ИИ: иллюзии и реальность. Где найти отдачу от инвестиций в эпоху хайпа?

Вокруг искусственного интеллекта много шума, но где реальная прибыль? Эксперты спорят о способах оценки эффективности ИИ-проектов и о том, как избежать разочарования в новых технологиях. Что ждет российский рынок?

📋 Обзор

Рынок переживает пик интереса к генеративному ИИ, но многие эксперты уже говорят о «пузыре», намекая на отсутствие ощутимой отдачи от инвестиций, за исключением узкого круга технологических компаний. Отчет MIT NANDA, прогремевший в сентябре, показал, что 95% пилотных ИИ-проектов не масштабируются и не приносят измеримой прибыли. McKinsey также указывает на необходимость перехода к «агентному ИИ» для достижения значительных операционных выгод.

Основные детали

На саммите Technology Council Summit, организованном The Wall Street Journal, технологические лидеры рекомендовали CIO перестать беспокоиться о рентабельности инвестиций в ИИ, поскольку ее измерение затруднительно, а попытки оценки могут привести к неверным результатам. Это ставит руководителей в сложное положение: существующие технологические стеки уже поддерживают бизнес-операции, так в чем же смысл внедрения новых технологий? Десятилетиями стратегии развертывания следовали последовательному ритму, когда операторы избегали дестабилизации критически важных бизнес-процессов, заменяя отдельные компоненты в технологических стеках.

Значение для России

В России ситуация схожая. Многие компании, вдохновленные успехами ChatGPT, начали инвестировать в ИИ-решения, не всегда четко понимая, какие задачи они должны решать и как будет измеряться эффективность. Примером может служить внедрение чат-ботов для поддержки клиентов. Изначально ожидалось снижение нагрузки на операторов и повышение скорости обслуживания. Однако, если чат-бот не обучен на качественных данных и не интегрирован с другими системами компании, он может не только не оправдать ожиданий, но и ухудшить клиентский опыт. Другой пример – попытки автоматизации рутинных задач в бухгалтерии с помощью ИИ. Если алгоритм не учитывает специфику российского законодательства и постоянно меняющиеся правила, то он может приводить к ошибкам и дополнительным затратам на исправление.

Заключение

Вместо слепой гонки за новыми технологиями, российским компаниям стоит сосредоточиться на четком определении бизнес-задач, которые может решить ИИ, и на тщательном планировании пилотных проектов с измеримыми показателями эффективности. Важно также учитывать специфику российского рынка и законодательства, а также инвестировать в обучение персонала, который будет работать с ИИ-решениями. Только в этом случае инвестиции в ИИ принесут реальную отдачу.