Корпоративный сектор по-прежнему испытывает серьезные трудности с внедрением искусственного интеллекта, несмотря на растущий интерес к автоматизации и цифровой трансформации. Об этом заявили сооснователи консалтинговой компании Codestrap Дориан Смайли и Коннор Дикс.
Корпоративный сектор по-прежнему испытывает серьезные трудности с внедрением искусственного интеллекта, несмотря на растущий интерес к автоматизации и цифровой трансформации. Об этом заявили сооснователи консалтинговой компании Codestrap Дориан Смайли и Коннор Дикс.
«Сейчас никто не понимает, какие архитектуры и сценарии использования действительно подходят конкретной компании. Многие делают вид, что знают ответ, но на самом деле никакого универсального плейбука не существует», — сказал Смайли в интервью The Register.
По его словам, ключевая проблема заключается в том, что эффективность ИИ зачастую оценивается по формальным показателям вроде объема написанного кода или числа выполненных задач, тогда как реальные метрики качества остаются без внимания.
«Код может выглядеть правильным и даже проходить тесты, но все равно быть ошибочным. Мы пока не знаем, какие показатели действительно отражают влияние ИИ на инженерные результаты», — отметил эксперт.
Смайли привел пример эксперимента по переписыванию базы данных SQLite с использованием генеративных инструментов. По его словам, полученный код оказался в 3,7 раза более объемным и при этом работал примерно в 2000 раз медленнее оригинала.
«Для базы данных это означает нежизнеспособный продукт. Все вложенные ресурсы фактически оказываются потрачены впустую», — заявил он.
Коннор Дикс также обратил внимание на фундаментальные ограничения современных языковых моделей. «Они не способны проверять собственные ответы и не обладают индуктивным мышлением. Это системные проблемы технологии, которые неизбежно проявятся в качестве программного обеспечения и бизнес-решений», — заявил он.
Эксперты предупреждают, что массовое внедрение ИИ без достаточного контроля может привести к росту судебных исков, финансовых потерь и давлению на стоимость услуг. По их словам, заказчики уже начинают требовать скидки, если узнают, что часть работы выполняется автоматизированными инструментами.
«Компании могут столкнуться с ситуацией, когда рынок быстрее адаптируется к ИИ, чем сами бизнес-процессы», — отметил Дикс.
Отдельным фактором риска становится позиция страховых компаний. Смайли утверждает, что страховщики все чаще стремятся исключить из полисов покрытие убытков, связанных с использованием ИИ-решений. «Если технология действительно так надежна, почему страховщики пытаются дистанцироваться от этих рисков?» — задался он вопросом.
В Codestrap считают, что отрасли предстоит период «переоценки ожиданий», когда компании будут вынуждены трезво оценить реальные преимущества и ограничения технологий. По мнению экспертов, только системная работа с метриками качества и ответственностью за результаты позволит интегрировать ИИ в бизнес-процессы без серьезных экономических последствий.
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.