Depositphotos
Якщо збираєтеся впровадити генеративний ШІ у компанії, у Массачусетського технологічного інституту є погані новини. За даними MIT, у 95% випадків це не веде до збільшення доходів.
Попри шалений ажіотаж та поспіх в інтеграції потужних нових моделей, лише близько 5% пілотних програм ШІ ведуть до швидкого зростання. Переважна більшість проєктів зупиняється, не маючи практично жодного помітного впливу на прибутки чи збитки.
Дослідження «Розподіл GenAI: стан ШІ в бізнесі 2025» ініціативи MIT NANDA засноване на 150 інтерв’ю з керівниками, опитуванні 350 співробітників та аналізі 300 публічних випадків розгортань ШІ, чітко розмежовує історії успіху та зупинені проєкти. Шеріл Естрада з журналу Fortune попросила Адітью Чаллапаллі, провідного автора звіту та дослідника NANDA, прокоментувати ці результати.
“Деякі пілотні проєкти ШІ великих компаній [з розробки ШІ] та молоді стартапи справді досягають успіху в генеративному ШІ. Це тому, що вони обирають єдину “больову” точку, докладають максимум зусиль, добре працюють та розумно співпрацюють з компаніями, які використовують їхні інструменти”, — сказав Чаллапаллі.
Але для 95% компаній впровадження генеративного ШІ не виправдовує очікувань. Основною проблемою є не якість моделей ШІ як таких, а «прогалини в навчанні», як самих інструментів початково, так і під час їхньої роботи всередині компанії. Хоча керівники часто звинувачують регулювання або продуктивність моделей, дослідження MIT вказує на недосконалу інтеграцію на підприємствах. Загальні інструменти, такі як ChatGPT, чудово підходять для окремих осіб завдяки своїй гнучкості, але підприємства зупиняють їхнє використання, оскільки ті не навчаються на робочих процесах та не адаптуються до них.
Дані також свідчать про невідповідність розподілу ресурсів. Більше ніж половина бюджету генеративного ШІ виділяється на інструменти продажів та маркетингу. Але MIT виявив найбільшу рентабельність інвестицій в автоматизацію бек-офісу за допомогою ШІ: ліквідацію аутсорсингу бізнес-процесів, скорочення витрат на зовнішніх підрядників та оптимізацію операцій.
Те, як компанії впроваджують ШІ, має вирішальне значення. Придбання інструментів ШІ у спеціалізованих постачальників та побудова партнерських відносин успішніші, тоді як внутрішні збірки більш невдалі. Цей висновок особливо актуальний у сфері фінансових послуг та інших високорегульованих секторах, де багато фірм створюють власні генеративні системи ШІ. Дослідження показує, що компанії стикаються з набагато більшою кількістю невдач, коли працюють самостійно. ”Майже скрізь, куди ми пішли, підприємства намагалися створити власний інструмент”, — зазначив Чаллапаллі. Опитані компанії часто вагалися, чи ділитися невдалими результатами.
Збої під час розподілу робочій силі все частіше відбуваються, особливо у сфері підтримки клієнтів та заміщенні адміністративних посад. Замість масових звільнень компанії зараз частіше не заповнюють вакансії, котрі виникають. Більшість змін зосереджені на роботах, які раніше передавались на аутсорсинг через низьку цінність. У звіті також підкреслюється проблема вимірювання впливу штучного інтелекту на продуктивність та прибуток.
Найпросунутіші організації вже експериментують з агентними системами штучного інтелекту, які можуть навчатися на роботі, запам’ятовувати та діяти самостійно у встановлених межах. Це дає уявлення про можливий наступний, більш успішний, етап розгортання ШІ в бізнесі
Контент сайту призначений для осіб віком від 21 року. Переглядаючи матеріали, ви підтверджуєте свою відповідність віковим обмеженням.
Cуб'єкт у сфері онлайн-медіа; ідентифікатор медіа - R40-06029.