Inteligența artificială pentru întreprinderi își consolidează poziția în securitate și tehnologie

Ce indicatori au accelerat adoptarea în departamentele tehnologice?

BYMNTS-124; 20 august 20, 2026-124; Obțineți Full StoryComplete formularul pentru a debloca acest articol și bucurați-vă de acces nelimitat gratuit la tot conținutul PYMNTS - fără login-uri suplimentare necesare. Aboneaza-te la buletinul nostru zilnic, PYMNTS Today. Prin completarea acestui formular, sunteți de acord să primiți comunicări de marketing de la PYMNTS și să partajați informațiile dvs.

cu sponsorul nostru, dacă este cazul, în conformitate cu PolyandTerms noastre de confidențialitate și Condiții. ΔPotrivit constatărilor prezentate în ediţia din august 2026 a Raportului de referinţă al întreprinderii AI, un original PYMNTS Intelligence, cea mai importantă linie de diviziune nu poate fi indusă, bugetul sau chiar entuziasmul executiv.

În schimb, AI pare a fi scalarea rapidă în funcții în cazul în care companiile au deja date structurate, proprietate tehnică și rezultate care pot fi măsurate cu precizie relativă.

Printre firmele supravegheate, depozitul broad sau încorporat de noi instrumente AI este deja norma în date și tehnologie. 95% dintre companiile de servicii financiare raportează că operează la acest nivel de adoptare, împreună cu 84% dintre firmele de asigurări de sănătate și 81% dintre firmele de media. Plățile și finanțele spun o poveste mai inegală.

Aproximativ 9 din 10 firme de servicii financiare au escaladat noi instrumente de inteligenţă artificială în aceste funcţii, combinate cu 63% dintre firmele de asigurări de sănătate şi doar 43% dintre firmele de media. Printre companiile media, depozitul limitat rămâne cea mai comună etapă. Numerele indică o realitate AI a întreprinderilor emergente: companiile nu sunt necesare pentru scalarea AI oriunde tehnologia pare cea mai promițătoare. Acestea sunt scalarea-l în cazul în care mediul de operare face Ai mai ușor pentru guvern, evaluate și îmbunătățite.

AI Urmărește funcțiile de date și de tehnologie privind infrastructura de date reprezintă un punct de plecare natural pentru întreprinderea AI, deoarece multe dintre cerințele pentru implementarea deja există.

Printre firmele care au extins AI la date și tehnologii, 77% îl utilizează pentru monitorizarea securității, ceea ce face cea mai comună aplicație.

Optimizarea infrastructurii și ingerarea datelor și curățarea fiecărei standuri la 68%, în timp ce 63% raport a scalat utilizarea instrumentelor guvernamentale AI. Acestea nu sunt necesare cele mai vizibile aplicații ale AI generale.

Cum poate optimizarea infrastructurii transforma datele tale?

Acestea sunt, cu toate acestea, bine adăugate la decizia asistată de mașini. În fiecare caz, companiile pot compara ce s-a întâmplat înainte de AI cu ce s-a întâmplat după aceea. Aceasta face ca implementarea să fie mai uşoară pentru apărarea internă şi mai uşor de rafinat în timp.

Un model similar apare în ceea ce privește plățile și finanțele. Printre aplicaţiile la scară largă se numără gestionarea trezoreriei şi lichidităţilor, conturile plătibile şi automatizarea creanţelor şi optimizarea calendarului.

Aceste funcţii împărtăşesc mulţi dintre indicatorii care au accelerat adoptarea în cadrul departamentelor tehnologice. Citiţi raportul: The Enterprise AI Payback Curve: Adoption Accelerates as Returns Take Shape Financial services par a fi deosebit de bine poziţionate pentru a face această tranziţie.

Aproximativ 9 din 10 au escaladat deja noi instrumente de inteligenţă artificială în plăţi şi finanţe, potrivit datelor PYMNTS Intelligence. Companiile de sănătate sunt în urmă cu 63%, în timp ce firmele de media trăiesc la 43%.

Decalajul sugerează că implementarea AI într-o funcție de afaceri depinde nu numai de ceea ce tehnologia poate face teoretic, ci și de cât de mature sunt deja sistemele și procesele subiacente acestei funcții.

Buclele de feedback contează deoarece oferă organizaţiilor ceva ce piloţilor le lipseşte rapid: o metodologie pentru a decide dacă să extindă, să schimbe sau să abandoneze un depozit.

Companiile și-au petrecut ultimii ani evaluând capacitățile de model, lansând piloți, creând comitete de guvernanță și oferind angajaților acces la instrumentele generale AI. Următoarea fază poate depinde mult mai mult de designul organizaţional. Funcțiile construite în jurul datelor fragmentate, al cerințelor manuale sau al măsurilor de performanță bine definite au creat un mediu diferit pentru depunerea AI.