Согласно отчету MIT, 95% компаний не получают никакой отдачи от инвестиций в генеративный ИИ

За последние три года компании по всему миру инвестировали от 30 до 40 миллиардов долларов в проекты генеративного искусственного интеллекта. Однако большинство этих усилий не принесли реальной коммерческой отдачи.

Новое исследование Массачусетского технологического института показало, что 95% организаций не сообщают об измеримом эффекте от внедрения инструментов ИИ. Лишь небольшая группа компаний отметила существенные преимущества.

«Лишь пять процентов интегрированных пилотных проектов ИИ приносят миллионы долларов», — говорится в отчете. В то же время, подавляющее большинство не показало никакого влияния на выручку или прибыль.

Многие компании поспешили протестировать такие программы, как ChatGPT, Copilot и другие крупные платформы языковых моделей. Опросы показывают, что более 80% крупных компаний уже изучили или провели пилотные испытания этих систем.

Почти 40% компаний сообщили о внедрении этих систем в той или иной степени. Однако исследователи обнаружили, что большинство вариантов их использования ограничивалось повышением индивидуальной производительности, а не увеличением общей прибыли компании.

Одна из основных причин заключается в том, что инструменты генеративного ИИ часто не соответствуют реальным рабочим процессам. В отчёте описываются «нестабильные рабочие процессы, отсутствие контекстного обучения и слабая согласованность с повседневными задачами».

В отличие от людей, большинство моделей генеративного ИИ не способны сохранять прошлые отзывы или со временем развивать новые способности к рассуждению. Им также сложно адаптироваться к контексту или переносить полученные знания на другие задачи.

«Большинство систем GenAI не сохраняют обратную связь, не адаптируются к контексту и не совершенствуются со временем», — говорится в исследовании. Без этих качеств долгосрочная интеграция остаётся дорогостоящей и неэффективной.

Ажиотаж вокруг генеративного ИИ породил завышенные ожидания в руководстве. Однако в отчёте говорится, что многие инвестиции пока не привели к увеличению прибыли или существенной экономии средств.

Некоторые компании используют ИИ для обслуживания клиентов, маркетинга или помощи в написании текстов. Хотя эти инструменты могут сэкономить время сотрудников, они редко приносят прямую прибыль самому бизнесу.

В отчёте также преуменьшаются опасения, что генеративный ИИ приведёт к масштабным сокращениям рабочих мест в ближайшей перспективе. Вместо этого его эффект, скорее всего, будет заключаться в снижении внешних издержек для компаний.

«Пока системы ИИ не достигнут уровня контекстной адаптации и автономной работы, влияние на организации будет проявляться через внешнюю оптимизацию затрат, а не через внутреннюю реструктуризацию», — говорится в отчете.

Это означает, что компании могут сократить расходы на аутсорсинг задач, но вряд ли в ближайшее время заменят большие группы сотрудников машинами.

Этот вывод противоречит распространённому общественному мнению о том, что генеративный ИИ быстро заменит миллионы рабочих мест. Исследователи утверждают, что технология далека от достижения таких возможностей.

Эксперты утверждают, что многие провалы происходят из-за непонимания того, что может делать ИИ, а что нет. Программа может быстро генерировать текст или код, но она не может по-настоящему обучаться так, как обучаются люди.

Например, сотрудник может адаптироваться к новым инструкциям, предыдущим ошибкам и ситуативным потребностям. Модель генеративного ИИ не может переносить эту память на другие задачи без переобучения.

Инвесторы и руководители по-прежнему проявляют большой интерес к ИИ, надеясь, что продолжающиеся разработки устранят эти пробелы. Однако краткосрочные перспективы указывают на более медленный прогресс, чем многие ожидали.

Результаты исследования показывают, что, несмотря на большие перспективы ИИ, компаниям следует умерить свои ожидания. Технология пока не готова к внедрению во всех отраслях и рабочих процессах.

В отчёте также подчёркивается необходимость более продуманного планирования её внедрения. Организациям, возможно, потребуется сосредоточиться на узких сценариях использования, где ИИ может обеспечить немедленную, измеримую экономию или повышение производительности.

Это может включать скрипты поддержки клиентов, средства программирования или составление документов, но не полную трансформацию всей компании. Широкомасштабная интеграция всё ещё считается преждевременной и подверженной неудачам. Как отметил один исследователь, «ИИ силён в решении задач, а не в стратегии». Компании, которые ожидают, что он заменит собой целые процессы принятия решений, обрекают себя на разочарование.

Согласно исследованию Массачусетского технологического института, урок очевиден. Компаниям следует рассматривать генеративный ИИ как ограниченный инструмент, а не как гарантированный движок роста.

Хотя интерес к нему остаётся высоким, эксперты предостерегают от погони за ажиотажем. Пока системы не научатся адаптироваться подобно человеку, прибыль от внедрения ИИ, вероятно, останется недосягаемой для большинства компаний.

Хотите создать сайт на Tilda? Прочитайте подробнее про решение от Dviga.