Парадокс генеративного ШІ: Масове впровадження — мінімальний вплив

Попри те, що майже 80% компаній уже впровадили генеративний ШІ, стільки ж не відчувають його впливу на прибуток. Це — «парадокс генеративного ШІ».

Причина — дисбаланс між «горизонтальними» і «вертикальними» кейсами. Перші дають поверхневу користь, другі — ефективніші, але застрягають на рівні пілотів через технічні та організаційні бар’єри.

Без їх подолання обіцяна трансформація залишиться недосяжною.

Генеративний ШІ є всюди — крім звітів про прибуток

Ще до появи генеративного ШІ, звичайний ШІ вже допомагав компаніям — у прогнозуванні, класифікації та оптимізації. Його вартість оцінювали у $11–18 трлн, зокрема в маркетингу, продажах і логістиці. Але він залишався інструментом для фахівців. Впровадження було повільним: з 2018 по 2022 роки лише половина компаній застосовувала ШІ хоча б в одній функції.

Генеративний ШІ пришвидшив впровадження — особливо в сферах створення контенту, аналізу інформації та спілкування. McKinsey оцінює його потенціал у додаткові $2,6–4,4 трлн до вже наявного економічного ефекту ШІ.

Через 2,5 роки після появи ChatGPT — понад 78% компаній використовують генеративний ШІ (проти 55% торік). Але 80% не бачать впливу на прибуток. Лише 1% компаній вважають свою ШІ-стратегію зрілою. Це і є парадокс: високі очікування, гучні впровадження — і нуль у звітах.

У чому проблема: горизонтальні vs вертикальні кейси

Переважають горизонтальні кейси — чатботи, Copilot-и. Наприклад, майже 70% Fortune 500 користуються Microsoft 365 Copilot. Такі рішення підвищують продуктивність працівників, але результати розпорошені й непомітні на рівні бізнесу.

Натомість вертикальні кейси — ті, що глибоко інтегруються в бізнес-процеси — масштабуються рідко, хоч мають більший економічний ефект. За дослідженнями McKinsey, менше 10% таких ініціатив доходять до впровадження. Навіть запущені рішення часто залишаються реактивними — вони не діють автономно.

Чому так відбувається?

1. Фрагментація. Вертикальні рішення часто розробляють окремі функції без участі топменеджменту. Менше 30% компаній мають CEO, які напряму курують ШІ-стратегію. Це призводить до розпорошених ініціатив.
   
   

2. Нестача готових рішень. Горизонтальні продукти можна швидко увімкнути. Вертикальні — складні, вимагають кастомної розробки. Компаніям бракує MLOps-фахівців, щоб підтримувати ці моделі в продакшені.
   
   

3. Обмеження LLM. Вони не завжди точні, не можуть діяти самостійно, мають слабку памʼять і не справляються зі складними процесами.
   
   

4. Ізоляція AI-команд. Команди працюють окремо від IT чи бізнесу. Це пришвидшує прототипування, але гальмує масштабування через слабку інтеграцію.
   
   

5. Проблеми з даними. Нестача якісних і доступних даних — як структурованих, так і неструктурованих.
   
   

6. Культурний спротив. Страх змін, нерозуміння технологій, побоювання щодо робочих місць — усе це гальмує впровадження.
   

Що далі?

Перша хвиля генеративного ШІ поки не принесла фінансового прориву, але не була марною. Компанії отримали нові навички, пришвидшили експерименти й підготувалися до наступного етапу — доби автономних AI-агентів.

Авторка: Дар’я Бровченко

Джерело