95% бизнес-пилотов с ИИ проваливаются — но у 5% есть формула успеха
Свежий отчет MIT показал, что подавляющее большинство корпоративных пилотов с генеративным искусственным интеллектом не приносят ощутимых результатов.
Свежий отчет MIT показал, что подавляющее большинство корпоративных пилотов с генеративным искусственным интеллектом не приносят ощутимых результатов.
Свежий отчет MIT показал, что подавляющее большинство корпоративных пилотов с генеративным искусственным интеллектом не приносят ощутимых результатов.
Исследование Массачусетского технологического института основано на 150 интервью с руководителями, опросе 350 сотрудников и анализе 300 публичных внедрений. Ученые выявили: лишь около 5% пилотных проектов приводят к быстрому росту доходов, тогда как 95% остаются на старте, практически не влияя на показатели компаний.
По словам авторов, ярче всего проявляют себя стартапы, которые фокусируются на решении одной конкретной проблемы и грамотно выстраивают партнерства. Некоторые молодые компании, возглавляемые 19–20-летними основателями, за год вырастили доходы с нуля до $20 миллионов.
MIT указывает, что дело не в самих моделях и не в регулировании, а в «разрыве в обучении» между инструментами и организациями. Универсальные решения вроде ChatGPT удобны для индивидуальных пользователей, но в корпоративной среде буксуют, так как не встраиваются глубоко в бизнес-процессы.
Более половины бюджетов на ИИ компании тратят на маркетинг и продажи, хотя наибольшую отдачу, по данным отчета, приносит автоматизация бэк-офиса: сокращение расходов на аутсорсинг и агентские услуги.
Также исследователи среди факторов успеха указывают покупку готовых решений у специализированных вендоров и партнерства, которые успешны в 67% случаев, тогда как собственные разработки — только в трети. Большинство ИИ-систем «не запоминают обратную связь и не адаптируются со временем». Инструменты вроде ChatGPT нужно обучать под конкретные задачи после внедрения, считают эксперты.
MIT также фиксирует рост «теневого ИИ» — использования несанкционированных инструментов вроде ChatGPT сотрудниками — и сложности с измерением реального влияния ИИ на прибыль. Передовые компании уже экспериментируют с агентными ИИ-системами, которые способны учиться и действовать автономно в заданных рамках. Эксперты считают, что именно за ними будущее корпоративного ИИ.
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.