Американские компании ускорили темпы внедрения генеративного искусственного интеллекта (ИИ) за последние два года, однако реальные результаты значительно различаются между компаниями.

Согласно недавно опубликованным опросам руководителей, многие компании испытывают трудности с преобразованием затрат на ИИ в реальные бизнес-результаты.

С другой стороны, некоторые компании добиваются видимых результатов, внедряя ИИ с ориентацией на четко определенные рабочие задачи и устанавливая измеримые показатели эффективности инвестиций (ROI).

▲ Внедрение ИИ быстро расширяется… свыше половины компаний инвестируют более 1 млн долларов в год

Согласно International Business Times (IBT) от 26 числа по местному времени, компания генеративного ИИ Writer провела совместный опрос с независимой исследовательской организацией Workplace Intelligence среди 1200 технических специалистов и 1200 руководителей высшего уровня (C-suite), использующих ИИ в работе.

По результатам опроса 59% ответивших компаний инвестируют более 1 млн долларов в год в ИИ. Использование ИИ также быстро расширяется.

97% опрошенных руководителей заявили, что внедрили ИИ-агентов в течение последнего года, и 52% сотрудников уже используют их в работе. Кроме того, 94% руководителей и 70% сотрудников используют инструменты ИИ минимум 30 минут в день, а 64% руководителей указали, что используют ИИ более 2 часов в день.

▲ Несмотря на увеличение использования ИИ, результаты инвестиций ниже ожиданий

Несмотря на быстрый рост использования ИИ, это не привело к ожидаемым бизнес-результатам.

75% руководителей оценили стратегию ИИ своей компании как "показную, а не практическую операционную политику". 48% руководителей выразили разочарование результатами внедрения ИИ, а 39% компаний еще не разработали официальную стратегию монетизации инвестиций в ИИ.

Только 29% компаний сообщили о достижении значительных результатов от инвестиций в генеративный ИИ.

▲ Серьезные побочные эффекты включают инциденты безопасности и сопротивление сотрудников

Опрос также выявил различные побочные эффекты распространения ИИ.

67% руководителей ответили, что возможно уже произошли утечки данных или инциденты безопасности из-за использования несанкционированных инструментов ИИ. 35% сотрудников указали, что вводили конфиденциальную информацию компании в публичные сервисы ИИ.

Кроме того, 55% респондентов описали среду использования ИИ в своей компании как "неконтролируемый хаос". 36% компаний не имеют официальной системы управления и надзора за ИИ-агентами, а 35% не имеют системы реагирования для немедленной остановки неправильно функционирующих ИИ-агентов.

Внедрение ИИ также вызывает беспокойство в организации. 73% генеральных директоров сообщили об опыте стресса или беспокойства, связанного с ИИ, а 64% выразили опасения по поводу потери должности из-за неудачи трансформации ИИ.

69% компаний планируют сокращение штата с использованием ИИ, однако 39% так и не разработали стратегию создания новых доходов через ИИ. 29% сотрудников, особенно представители поколения Z (44%), признались, что намеренно препятствовали стратегии ИИ своей компании.

▲ Оценка, сосредоточенная на "внедрении" усиливает побочные эффекты

Результаты этого опроса показывают, что многие компании оценивали само внедрение ИИ как результат под давлением инвесторов, советов директоров и общей тенденции расширения ИИ в отрасли.

Фактически некоторые компании использовали в качестве ключевых показателей эффективности (KPI) количество выданных лицензий ИИ и объемы использования ИИ сотрудниками. Однако такой подход, как установлено, привел к непредвиденным побочным эффектам, включая рост использования несанкционированных инструментов ИИ, инциденты безопасности и сопротивление сотрудников.

▲ Корпоративный рынок ИИ продолжает расти… спрос сосредоточен на практических решениях

Однако были также проведены анализы, показывающие, что темпы внедрения ИИ компаниями не замедляются.

Согласно исследованию венчурного капитала Andreessen Horowitz (a16z), 29% компаний из Fortune 500 и 19% компаний из Global 2000 уже перешли на статус платных клиентов ведущих стартапов ИИ.

Это интерпретируется как показатель того, что компании сосредотачивают инвестиции на коммерческом программном обеспечении ИИ, применимом к реальным рабочим задачам, а не на простых пилотных проектах.

Искусственный интеллект [Reuters/Yonhap News предоставлено]

▲ Общие черты компаний, добивающихся результатов: "четкие задачи" и "измеримые цели"

После анализа данных по доходам ИИ-стартапов a16z обнаружила, что успешное внедрение корпоративного ИИ имеет тенденцию концентрироваться на конкретных задачах и отраслях, где измерение результатов относительно простое.

Наиболее типичной областью применения было программное кодирование, за которым следовали служба поддержки клиентов и корпоративные поисковые сервисы. По отраслям наиболее активно внедряют ИИ информационные технологии (IT), юриспруденция и здравоохранение.

Эти задачи в основном ориентированы на текст, имеют высокую повторяемость и результаты легко проверяются, что делает их подходящими для измерения эффективности использования ИИ.

▲ Пошаговый подход выше полномасштабной трансформации в повышении инвестиционной отдачи

По результатам опроса компании, успешно внедрившие ИИ, выбрали стратегию, при которой вместо инициирования полномасштабной трансформации с самого начала они начинали проекты, ориентированные на четко определенные рабочие процессы, и одновременно строили показатели измерения результатов.

С другой стороны, многие компании сообщают о низкой окупаемости инвестиций и возросших операционных трудностях, когда они проводили корпоративную трансформацию ИИ до установления ИИ-управления, области применения и критериев успеха.

▲ На фоне расширения инвестиций в ИИ столкнулось с пределами "показной" стратегии

По прогнозам, по мере постоянного увеличения объема инвестиций в ИИ стоимость "показной ИИ-стратегии", которая основана исключительно на факте внедрения ИИ, будет постоянно расти.

Эксперты проанализировали, что компании, которые спешили с внедрением без предварительного выявления областей, где ИИ может действительно создавать измеримую бизнес-ценность, столкнутся с необходимостью ответить на фундаментальный вопрос, который они избегали с начала ИИ-революции: "Где ИИ может действительно создавать окупаемость инвестиций?"