Все чаще звучат разговоры о перегреве на рынке искусственного интеллекта (ИИ). Заморозка найма в Meta (признана в РФ экстремистской и запрещена), высказывания Сэма Альтмана о «пузыре», провал ожиданий от новых версий ChatGPT и падение стоимости CoreWeave заставляют инвесторов задуматься о перспективах дальнейшего роста. Согласно данным MIT, 95% компаний не получили ощутимой выгоды от генеративного ИИ. Действительно ли ИИ – это только хайп, возможен ли сценарий, схожий с пузырем доткомов, и стоит ли инвестировать в эту технологию?
Если бы мы знали, зачем нужна эта технология
В последнее время под искусственным интеллектом все чаще подразумевают именно большие языковые модели (LLM). Это они очаровывают массового пользователя и разгоняют интерес к ИИ в целом. LLM, безусловно, облегчают взаимодействие с информационными системами, позволяя формулировать команды на естественном языке, а также существенно повышают производительность в отдельных областях – программировании, медицине, разработке новых материалов и биотехе.
Несмотря на почти 100%-ное проникновение, они нередко показывают ограниченные или околонулевые результаты в рамках регулярного менеджмента и повседневной деятельности компаний. Внедрение такого ИИ пока носит характер «гигиенического фактора», компании используют его, чтобы не отстать от конкурентов и «соответствовать», а не для получения реально значимых результатов. Они интегрируют технологию в существующие процессы, пытаясь заменить отдельных сотрудников. Это не приводит к значительному росту производительности, так как не меняет того, как процесс устроен.
Настоящий эффект будет достигнут тогда, когда процессы будут построены вокруг ИИ, а не с «костылем» или, чаще всего, украшением в виде ИИ. Для эффективной работы с технологией необходимо перейти от бесконечных пилотов к амбициозным проектам – заняться не имитацией, а трансформацией. Цель должна заключаться не в увольнении нескольких бухгалтеров, а в радикальном улучшении качества и эффективности процессов и управления.
Другой важный аспект – информационная безопасность. Вопрос доверия к ИИ и возможности передачи ему права принятия решений остается открытым. В итоге, проблема не только и не столько в технологической плоскости, сколько в области культуры, трансформационного менеджмента и готовности бизнеса к серьезной перестройке. Чем крупнее компания и чем дольше она находится на рынке, тем меньше у нее шансов на успех в этой игре.
Маленькими шагами к большим прорывам
Несмотря на эйфорию вокруг ИИ, коррекция неизбежна. Однако, в отличие от пузыря доткомов, тема ИИ не исчезнет.
Последние цифры также вселяют оптимизм. По итогам 2024 года отечественный рынок ИИ достиг 1,45 млрд долларов, что на 38% превышает прошлогодние показатели, и эксперты прогнозируют дальнейший рост до 2,1 млрд долларов в 2025 году (+45%). Объем же венчурных инвестиций в эту технологию по итогам первого полугодия оценивается около 33,67 млн долларов – лидирующий показатель среди всех технологических направлений.
Если говорить о конкретных направлениях для инвестиций, то стоит напомнить, что генеративный ИИ – это лишь одна из областей применения. Машинное зрение и машинное обучение уже сейчас активно используются и приносят результаты. Стоит следить и за развитием Edge AI, который предполагает использование локализованных моделей. Они не требуют дорогостоящей инфраструктуры гиперскейлеров.
Лидерами в области внедрения генеративного ИИ станут отрасли, где важен фронт-офис: телекоммуникации, финансы, ретейл, маркетинг и технологические компании. Большой эффект может быть достигнут в биотехе, медицине и агротехе. Поэтому стоит следить за компаниями, предлагающими решения для этих отраслей.
Источник: WEALTH Navigator