Революція ШІ не станеться за одну ніч

Штучний інтелект трансформує індустрії. Але це станеться в темпі великих компаній: повільніше, довше і з більшими перепонами, ніж очікують, і набагато повільніше, ніж обіцяє Кремнієва долина. Бізнес припускається шести помилок щодо цінності та термінів ШІ.

Якщо вірити хайпу, ШІ скоро керуватиме бізнесами і вирішить світові проблеми. McKinsey прогнозує $17–25 трлн річної доданої вартості. Звучить фантастично — і занадто гарно, щоб бути правдою. Як ІТ-директор із 30-річним досвідом, бачив подібні «революції». Рідко все йде за планом.

ШІ змінить наше життя. Але повільно, неоднозначно й не так прибутково в короткостроковій перспективі. Бізнес викидає мільярди без чіткого розуміння результату. Відкриті моделі як Meta чи DeepSeek розмивають переваги великих гравців. Бізнес-модель генеративного ШІ ще не довела життєздатність.

ШІ змінить усе — не миттєво

У 1987 році економіст Роберт Соло сказав: «Комп’ютерну епоху видно всюди, окрім продуктивності». Сьогодні ШІ — новий прояв цього парадоксу. Попри мільярдні інвестиції, прирости ефективності скромні. Федеральний резерв Канзас-Сіті підтвердив: результати поки що незначні. Це не провал ШІ — це завищені очікування. Як і електрика чи інтернет, ШІ — технологія загального призначення. На кожну таку потрібні десятиліття, щоб потенціал став реальністю.

MIT-економіст Дарон Аджемоглу прогнозує: лише 5% завдань будуть автоматизовані найближчі 10 років, а вплив на ВВП США — 1%. Витрати на інтеграцію, перенавчання та інфраструктуру часто перевищують вигоди. Перші цифрові перемоги — автоматизація рутин, онлайн-сервіси, хмара — вже реалізовані. Наступні кроки приносять дедалі менше результатів. Незважаючи на смартфони, соцмережі й хмару, зростання продуктивності в США вже 50 років мляве. Навіть активне використання ШІ дає менше 1% виграшу в продуктивності. Це означає, що цінність — не в революції, а в поступовій інтеграції.

Оптимізм щодо впровадження — завеликий

Після запуску ChatGPT ШІ виглядав як магія. Але ми вже бачили схожий хайп: ПК, інтернет, блокчейн, хмара. Кожен раз — завищені очікування. Нас підводять власні викривлення: недооцінка часу змін, віра в легкість, думка, що споживчий успіх миттєво перейде в бізнес. Впровадження в компаніях — це бюрократія, застарілі системи, нестача кадрів і страх ризику. IBM Watson Health хотів перемогти рак, але провалився через складність реальних медичних даних і впровадження. Проблема не в ШІ, а в недооцінці складності.

Інвестори оцінюють AI-компанії як SaaS-фірми. Але ШІ — інфраструктура, витрати і масштабні капіталовкладення. Ринок очікує прибутків, яких ще нема. Це створює тиск: швидкі результати, показуха, інвестиції в «демо», а не впровадження. Перевага — у стриманості і довгостроковій інтеграції. OpenAI оцінюють у $300 млрд, але навіть із $3,7 млрд доходу очікує $5 млрд збитків у 2024. Користувачів більше — витрати ростуть. Інфраструктура дуже дорога. Meta, Google, Amazon, Microsoft разом витратять понад $300 млрд. Microsoft — $80 млрд. Це рівень енергоспоживання країни.

Прибуток — не в моделях

Математику не запатентуєш. Перевагу в моделях втримати неможливо. Відкритий код і наука здешевлюють ШІ. Цінність — у застосуванні. Apple переносить ШІ на iPhone, Meta запускає LLaMA на ноутбуках. Це шлях, який повторює хмара: виграють додатки, а не інфраструктура. Переможці — не ті, хто створює GPT, а хто інтегрує ШІ у продукти, фінанси, HR, підтримку. Там, де зміни видимі і вимірювані.

Перевага — у гігантах, а не стартапах

Ринок шумить про стартапи, але сила — у тих, хто контролює інтеграцію, клієнтів і дані. Microsoft перемогла Zoom не якістю, а тим, що Teams був у пакеті Office. Те саме — з ШІ. Компанії хочуть ШІ, що вже вбудовано. Високоякісні відкриті дані закінчуються. Epoch AI прогнозує: 2026–2032 роки — кінець публічних даних для тренування. Великі компанії мають перевагу, але треба діяти: інтегрувати, систематизувати, масштабувати.

Генеративний ШІ — не майбутнє

Сьогодні всі захоплені чат-ботами. Але реальні виклики — у складних, мультиформатних системах. Майбутнє — за Compound AI, що працює як система з кількох моделей, які чують, бачать, аналізують і діють разом. Це потребує нової інфраструктури: гнучкої, багаторівневої, масштабної. Бізнес має уникати вузьких рішень і будувати гнучкі системи.

Чи мислимо ми розумно?

У 1950 Тьюрінг запитав: «Чи можуть машини думати?» Сьогодні питання: чи можемо ми критично мислити про технології? Зараз багато хто інвестує у фантазії, а не в системи та людей. Прорив — не у власності ШІ, а у вмінні його використовувати. Переможуть ті, хто будує довгострокові системи, таланти і архітектуру, що дають реальну перевагу.

Авторка: Дар’я Бровченко

Джерело