Чому компанії розчаровуються у штучному інтелекті, — The Economist
Для багатьох компаній захоплення від перспектив генеративного штучного інтелекту (ШІ) змінилося розчаруванням через складність продуктивного використання цієї технології.
Про це пише The Economist.
За даними постачальника даних S&P Global, частка компаній, які відмовилися від більшості своїх пілотних проєктів генеративного ШІ, зросла до 42% порівняно з 17% минулого року.
Керівник шведської компанії Klarna, яка працює за принципом "купи зараз, заплати пізніше", нещодавно визнав, що зайшов надто далеко, використовуючи технологію для скорочення робочих місць у сфері обслуговування клієнтів, і тепер знову наймає людей на ці посади.
Читайте також: Як різні країни розвивають національний штучний інтелект для ефективнішої роботи уряду
Споживачі, зі свого боку, продовжують із ентузіазмом користуватися генеративним ШІ. Керівник OpenAI Сем Альтман нещодавно заявив, що чат-бот ChatGPT щотижня використовують близько 800 мільйонів людей — удвічі більше, ніж у лютому. Деякі вже регулярно застосовують цю технологію на роботі. Проте трансформаційний потенціал генеративного ШІ справді розкриється лише тоді, коли широке коло компаній системно інтегрує його у свої продукти та операційні процеси.
Однак через повільний прогрес багато керівників починають впадати в «яму розчарування», каже Джон Лавелок із компанії Gartner — мається на увазі етап у відомому «циклі хайпу», який настає після ейфорії від нової технології.
Це створює проблему для так званих гіпермасштабованих компаній — Alphabet, Amazon, Microsoft та Meta, — які продовжують вкладати величезні кошти в інфраструктуру для ШІ. За оцінкою П’єра Ферраґу з New Street Research, їхні сукупні капітальні витрати цього року можуть зрости з 12% доходів десять років тому до 28%. Чи зможуть вони отримати достатній прибуток, щоб виправдати такі витрати?
Компанії зіштовхуються з численними труднощами при впровадженні генеративного ШІ. Їхні обсяги даних часто ізольовані й зберігаються у застарілих ІТ-системах. Багато хто має проблеми з наймом необхідних технічних фахівців. І навіть якщо керівництво бачить великий потенціал у технології, воно усвідомлює важливість захисту репутації бренду. Це означає необхідність мінімізувати ризики — зокрема помилки ШІ, які можуть завдати шкоди, або порушення конфіденційності й витоки даних.
Читайте також: Чому штучний інтелект англоцентричний і чому це велика проблема?
Багато компаній кажуть, що їм найбільше потрібні не розумніші моделі штучного інтелекту, а більше способів зробити технологію корисною.
