95% projektów biznesowych wykorzystujących sztuczną inteligencję nie przynosi korzyści ekonomicznych.

Okrzyknięta rewolucja technologiczna, która miała naznaczyć ten wiek, nie przynosi żadnych korzyści w zakresie przychodów firm. Zwrot z inwestycji, jak dotąd, nie przełożył się na wzrost zysków. Platformy generatywnej sztucznej inteligencji (GenA) mogą mieć wiele zalet, ale nie przynoszą firmom zysków. Tak twierdzi prestiżowy MIT (Massachusetts Institute of Technology w USA), za pośrednictwem swojego działu technologicznego NANDA, w swoim najnowszym badaniu, opublikowanym w zeszłym tygodniu, pt. „The GenAI Divide: State of AI in Business 2025” .

Wpływ tego dochodzenia był tak znaczący, że analitycy wskazują je jako jedną z przyczyn korekty na giełdzie, jakiej w drugiej połowie sierpnia doświadczyły firmy technologiczne z Wall Street, od dawna nękane obawami o bańkę spekulacyjną. Co mówi dokument?

Raport opiera się na 150 wywiadach z liderami branży, ankiecie przeprowadzonej wśród 350 pracowników oraz analizie wyników ponad 300 projektów AI w amerykańskich firmach. Analitycy odkryli, że tylko 5% tych projektów przełożyło się na wzrost sprzedaży. Nieliczne firmy, którym udało się zwiększyć przychody do 20 milionów dolarów rocznie, to głównie młode startupy. Jednak w pozostałych przypadkach (95%) firmy, które zainwestowały w tę technologię ponad 40 miliardów dolarów, praktycznie nie odnotowałyby tego w swoich sprawozdaniach finansowych.

Pracownicy korzystają z platform indywidualnie, ale nie oznacza to, że firma czerpie z tego korzyści.

MIT twierdzi, że problem nie tkwi w samym narzędziu, ale w „luce w nauce”. Wąskim gardłem nie jest sama chmura ani talent, ale raczej niezdolność do dostosowania procesów, danych, pamięci i zarządzania firm w taki sposób, aby narzędzia AI mogły się uczyć i zapewniać wartość dodaną (i ekonomiczną).

Badanie wykazało luki integracyjne między sztuczną inteligencją a działalnością firmy. Na przykład platformy ogólnego przeznaczenia, takie jak ChatGPT, dobrze sprawdzają się na poziomie indywidualnym – gdy są używane przez pracowników – ale nie poprawiają rentowności firmy, ponieważ nie adaptują się do wewnętrznych procesów biznesowych firmy ani się z nich nie uczą. Poprawa produktywności pojedynczego pracownika niekoniecznie przekłada się na wzrost produktywności firmy, dla której pracuje. Chociaż oficjalne projekty AI kończą się niepowodzeniem na poziomie firmy, pracownicy korzystają z osobistych subskrypcji ChatGPT i innych rozwiązań AI, aby automatyzować zadania w ramach tego, co raport nazywa „gospodarką cieni AI”, co często przynosi lepsze rezultaty niż formalne, zakrojone na szeroką skalę inicjatywy, które firmy starają się wdrażać, wykorzystując ogólne narzędzia do digitalizacji swojej działalności.

Jako przykład tej nierównowagi raport przytacza następujący paradoks. Ponad 50% budżetu na sztuczną inteligencję (AI) jest przeznaczane na sprzedaż i marketing. Udowodniono jednak, że największy zwrot z inwestycji w AI uzyskuje się poprzez automatyzację procesów wewnętrznych, ograniczenie outsourcingu i zwiększenie efektywności operacyjnej. Innymi słowy, zgodnie z analizą MIT, środki przeznaczane na AI są źle kierowane i wykorzystywane. Według nich jest to raczej błąd organizacyjny niż techniczny. Ale mimo wszystko jest to błąd.

Narzędzie sprawdza się najlepiej w przypadku konkretnych zadań i sektorów, a wadą jest kwestia organizacyjna

Do tego dochodzi fakt, że wpływ sztucznej inteligencji (AI) wciąż napotyka na opór sektorowy ze względu na charakter działalności gospodarczej. MIT uważa, że ​​jej wpływ jest ograniczony, na przykład w niektórych obszarach, takich jak usługi profesjonalne, opieka zdrowotna/farmacja, dobra konsumpcyjne, handel detaliczny, usługi finansowe, zaawansowane sektory przemysłu oraz energetyka i materiały. Z kolei AI jest najskuteczniejsza w sektorach technologii i mediów.

Jeśli chodzi o rynek pracy, badania po raz kolejny obalają domniemaną korelację między wdrażaniem sztucznej inteligencji a zwolnieniami. W rzeczywistości obserwuje się, że firmy rozwijające tę technologię, zamiast zwalniać pracowników, nie są w stanie zastąpić ich stanowiskami, gdy tylko się pojawią. Sytuacja ta dotyczy przede wszystkim zadań administracyjnych lub tych uznawanych za mało wartościowe. Większość zakłóceń w pracy występuje w działach obsługi klienta i administracji, ale nie ma to wpływu na inne obszary.

Kiedy działa sztuczna inteligencja? Najbardziej zaawansowane organizacje już badają systemy „agentowej sztucznej inteligencji”: sztuczną inteligencję, która uczy się, zapamiętuje i podejmuje autonomiczne działania w określonych granicach, co może zrewolucjonizować kolejny etap działalności. Według MIT, sztuczna inteligencja jest najbardziej efektywna ekonomicznie, gdy jest stosowana w wysoce wyspecjalizowanych przypadkach: gdy jest używana do rozwiązania bardzo konkretnego problemu z precyzyjnymi wskaźnikami biznesowymi w celu przyspieszenia konkretnego procesu, a nie z ogólnymi programami przeznaczonymi dla ogółu społeczeństwa.

Badania ośrodka uniwersyteckiego wskazują, że korzyści są zauważalne jedynie w start-upach

Nadszedł czas, by przejść od eksperymentów do zysków. Ale nie wygląda na to, by ten dzień miał nadejść szybko. Tymczasem Wall Street, który jest na szczycie wszech czasów, zaczyna mieć wątpliwości, czy nie pospieszył się ze swoim entuzjazmem. Nie pierwszy raz. I nie ostatni.

Ostrzeżenie Sama Altmana z OpenAI: „nierealistyczne oczekiwania”

Indeks Nasdaq Composite odnotował kilka kolejnych spadków od połowy sierpnia – z wyjątkiem piątkowego wzrostu po przemówieniu prezesa Fed Jerome'a ​​Powella na temat stóp procentowych. Sam Altman, prezes OpenAI, ostrzegł, że wiele startupów z branży AI, wspieranych przez inwestorów venture capital, generuje nierealistyczne oczekiwania. „Myślę, że większość inwestorów dała się ponieść entuzjazmowi. Kiedy pojawiają się bańki spekulacyjne, inteligentni ludzie zazwyczaj się ekscytują. Internet, technologia – istniały solidne fundamenty, ale były przewartościowane. Ktoś straci ogromne pieniądze, nie wiemy kto. Bańka będzie bezlitosna. Firmy, akcjonariusze i inwestorzy mogą zostać przez nią porwani, być może nawet jakiś fundusz lub bank”. Jego wypowiedzi przypominają wypowiedzi ekonomisty Apollo Global Management, Torstena Sloka. „Obecna bańka jest jeszcze bardziej przesadzona niż bańka internetowa. Różnica między bańką z lat 90. a dzisiejszą bańką AI polega na tym, że dziesięć największych firm z indeksu S&P 500 jest dziś bardziej przewartościowanych niż w latach 90.” Tymczasem Nvidia, wiodąca firma produkująca układy scalone do sztucznej inteligencji, prowadzi rozmowy z rządem USA w sprawie autoryzacji eksportu nowego układu do Chin. Niech impreza trwa.