Эпоха расплаты с ИИ: почему большинство компаний остаются позади
Медовый месяц с ИИ закончился.
Годами компании спешили внедрять такие инструменты, как ChatGPT. Они тратили миллиарды на инфраструктуру. Теперь фокус смещается. Генеральные и финансовые директора больше не спрашивают, что ИИ может делать. Они спрашивают, что ИИ делает для их прибыли.
Новый технический документ (whitepaper) от McLean Forrester объясняет, почему многие компании не видят результатов. Они попадают в «ловушку пилотных проектов». Они запускают небольшие проекты, которые дают незначительный прирост производительности. Эти проекты не удается масштабировать из-за отсутствия интеграции.
Чтобы победить, необходимо понимать три уровня ценности ИИ.
Горизонтальный ИИ (Horizontal AI) Сюда относятся общие инструменты, такие как ChatGPT. Они хорошо справляются с простыми задачами. Вы можете увидеть рост производительности на 5–10%. Однако эти инструменты оказываются бесполезными, когда требуются специфические знания компании или сложные рассуждения.
Гибридный ИИ (Hybrid AI) Это разумная золотая середина. Он использует технологию генерации с дополненной выборкой (Retrieval-Augmented Generation, RAG). Вы подключаете большую модель к своим внутренним данным, политикам и клиентским файлам. Этот метод обеспечивает точность без высоких затрат на создание новой модели. Он снижает количество ошибок, так как ИИ обязан опираться на ваши факты.
Вертикальный ИИ (Vertical AI) Именно здесь сосредоточена самая высокая ценность. Это кастомный слой интеллекта, построенный под ваши конкретные рабочие процессы.
Например, банк использует горизонтальный ИИ для обобщения публичного отчета. Тот же банк использует вертикальный ИИ для проверки заявки на кредит, поиска недостающих документов и подготовки черновика решения. Это превращает ИИ из пассивного инструмента в активного сотрудника.
Как подготовиться к 2027 году:
- Перестаньте искать самую дешевую модель. Ищите решение с самой высокой отдачей при решении ваших конкретных задач.
- Наведите порядок в инфраструктуре данных. Ваши проприетарные данные — это ваше единственное преимущество. Если ваши данные хаотичны, ваш ИИ потерпит неудачу.
- Начните с гибридного ИИ. Используйте низкорисковые проекты, чтобы выстроить доверие и экспертизу, прежде чем переходить к сложным вертикальным системам.
- Уделяйте приоритетное внимание управлению (governance). Регулирование ужесточается. Вы должны управлять рисками, такими как конфиденциальность данных и предвзятость, чтобы оставаться жизнеспособными.
Победителями станут не компании с самыми большими бюджетами. Победителями станут те, кто приведет ИИ в соответствие со своими уникальными бизнес-потребностями.
Источник: https://dev.to/mcleanforresterllc/the-ai-reckoning-why-most-companies-are-getting-left-behind-175i