Sekojiet zdnet: Pievienojiet mūs kā vēlamo avotu Google.
ZDNET galvenie paņēmieni:
- Tikai 5% uzņēmuma klientu gūst labumu no ģeneratīvas AI.
- Augšējā un no augšas uz leju pieeja var uzlabot panākumus ieviešanā.
- AI uzņēmumi dodas lielos solījumus burbulī, no kuriem lielākā daļa nav piepildīti.
Iespējams, ka ieguldījumi ģeneratīvā AI var uzplaukt, taču lielākajai daļai individuālo uzņēmumu, kas to izmanto, vēl nav jāredz izmaksa. Patiesībā, jauns MIT pētījums atklāja, ka 95% uzņēmumu, kas mēģina izmantot tehnoloģiju, neredz izmērāmus rezultātus ieņēmumos vai izaugsmē.
Arī: Gen AI vilšanās stelles, saskaņā ar Gartnera 2025. gada Hype cikla ziņojumu
Pētījums, ko veica MIT Tīkla aģenti un decentralizēta AI (Nanda) Projekts bija balstīts uz intervijām ar vairāk nekā 150 biznesa vadītājiem un 300 ģeneratīvās AI biznesa izvietošanas analīzi.
“Tikai 5% integrēto AI pilotu vērtība iegūst miljonus, savukārt lielais vairums joprojām ir iestrēdzis bez izmērāmām P&L ietekmes,” autori raksta ziņojumā.
Tas rada krasu pretstatu starp solījumiem un realitāti: Kamēr tehnoloģiju izstrādātāji pārdod AI rīkus kā aģenti kā produktivitātes pastiprinātāji, Nanda jaunais ziņojums norāda, ka visām, izņemot pazudinoši mazu minoritāti, tehnoloģijai ir maz vai nav nekādas ietekmes uz uzņēmumu apakšējo līniju. Kas rada milzīgās atšķirības?
Kas nedarbojas – un kas varētu
Tas lielā mērā ir saistīts ar birokrātisku neefektivitāti. Ģeneratīvie AI rīki var nodrošināt efektivitātes pieaugumu kompetentu personu rokās, wager, kad biznesa vadītāji mēģina tos integrēt esošajās, uzņēmuma darbībās un darbplūsmās, viņi mēdz mest uzgriežņu atslēgu organizācijas mašīnā.
Arī: 71% amerikāņu baidās, ka AI pastāvīgi liks “pārāk daudz cilvēku no darba”
Galvenais iemesls tam, saskaņā ar ziņojumu, ir tas, ka ģeneratīvajām AI sistēmām, kuras vairums uzņēmumu mēģina izvietot iekšēji un mērogā, trūkst iespējas nemanāmi pielāgoties esošajām organizatoriskajām darbplūsmām, galu galā padarot tās vairāk par traucējumu nekā paātrinātāja.
“Galvenā barjera mērogošanai nav infrastruktūra, regulēšana vai talants. Tā ir mācīšanās,” raksta autori. “Lielākā daļa Genai sistēmu neatbalsta atgriezenisko saiti, nepielāgo kontekstam un laika gaitā uzlabojas.” Kaut arī spēja atcerēties iepriekšējo mijiedarbību, pielāgot izejas dažādos kontekstos un laika gaitā mācīties ir visas galvenās AI iezīmes, autori īpaši atsaucas uz tehnoloģijas izmantošanas kontekstu uzņēmuma mēroga operācijās.
Tāpēc, šķiet, ka viena no jaunā pētījuma sekām ir tāda, ka, lai uzņēmumi maksimāli izmantotu ģeneratīvo AI, viņiem būtu labi veikt augšupēju (ļautu darbiniekiem eksperimentēt un atklāt savu optimālo cilvēku-AI sadarbības veidu), nevis pretstatā no augšas uz leju (piespiežot visus darbiniekus izmantot konkrētu rīku tādā veidā, kas stingri kontrolē izpildītājus un vadītājus).
Arī: pārtrauciet lietot AI šiem 9 darba uzdevumiem – lūk, kāpēc
Vēl viena tendence, kas parādījās pētījumā, bija kļūdaina prioritāšu noteikšana ģeneratīvās AI piemērošanā. Daudzi uzņēmumi, kas nespēja gūt labumu no tehnoloģijas, to izmantoja mārketingam un pārdošanai, savukārt 5%, kas to izmantoja veiksmīgi, to darīja, automatizējot smalkgraudaināku un ikdienišķāku “back-office” uzdevumus.
Balstoties uz viņu pētījumu, autori prognozē, ka nākotnes panākumi piederēs tiem uzņēmumiem, kuri pareizajās vietās izvieto aģentiskos un pielāgojamos modeļus, savukārt tie, kas izvēlas vispārīgu, no augšas uz leju, turpinās satraukties.
“Nākamo adopcijas vilni uzvarēs nevis uzglabātākie modeļi,” viņi raksta, “wager gan sistēmas, kuras mācās un atceras, un/vai sistēmas, kuras ir pielāgotas noteiktam procesam.”
AI hipe un kultūras spiediens
Uz tā virsmas, šķiet, NANDA pētījums atbalsta pārliecību, ka ģeneratīvā AI nav nekas cits kā masīvs hipe burbulis, kas drīz parādīsies, atšķirībā no īslaicīgās korporatīvās steigas metavorē, kas bija pirms tā. Ja tik liela daļa uzņēmumu neredz rezultātus, tad tas noteikti nozīmē, ka tehnoloģija tiek izmantota uz tukšiem solījumiem, vai ne?
Laiks rādīs. Pagaidām uzņēmumi visā pasaulē dubultojas par ieguldījumiem AI, apsolot klientus un investorus, ka vairāk aģentu sistēmu pieaugums parādīsies labklājības, radošuma un atpūtas zelta laikmetā. Tajā pašā laikā-un uz GPT-5 palaišanas papēžiem, kas saņēma jauktas atsauksmes-pats Openai izpilddirektors Sems Altmans teica, ka redz, ka AI burbulis veidojasApvidū
Arī: 5 veidi, kā automatizācija var paātrināt jūsu ikdienas darbplūsmu – un ieviešana ir vienkārša
Tikmēr plašais AI kultūras apskāviens nozīmē, ka uzņēmumi saskaras ar milzīgu spiedienu ātri integrēt tehnoloģiju vai riskē izskatīties kā dinozauri. Kā norāda Nanda pētījums, šī steiga daudzos gadījumos acīmredzami notiek uz jebkāda veida labi aprēķināta plāna rēķina, un tā rezultātā ieguldījumi ģeneratīvajā AI daudzos uzņēmumos nekur neved.
Pat individuālā līmenī ģeneratīvā AI ilgtermiņā var būt neproduktīva-pat palielinot produktivitāti tagadnē. Nesenā pētījumā, ko veica Workday, piemēram, tika atklāta korelācija starp smagu AI izmantošanu darbā un darbinieku izdegšanu, savukārt citi pētījumi atrod pierādījumus tam, ka AI izmanto kritiskās domāšanas prasmes.
