95% компаний не получает доход с генеративного ИИ

Исследование, основанное на 150 интервью с руководителями, опросе 350 сотрудников и анализе 300 кейсов внедрения ИИ, показало, что лишь малая часть (около 5%) пилотных проектов в области ИИ приводит к заметному росту доходов. Остальные же в основном приостанавливаются, не оказывая существенного влияния на финансовые показатели компаний.

Адитья Чаллапалли, автор отчета, отмечает, что некоторые крупные компании и, особенно, молодые стартапы демонстрируют успехи в использовании генеративного ИИ. Он приводит пример стартапов, возглавляемых молодыми руководителями, которые смогли увеличить выручку с нуля до 20 миллионов долларов всего за год. Секрет их успеха заключается в точной идентификации проблем, эффективной работе и грамотном сотрудничестве с компаниями, использующими их инструменты.

Однако, по данным отчета, 95% компаний не смогли добиться удовлетворительных результатов от внедрения генеративного ИИ. Основная проблема заключается не в качестве самих моделей ИИ, а в недостаточной подготовке как самих инструментов, так и специалистов, работающих с ними. Руководители часто обвиняют регулирование или эффективность моделей, но исследование указывает на пробелы в корпоративной интеграции. Гибкие универсальные инструменты, такие как ChatGPT, хорошо подходят для индивидуальной работы, но их использование в компаниях затруднено из-за отсутствия обучения и адаптации моделей к конкретным рабочим процессам, как поясняет Чаллапалли.

Анализ данных также выявил неравномерное распределение ресурсов: более половины бюджетов на генеративный ИИ направляется на продажи и маркетинг. Однако, согласно отчету, наибольшую отдачу приносит автоматизация бэк-офиса, позволяющая отказаться от аутсорсинга бизнес-процессов, сократить расходы на внешних подрядчиков и оптимизировать операционную деятельность.

Ключевым фактором успеха является подход к внедрению ИИ. Приобретение инструментов у специализированных поставщиков и установление партнерских отношений приводит к успеху примерно в 67% случаев, в то время как самостоятельная разработка оказывается успешной значительно реже. Этот вывод особенно актуален для финансового сектора и других отраслей, где ведется строгий контроль и где многие компании начали разрабатывать собственные системы генеративного ИИ, сталкиваясь с большими трудностями.

Еще одним важным условием успешного внедрения ИИ является предоставление полномочий линейным руководителям для стимулирования внедрения и выбора подходящих инструментов.

В отчете также подчеркивается активное использование «теневого ИИ» и сохраняющаяся сложность в оценке влияния технологии на производительность и прибыльность.

Аналитики отмечают, что наиболее продвинутые организации уже изучают возможности агентных систем ИИ, способных обучаться, запоминать и действовать автономно в установленных рамках.

Ранее Министерство цифрового развития сообщило о разработке концепции развития регулирования отношений в сфере технологий искусственного интеллекта (ИИ) до 2030 года, определяющей ключевые факторы и принципы регулирования этой сферы, передают «Ведомости».