Гонка за новыми ИИ-моделями ведет к выгоранию бизнеса: технический директор GoodData.AI предостерегает от избыточного хайпа

Искусственный интеллект стремительно становится определяющей технологией текущего десятилетия. Однако, несмотря на то что с момента запуска ChatGPT прошло уже несколько лет, бизнес-сообщество до сих пор до конца не понимает реальные возможности этой технологии. В то время как крупные корпорации вливают триллионы долларов в ИИ-разработки, эксперты начинают говорить об угрозе возникновения пузыря, аналогичного краху доткомов начала двухтысячных годов. Технический директор компании GoodData.AI Петер Федорочко в интервью отраслевым обозревателям рассказал, стоит ли опасаться кризиса, заменят ли роботы людей и почему бизнесу не нужно пытаться успеть за каждым обновлением нейросетей.

ИИ-пузырь: угроза или закономерный этап развития

Капитализация крупнейших технологических гигантов, инвестирующих в ИИ, демонстрирует колоссальный рост. Например, рыночная стоимость Nvidia за последние пять лет увеличилась более чем на 1100%, а совокупная стоимость лидеров ИТ-рынка превышает годовой ВВП Европейского союза. Такие масштабы вызывают у аналитиков опасения о возможном перегреве рынка.

По мнению Петера Федорочко, текущие астрономические оценки компаний действительно содержат элементы спекулятивного хайпа. Однако эксперт призывает разделять завышенные рыночные ожидания и фундаментальную ценность технологии. В обзоре отмечается ключевое различие между нынешним ИИ-бумом и крахом доткомов 2000 года: тогда интернет-пузырь лопнул из-за неготовности инфраструктуры к заявленным обещаниям. Сегодня же ИИ-инфраструктура — включая вычислительные мощности, объемы данных и рабочие модели — уже готова и функционирует.

Хотя многие стартапы, добавляющие аббревиатуру «ИИ» в свои презентации ради привлечения инвестиций, неизбежно переоценены, сама технология никуда не исчезнет, констатирует специалист.

Заменит ли искусственный интеллект человека

Вопрос о замене человеческого труда становится все более актуальным по мере того, как ИИ эволюционирует от простых генеративных систем к автономным агентам, способным писать код, анализировать данные и принимать решения с минимальным участием человека. Тем не менее технический директор GoodData.AI разделяет мнение главы OpenAI Сэма Альтмана о том, что полной замены людей не произойдет. В качестве аргументов приводятся следующие факторы:

• У искусственного интеллекта отсутствует собственная воля и личная заинтересованность в результате.
• Бизнес-процессы строятся на отношениях, экспертных суждениях и личной ответственности. Клиенты всегда будут требовать участия человека, готового отвечать за принятые решения.
• ИИ выступает исключительно в роли усилителя эффективности, а не полноценного субъекта деятельности.

Эксперты считают, что автоматизация неизбежно трансформирует рынок труда, однако этот процесс скорее приведет к появлению новых профессий, чем к тотальной безработице. Попытки компаний бездумно сокращать штат ради сиюминутной экономии на внедрении ИИ могут обернуться серьезным кризисом спроса в долгосрочной перспективе.

Проблема ИИ-грамотности и гонка за обновлениями

Одной из главных проблем современного бизнеса в обзоре называется низкий уровень понимания технологий искусственного интеллекта. Руководители компаний часто принимают решения об инвестировании миллиардов долларов на основе размытых концепций, не понимая, какую именно задачу они пытаются решить. Дополнительную путаницу вносит агрессивный маркетинг брендов, которые называют искусственным интеллектом любые простейшие алгоритмы автоматизации.

Ситуация осложняется невероятной скоростью развития технологий. Например, только за последние 10 месяцев разработчики ChatGPT выпустили шесть крупных обновлений своей языковой модели. По словам Федорочко, попытка внедрять каждое новое обновление в бизнес-процессы — это тупиковый путь, ведущий к выгоранию сотрудников и бессмысленной трате бюджетов.

Для успешной интеграции новых технологий бизнесу рекомендуется:

• Сфокусироваться на глубоком анализе собственных внутренних процессов.
• Определить конкретные сценарии, в которых автоматизация принесет реальную экономическую выгоду.
• Игнорировать маркетинговый шум вокруг каждой новой версии ИИ-моделей и оценивать внедрение технологий исключительно с точки зрения возврата инвестиций.

В конечном счете жизнеспособность ИИ-стратегии компании будет определяться не следованием трендам, а реальной экономической эффективностью внедренных решений, заключает представитель GoodData.AI.