Ново истражување од MIT открива дека американските компании вложиле помеѓу 35 и 40 милијарди долари во генеративна вештачка интелигенција, но дури 95% од нив речиси и да немаат никаков поврат на инвестицијата. Зошто проектите пропаѓаат?
Според новиот, донекаде отрезнувачки извештај на иницијативата NANDA на MIT, изгледа дека огромната инвестиција во генеративна вештачка интелигенција за повеќето американски компании била промашена. И покрај вложувањата што се проценуваат на 35 до 40 милијарди долари, разочарувачки е податокот дека дури 95% од компаниите немаат конкретни резултати со кои би го оправдале трошокот.
Главните виновници за неуспехот, како што наведува истражувањето, не се недостатокот на инфраструктура или талент – теми што често доминираат во медиумите. Проблемот лежи во основните ограничувања на самата технологија – нејзината неспособност конзистентно да задржува податоци, да се приспособува и да учи со текот на времето. Студијата опфатила широк спектар имплементации, од готови решенија до системи правени по мерка, а открила дека само 5% од приспособените АИ алатки некогаш стигнуваат до продукциска фаза. Поради тоа, многу директори почнале да гледаат на демонстрациите на АИ како на „научни експерименти“, што довело до пад на довербата во ваквите иницијативи.
Најмал ефект бил измерен во секторите за професионални услуги, здравство и фармација, малопродажба, финансиски услуги, како и енергетика и материјали. Иако многу компании се борат да ги квантифицираат реалните придобивки од нивните АИ-имплементации, дури 80% од директорите во технолошкиот и медиумскиот сектор очекуваат намалување на вработувањата во следните две години. Сепак, влијанието врз работната сила не е еднакво; отпуштањата најчесто ги погодуваат надворешните соработници и работни позиции што не се клучни за бизнисот, а се проценува дека меѓу 5% и 20% од таквите позиции веќе биле погодени.
Интересен увид од студијата е дека вработените претпочитаат генерички алатки како ChatGPT во однос на специјализирани деловни алатки, иако и двете се базираат на исти јазични модели. Познатото корисничко искуство и флексибилноста на ChatGPT довеле до масовно користење преку т.н. „shadow IT“ (користење технологија без одобрување од ИТ одделот). Наместо целосна забрана, на компаниите им се советува да ги приспособат своите политики и да ги земат предвид потребите на вработените за да ја зголемат безбедноста. Од друга страна, корпоративните алатки, и покрај повисоката цена, се доживуваат како покрути и помалку ефикасни.
Гледајќи напред, изгледа дека решението е во поедноставен пристап. Како што истакнува оригиналниот напис на TechRadar, наместо развој на сложени и скапи сопствени системи, приспособувањето на постојните, широко достапни алатки на корпоративните правила може да понуди многу подобар поврат на инвестицијата (ROI) и истовремено да ја намали потребата за обемна обука на вработените.
