Дослідження MIT NANDA показало, що лише 5% організацій успішно впроваджують інструменти штучного інтелекту у виробництво у великих масштабах Американські компанії інвестували від $35 млрд до $40 млрд у проєкти генеративного штучного інтелекту, але поки що вони майже нічого не втратили. Згідно зі звітом проекту NANDA (Network AI Agents and Decentralized AI) Массачусетського технологічного інституту, 95% корпоративних організацій не отримують нульової віддачі від своїх інвестицій у штучний інтелект. Лише 5% організацій успішно інтегрують інструменти штучного інтелекту у виробництво у великих масштабах. Звіт ґрунтується на структурованих інтерв'ю з 52 бізнес-лідерами, аналізі понад 300 публічних проєктів та оголошень у сфері штучного інтелекту, а також опитуванні 153 бізнес-професіоналів. Автори звіту – Адітья Чаллапаллі, Кріс Піз, Рамеш Раскар і Прад'юмна Чарі – пояснюють цей «розрив між генеративним ШІ» нездатністю систем штучного інтелекту зберігати дані, адаптуватися до навколишнього середовища та здатністю безперервно навчатися, а не відсутністю інфраструктури, навчальних ресурсів чи таланту. > «розрив між генеративним штучним інтелектом» найбільш очевидний у темпах розгортання: лише 5% користувацьких корпоративних інструментів штучного інтелекту потрапляють у виробництво. «Розрив між генеративним штучним інтелектом найбільш очевидний у темпах розгортання, коли лише 5% користувацьких корпоративних інструментів штучного інтелекту потрапляють у виробництво», — йдеться у звіті. «Чат-боти успішні, тому що з ними легко експериментувати та вони гнучкі, але вони зазнають невдачі в критичних робочих процесах через брак пам'яті та налаштувань». Як сказав анонімний CIO в інтерв'ю автору: «Цього року ми подивилися десятки демо-версій. Напевно, тільки один або два дійсно корисні. Решта – це або «оболонкові» продукти, або науково-експериментальні проекти. ” Висновки авторів збігаються з результатами інших нещодавніх досліджень, які свідчать про те, що довіра керівництва бізнесу до проєктів зі штучним інтелектом знижується. У звіті NANDA згадується, що невеликий відсоток компаній виявив корисність генеративного штучного інтелекту і що ця технологія має значний вплив на два з дев'яти промислових секторів – технології, медіа та телекомунікації. Для решти секторів — професійних послуг, охорони здоров'я та фармацевтики, споживчої та роздрібної торгівлі, фінансових послуг, передової промисловості, а також енергетики та матеріалів — генеративний штучний інтелект був неактуальним. У звіті цитуються слова анонімного операційного директора виробничої компанії середнього рівня: «У LinkedIn вирує галас про те, що все змінилося, але в нашій реальній діяльності нічого принципово не змінилося. Деякі договори ми обробляємо швидше, але на цьому все. ” Одна річ, яка дійсно змінюється, – це ландшафт зайнятості, принаймні в постраждалих галузях. У технологічному та медіа-секторах «понад 80% керівників очікують скоротити найм протягом 24 місяців», зазначається у звіті. ” На думку авторів, звільнення, спричинені генеративним штучним інтелектом, насамперед відбуваються в непрофільних бізнес-видах діяльності, які часто передаються на аутсорсинг, таких як підтримка клієнтів, адміністративна обробка та стандартизовані завдання розробки. «Ці посади продемонстрували вразливість через їхній статус аутсорсингу та стандартизацію процесів до впровадження штучного інтелекту», — йдеться у звіті, зазначаючи, що це торкнулося від 5% до 20% посад підтримки та адміністративної обробки в постраждалих галузях. За даними The Register, нещодавні звільнення Oracle відображають її зусилля збалансувати капітальні витрати на штучний інтелект, які стали важким тягарем на шиї американських технологічних гігантів. Співробітники IBM вважають, що штучний інтелект використовувався як привід для перенесення робочих місць за кордон. Незалежно від суспільного обґрунтування та реальної мотивації звільнень, генеративний штучний інтелект справді має вплив на технологічну, медіа- та телекомунікаційну галузі, які також є сферами, де він найбільш широко використовується. Хоча близько 50% бюджетів на штучний інтелект виділяється на маркетинг і продажі, автори звіту припускають, що корпоративні інвестиції повинні спрямовуватися в діяльність, яка генерує значущі бізнес-результати. Це включає кваліфікацію лідів та утримання клієнтів на фронтенді, а також аутсорсинг бізнес-процесів на даутсорсингу, витрати агентства та перевірку ризиків фінансових послуг на серверній частині. Аналізуючи успіх генеративного ШІ в деяких компаніях, у звіті вказується, що інструменти загального призначення, такі як ChatGPT від OpenAI, перевершують кастомізовані інструменти корпоративного рівня, навіть якщо вони використовують ту саму модель штучного інтелекту, що лежить в основі цих корпоративних інструментів. У звіті стверджується, що співробітники, як правило, краще знайомі з інтерфейсом ChatGPT і тому більше його використовують – результат ініційованого співробітниками «тіньового IT». У звіті наводиться інтерв'ю з корпоративним юристом, яка описала своє невдоволення професійним інструментом для аналізу контрактів, який коштував 50 000 доларів у її середній юридичній фірмі. «Інструменти штучного інтелекту, які ми придбали, надавали дуже жорсткі резюме з обмеженими можливостями налаштування», — сказав юрист дослідникам. «За допомогою ChatGPT я можу керувати розмовою, повторюючи, доки не отримаю саме те, що мені потрібно. Принципова різниця в якості очевидна, і ChatGPT стабільно показує кращі результати, навіть незважаючи на те, що наші постачальники стверджують, що використовують одну й ту ж базову технологію. ” Автори стверджують, що компанії, які успішно перетинають «розрив між генеративним штучним інтелектом», більше схожі на клієнтів з аутсорсингу бізнес-процесів, ніж на клієнтів програмного забезпечення як послуги (SaaS) при закупівлі ШІ. «Вони вимагають глибокої кастомізації, стимулюють впровадження з передової та змушують постачальників відповідати за бізнес-показники», – підсумовується у звіті. «Найуспішніші покупці розуміють, що для перетину цього розриву потрібні партнерські відносини, а не просто купівля товарів». ®