Почему миллиарды инвестиций в ИИ могут стать ловушкой для некоторых компаний

Разработчик: Autumn Spredemann via «Времена Эпохи» (выделено нами)

Золотая лихорадка искусственного интеллекта достигла американского бизнеса Несмотря на потраченные миллиарды, многие компании не видят отдачи от своих инвестиций в новые технологии.

Фото иллюстрация экрана телефона с логотипом AI, 16 мая 2025 года. Алексей Пидсосонный / The Epoch Times

Соединенные Штаты являются ведущим мировым инвестором в технологии ИИ. Технологические гиганты, такие как Amazon, Google, Meta и Microsoft, возглавили инвестиции в частный сектор и объявили о дополнительных расходах на ИИ в этом году более 100 миллиардов долларов.

Анализ, проведенный разработчиком CMS Storyblok, показал, что компании электронной коммерции тратят в среднем около 400 000 долларов на решения ИИ для повышения качества обслуживания клиентов. Тем не менее, только 32% сообщили о «незначительном улучшении» операций в результате инвестиций в ИИ.

Массачусетский технологический институт (MIT) опубликовал исследование, показывающее, что Несмотря на то, что американские компании тратят более 40 миллиардов долларов на инвестиции в ИИ, 95% из них не имеют денежной отдачи.

Исследование показало, что Только 5% интегрированных пилотных программ ИИ приносят миллионы долларов. Компании, застрявшие на начальном этапе интеграции, страдают от того, что разработчик ИИ и вице-президент Vapor IO Камил Мансури назвал мышлением «волшебной палочки».

«Компании, застрявшие в пилотном аду, обычно имеют три проблемы: неясные показатели успеха, пытающиеся решить все сразу и рассматривающие ИИ как цель вместо решения», — сказал Мансури.

Мансури сказал, что результаты исследования Массачусетского технологического института не удивили его, потому что, по его опыту, компании склонны относиться к ИИ как к волшебной палочке, а не как к инструменту для решения конкретных проблем. Мансури сказал, что лучший способ избежать этой ловушки — держаться подальше от того, что он назвал «неопределенной трансформацией ИИ». "

"В Vapor IO мы увидели реальную рентабельность инвестиций, потому что мы ориентировались на конкретные варианты использования, такие как оптимизация инфраструктуры и автоматизированные отказоустойчивые системы.- сказал Мансури.

«Разница заключается в фокусе... Мы сократили расходы на облачные вычисления с 1,5 до 800 тысяч долларов, используя ИИ для оптимизации ресурсов, потому что мы точно знали, какую проблему мы решаем. "

Мансури считает, что ключ к денежной отдаче от инвестиций в ИИ заключается в том, чтобы начать с малого и выбрать область с измеримым воздействием.

«Компании, которые видят результаты, выбирают одну конкретную болевую точку, доказывают там ценность, а затем расширяют», — сказал он.

Испытание и ошибка

Мансури является одним из многих, кто пытается смягчить корпоративный ажиотаж, чтобы выявить то, что лежит в основе разрыва между инвестициями и доходностью: разрыв между интеграцией и рабочими процессами. В отчете MIT также указывается на отсутствие циклов обратной связи или несоответствие индивидуальным потребностям бизнеса.

"Мы вложили значительные средства в использование ИИ в Ranko Media, и в целом замена людей не сработала. Возможность нашей команде производить больше продукции - это то, где мы нашли лучшую рентабельность инвестиций.Ник Рубрайт, генеральный директор Ranko Media, рассказал The Epoch Times.

Например, мы создаем много контента для наших клиентов. Мы пытались автоматизировать контент с помощью искусственного интеллекта, но проблема для нас заключалась в том, что в GEO [генеративная поисковая оптимизация] и SEO [поисковая оптимизация], это победитель получает все. Поэтому мы должны были вернуться к использованию человеческих писателей с реальными предметными знаниями, потому что нам нужно было создать контент, который был бы конкурентоспособным в Интернете.

Смартфон и ноутбук с логотипами исследовательской лаборатории искусственного интеллекта OpenAI и робота ChatGPT в Манте, недалеко от Турина, 4 октября 2023 года. Марко Берторелло / АФП через Getty Images

Он добавил, что его компания по-прежнему использует ИИ для создания контента, но только инструменты, которые полезны для его рабочей силы и с конкретной целью ускорения повторяющихся задач.

Используя подход целенаправленной интеграции против замены человека, Рубрайт сказал, что ИИ значительно улучшил прибыльность контента его компании.

"Сейчас мы делаем примерно 4-кратную маржу на контенте, и производительность этого контента значительно улучшилась по всем направлениям.. Я думаю, это потому, что у людей есть инстинкт из предыдущего опыта, но ИИ просто делает то, что делают все остальные, и использует данные, а не опыт.

Рубрайт также считает, что руководители, которые рассматривают ИИ как дешевую замену человеческого труда, скорее всего, не увидят ожидаемой отдачи.

«Есть много разговоров о том, что ИИ является заменой человека, и многие стартапы утверждают, что их инструменты могут заменить рабочих, но я никогда не находил это правдой, потому что эти новые инструменты все еще нуждаются в управлении», — сказал он.

Явление высокого внедрения ИИ-инструментов и низких показателей сбоев в отрасли - это то, что отчет MIT наблюдал в 300 публично раскрытых проектах ИИ, интервью с 52 организациями и ответы 153 старших руководителей на четырех ключевых отраслевых конференциях.

До сих пор отрасли, демонстрирующие наиболее успешную трансформацию ИИ, включают телекоммуникации и профессиональные услуги.

В отчете также отмечается, что установленные программы ИИ с большой языковой моделью, такие как ChatGPT, имеют более высокие показатели успешного корпоративного развертывания, чем их собственные аналоги. Многие из неудачных попыток интегрировать пользовательские инструменты ИИ в бизнес были связаны с «хрупкими рабочими процессами, отсутствием контекстного обучения и несоответствием повседневным операциям». "

Мансури сказал, что он видит три основных барьера, которые регулярно возникают для компаний, пытающихся получить отдачу от своих инвестиций в ИИ.

"Во-первых, качество данных. Вы не можете построить надежный ИИ на грязных данных. Компании спешат внедрять модели без очистки инфраструктуры данных. Это все равно, что пытаться готовить изысканные блюда с испорченными ингредиентами.- сказал он.

Второе, что он заметил, это нереалистичные ожидания на уровне исполнительной власти. Мансури сказал, что многие руководители ожидают «немедленной трансформации» после вложения денег в технологии искусственного интеллекта.

Наконец, по его словам, многие руководящие команды пытаются модернизировать существующие роли, а не нанимать людей, которые действительно понимают как технологии, так и бизнес-приложения.

«Вам нужны инженеры, которые смогут преодолеть разрыв между передовыми возможностями ИИ и практической ценностью бизнеса», — сказал Мансури.

Кабинка компании-разработчика программного обеспечения представлена в рамках проекта специальных конкурентных исследований AI+Expo в Вашингтоне 2 июня 2025 года. По мере развития технологий ИИ его использование в административной работе компании стало более распространенным. Мадалина Василиу / The Epoch Times

Ремонт бутылок

По словам экспертов, начало с малого и ясность в отношении того, для чего используются инструменты ИИ, помогли многим владельцам бизнеса избежать инвестиционной воронки.

«Мы видели ощутимую рентабельность инвестиций от ИИ, потому что мы начали с малого и применили ее к конкретным узким местам, а не преследовали большой проект,Эрик Терни, президент фирмы по производству пользовательских продуктов The Monterey Company, рассказал The Epoch Times.

Терни сказал, что его компания использует ИИ для создания SEO-оптимизированного контента и оптимизации ответов клиентов, что значительно снизило их стоимость и улучшило время отклика потенциальных клиентов.

«В отличие от компаний, которые останавливаются, мы превратили ИИ в драйвер доходов, привязав его непосредственно к измеримым результатам», — сказал он.

Ник Страда, основатель рекламного агентства Bruiser Creative, также видит быструю отдачу от своих инвестиций в ИИ, потому что он немедленно запустил их в производство. Она окупилась даже за счет крупных проектов.

«Инструменты ИИ — это не лабораторные игрушки, они встроены в рабочие процессы, которые влияют как на стоимость, так и на доход», — сказал Страда.

Он сказал, что автоматизация с помощью инструментов ИИ экономит деньги на рабочем времени с такими задачами, как анализ кратких отчетов, сбор данных кампании и создание исследовательских отчетов. С точки зрения получения доходов, Страда сказал, что его компания также видит прибыль.

Он использовал недавний пример, когда клиент пришел в его компанию с, казалось бы, невозможным графиком и скромным бюджетом, который ИИ смог помочь решить.

"Объединив человеческое ремесло с рабочими процессами, улучшенными ИИ, включая генерацию изображений, инструменты масштабирования и автоматизированную подготовку активов, мы создали работу, которая достигла масштаба Cannes Lions. Этот успех создал новые возможности для клиентов и укрепил отношения.- сказал он.

Страда сказал, что получение вознаграждений от инвестиций в интеллектуальный ИИ не является теоретической концепцией: «Это проявляется в сокращении операционных накладных расходов, победе нового проекта и способности воплотить идеи в жизнь способами, которые ранее были невозможны. "

По словам Терни, успешная интеграция ИИ в бизнес требует ясности в рабочем процессе компании.

По своему опыту Терни заметил, что «компании часто чрезмерно инвестируют в экспериментальные инструменты или широкие стратегии, но не могут эффективно интегрировать ИИ в свои повседневные операции с подотчетностью. "

Он сказал Еще одна корпоративная ошибка заключается в том, что ИИ рассматривается как «волшебная пуля», а не постоянно совершенствуется.

Мансури сказал, что формула успешных инвестиций в ИИ проста: Отрасли с четкими, измеримыми процессами видят более быструю отдачу. Например, он сказал, что логистика и оптимизация цепочки поставок быстро демонстрируют доход, потому что планирование маршрутов и управление запасами имеют прямую экономию затрат, которую можно измерить в режиме реального времени.

Кроме того, Мансури сказал, что отрасли, которые сильно регулируются, такие как здравоохранение, могут занять больше времени, чтобы показать отдачу от инвестиций в ИИ.

«Индустрии с количественными процессами и четкими показателями успеха видят более высокую рентабельность инвестиций, чем отрасли с субъективными или сильно регулируемыми результатами», - сказал Мансури.

В мартовском отчете Morgan Stanley отмечается, что многие руководители компаний с оптимизмом смотрят на отдачу от своих инвестиций в ИИ на фоне радужных прогнозов о сотнях миллионов прибыли в течение следующих нескольких лет.

Тем не менее, инвестиционный банк смягчил этот энтузиазм, признав, что инвестиции в ИИ с долгосрочными выплатами трудно определить.

«Усыновители ИИ уже опережают более широкий рынок», - сказал Эндрю Паукер, директор Morgan Stanley Equity Research.

«Компании, обсуждающие внедрение ИИ, получили вознаграждение в четвертом квартале. "