Недавно компания Gartner предсказала, что к концу 2025 года не менее 30% проектов генеративного ИИ будут заброшены после подтверждения концепции. В качестве причин приводятся низкое качество данных, неадекватный контроль рисков, растущие затраты или неясная ценность для бизнеса.
На саммите Gartner по данным и аналитике в Сиднее Рита Саллам, вице-президент Gartner по аналитике, отметила, что после прошлогоднего ажиотажа руководители с нетерпением ждут окупаемости инвестиций в генеративный ИИ, но организациям сложно доказать и реализовать ценность. По мере расширения масштабов инициатив финансовое бремя разработки и внедрения моделей генеративного ИИ становится всё более ощутимым.
Серьёзной проблемой для организаций является обоснование значительных инвестиций в генеративный ИИ для повышения производительности, что может быть сложно трансформировать в прямую финансовую выгоду. Многие используют генеративный ИИ для трансформации своих бизнес-моделей и создания новых возможностей, но такие подходы к внедрению сопряжены со значительными затратами.
Саллам отметил, что универсального подхода к генеративному ИИ не существует, а затраты не так предсказуемы, как в случае с другими технологиями. Расходы, варианты использования и подходы к развертыванию определяют затраты. Будь то компания, которая меняет рынок и стремится повсеместно внедрить ИИ, или организация с более консервативным подходом к повышению производительности или расширению существующих процессов, каждый подход имеет разные уровни затрат, рисков, изменчивости и стратегического влияния.
Независимо от амбиций в области ИИ, исследование Gartner показывает, что генеративный ИИ требует большей терпимости к критериям косвенных и будущих финансовых инвестиций, чем к критериям немедленной окупаемости инвестиций (ROI). Исторически многие финансовые директора неохотно инвестируют сегодня ради получения косвенной выгоды в будущем. Это нежелание может привести к перекосу в распределении инвестиций в сторону тактических, а не стратегических результатов.
Реализация коммерческой ценности
Первые пользователи из разных отраслей и бизнес-процессов сообщают о различных улучшениях, которые различаются в зависимости от сценария использования, типа работы и уровня квалификации сотрудников. Согласно недавнему опросу Gartner, респонденты отметили в среднем рост выручки на 15,8%, сокращение расходов на 15,2% и повышение производительности на 22,6%. Опрос проводился с сентября по ноябрь 2023 года с участием 822 руководителей компаний.
Саллам подчеркнул, что эти данные служат ценным ориентиром для оценки бизнес-ценности, получаемой от внедрения инновационных бизнес-моделей генеративного ИИ. Однако важно учитывать сложности, связанные с оценкой этой ценности, поскольку выгоды строго индивидуальны для каждой компании, варианта использования, функции и рабочей силы. Зачастую эффект может быть не сразу заметен и проявляться со временем, но эта задержка не умаляет потенциальных преимуществ.
Расчет коммерческого воздействия
Анализируя бизнес-ценность и общие затраты на внедрение генеративной бизнес-модели ИИ, организации могут определить прямую окупаемость инвестиций и их влияние на будущую стоимость. Это служит важнейшим инструментом для принятия обоснованных инвестиционных решений в отношении внедрения генеративной бизнес-модели ИИ.
В заключение Саллам подчеркивает, что если бизнес-результаты соответствуют ожиданиям или превосходят их, появляется возможность расширить инвестиции за счет масштабирования инноваций и использования генеративного ИИ для более широкой пользовательской базы или внедрения в других бизнес-подразделениях. В противном случае может потребоваться изучение альтернативных сценариев инноваций. Эти знания помогают организациям стратегически распределять ресурсы и определять наиболее эффективный путь развития.
Мое личное впечатление
В Flexa Cloud , после работы над сотнями проектов в области ИИ, я заметил, что основная проблема возникает, когда клиенты сосредотачиваются на самом инструменте, а не на реальной проблеме, которую он решает. Как только мы преодолеваем этот этап, варианты использования становятся реальными и значимыми. Важно помнить, что технология — это всего лишь инструмент; истинная ценность заключается в том, как мы используем ее для решения конкретных задач и создания возможностей для трансформации.
Давайте продолжим концентрироваться на решениях, а не на инструментах, и вместе мы добьемся значимых и долгосрочных результатов.
