Выкарыстанне ШІ на працоўных месцах рэзка знізілася ў ЗША
Выкарыстанне штучнага інтэлекту на працоўных месцах нечакана знізілася, сведчаць новыя даныя Бюро перапісу насельніцтва ЗША.
Выкарыстанне штучнага інтэлекту на працоўных месцах нечакана знізілася, сведчаць новыя даныя Бюро перапісу насельніцтва ЗША.
Выкарыстанне штучнага інтэлекту на працоўных месцах нечакана знізілася, сведчаць новыя даныя Бюро перапісу насельніцтва ЗША.
Паводле ацэнкі The Economist, у кастрычніку доля работнікаў буйных кампаній, якія выкарыстоўваюць ШІ для стварэння тавараў і паслуг, склала толькі 11% — на адзін працэнтны пункт менш, чым двума тыднямі раней.
Падзенне адзначаецца і ў агульнай дынаміцы. У кампаніях колькасцю 100–249 супрацоўнікаў доля тых, хто не выкарыстоўваў ШІ ў апошнія два тыдні, вырасла з 74,1% у сакавіку да 81,4% восенню. Сярод карпарацый з колькасцю больш за 250 чалавек адказ «не» таксама павялічыўся — да 68,6% у параўнанні з мінімумам 62,4% у лютым.
Трэнд выклікае занепакоенасць на фоне планаў індустрыі інвеставаць каля $5 трыльёнаў у інфраструктуру ШІ да 2030 года. Рост даходаў ад карпаратыўнага і спажывецкага выкарыстання тэхналогій ШІ пакуль не апраўдвае чаканняў. Апытанні, на якія спасылаецца The Economist, паказваюць падобную карціну: ШІ застаецца хутчэй эксперыментальным інструментам, чым рэальным драйверам прадукцыйнасці.
Даследчыкі Стэнфарда, якія адсочваюць прымяненне генератыўнага ШІ, таксама фіксуюць зніжэнне: доля работнікаў, якія выкарыстоўваюць такія сістэмы, упала з 46% у чэрвені да 37% у верасні. Аналітыка фінтэх-кампаніі Ramp паказвае, што ўсплёск карпаратыўнай цікавасці да ШІ ў пачатку 2025 года змяніўся стагнацыяй.
Спад цікавасці адбываецца на фоне расчаравання ў новых мадэлях, уключаючы GPT-5, чые паляпшэнні аказаліся меншымі за чаканыя. Прыкметы «стомленасці ад ШІ» ў кампаніях пачалі з’яўляцца яшчэ ў канцы 2024 года: у апытанні EY палова топ-менеджэраў прызналася, што не спраўляецца з задачай укаранення ШІ.



Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.
Правильно. Вместо того, чтобы улучшать качество решения моделями задач, - улучшают «эмоциональное вовлечение». А тем временем опенсорс уже вполне догнал по качеству и стоит намного дешевле. Ну и усё. Скоро модели будет выгоднее на своём железе запустить для малых и средних фирм, чем платить охреневшие ценники, которые ломят на enterprise планах
Догнал в чем? Для использования в простых агентах - да, возможно. Для кодинга - по-моему, не очень. Я перепробовал Cline/Roo Code с большим количеством моделей - все выходило хуже, чем Sonnet. В этом году OpenAI и Google подтянулись и догнали Anthropic со своими codex, gemini-cli, anti-gravity. Там не только модели, но и оптимизация инструментов. Anti-gravity шустро переключается между кодом и браузером по многу раз. Cline уже каким-то старьем ощущается на этом фоне. Claude Code позволяет переключить его на любую модель - возможно комбо с GLM будет давать хорошие результаты. Но я не уверен, что это будет дешевле. Для компании, которая не использует ИИ в своих продуктах, хостить большую модель и скейлить на всех не очень-то просто. Плюс ее нужно интегрировать во все, тогда как приватные компании уже это сделали продают вместе с интеграцией в документы, джиру и пр. Лично мне эта интеграция не нужна, но я вижу, что менеджеры ее очень хотят.
Для большой - нет. Для малой или средней вполне возможно. Да, тот же GLM, вполне себе подойдёт. Качество там вполне себе нормальное и стоимость генерации. Ну, и дальше - это же предсказуемость расходов, пусть и с некоторыми потерями в потенциале масштабирования. Но да, независимость и предсказуемость, - это дорогое удовольствие. Хотя, у меня есть определённые надежды на DGX Spark - массив из 3-4 машинок вполне себе потянет малую компанию
Пользователь отредактировал комментарий 4 декабря 2025, 21:51