Три года с ИИ: бизнес всё ещё не понимает, как извлечь из него пользу

По данным Financial Times, бизнес по всему миру столкнулся с тем, что ИИ активно внедряется в разные сферы, но универсального сценария применения не существует, а продуктивность технологий во многом зависит от того, готовы ли компании пересматривать собственные процессы.

Инвестиции в ИИ в 2024 году достигли $252,3 миллиарда: меньше рекордного уровня 2021 года, но в 13 раз выше, чем десять лет назад. Однако темпы расширения использования ИИ оказались медленнее, чем ожидалось. Аналитики отмечают, что многие компании по-прежнему не имеют базовой инфраструктуры и качественных данных, необходимых для работы продвинутых систем. Чтобы извлечь выгоду из ИИ, бизнесу приходится менять свои рабочие модели.

Несмотря на опасения о массовом вытеснении людей, исследования пока не подтверждают резкого влияния генеративного ИИ на занятость. Аналитики Йельского университета и Brookings Institution не нашли доказательств, что новые модели сокращают рабочие места быстрее предыдущих технологических волн.

При этом отдельные профессии действительно оказались под угрозой. Среди них — специалисты по клиентскому сервису, ради которых разработчики чат-ботов стараются сделать модели более «человечными» и вовлекающими. Но практика показывает, что ИИ не всегда справляется с реальными сценариями, и некоторые компании, такие как Klarna, снова нанимают людей.

Слишком дружелюбные и «сговорчивые» модели также несут риск. Попытки компаний сделать чат-ботов более полезными уже приводили к появлению чрезмерно согласных систем, что вынудило OpenAI откатить одно из обновлений.

При этом есть сферы, где ИИ уже приносит ощутимую пользу: научные исследования, борьба с мошенничеством, аудит данных, автоматизация лабораторных процедур. В технологических компаниях ИИ используют для поиска уязвимостей и ускорения разработки. Самые успешные примеры внедрения связаны не с заменой людей, а с дополнением их работы, отмечают эксперты.

Ограничения остаются в регулируемых отраслях, где ошибки недопустимы: банковское дело, бухгалтерия, юридические услуги. Компании должны учитывать склонность моделей к «галлюцинациям», обновлять практики работы с данными и усиливать контроль над автоматизированными решениями. Эксперты предупреждают об опасности «автоматизационного смещения», когда люди доверяют машине даже тогда, когда она ошибается.

Как отмечает Gartner, бизнес постепенно понимает, что ИИ не является универсальным решением. Чтобы технологии стали устойчивой частью работы, требуется менять не только инструменты, но и сами организационные подходы.