングシステムです。 cnvrg.ioは、データサイエンティストがスケールを拡大した機械学習パイプラインのトレーニングとデプロイメントを自動化するのを支援し、Intel Developer Cloudが提供するIntelが目的に合わせて構築したハードウェア上での大規模な言語モデルのデプロイにより、組織が製品をGenAIとLLMsで強化するのをよりコスト効果的かつ簡単にするために機能しています。cnvrg.ioは、データサイエンスから価値を加速し、生成的AI技術のパワーをより速く利用するのを助けます。
インテルについて
インテル（Nasdaq：INTC）は、グローバルな進歩を促進し、人々の生活を豊かにする世界を変える技術を創造する業界のリーダーです。ムーアの法則にインスピレーションを受けて、私たちは半導体の設計と製造の進歩を推進し、顧客の最大の課題に対処するために、クラウド、ネットワーク、エッジ、あらゆる種類のコンピューティングデバイスに知性を埋め込むことで、データの可能性を解き放ちます。 Intelの革新について詳しくは、newsroom.intel.comおよびintel.com.
Intel Corporation。Intel、Intelロゴ、その他のIntelマークは、Intel Corporationまたはその子会社の商標です。他の名称およびブランドは、それぞれの所有者の財産として主張される場合があります。
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ジュリア・ジャービス
1-469-766-7397
julia.jarvis@ketchum.com
ソース：インテル
2023年12月5日午前11時（米国東部標準時）リリース
