,fit(1920:897)&format=webp)
AI е навсякъде около нас, но печалбата – все още не: Защо бизнесът е в изчакване за революцията на изкуствения интелект
Миналата пролет приложението за колекционери на вино CellarTracker основава AI сомелиер, който дава реалистични рекомендации за виновност съгласно усета на потребителя.
Но логаритъмът бързо се сблъсква с проблеми – не поради данните, с които е обучаван, а поради „ характера “ си: чатботът е прекомерно общителен.
„ Той просто беше прекомерно благ, вместо да каже непосредствено: малко евентуално е това вино в действителност да ти хареса “, споделя основният изпълнителен шеф на CellarTracker Ерик Левин пред Reuters.
На разработчиците им лишава към шест седмици, голям брой опити и доста неточности, с цел да „ се научи “ моделът да дава откровени оценки, преди функционалността да бъде публично налична за потребителите.
Този на пръв взор малък подробност е индикативен за един по-наболял проблем, пред който се изправят фирмите три години след избухливия дебют на ChatGPT: генеративният AI е на всички места към нас, само че възвръщаемостта от вложенията към момента не е изключително безапелационна.
Откакто ChatGPT радикално промени диалога за изкуствения разсъдък, компании от всевъзможен мащаб започнаха да внедряват генеративен AI във допустимо най-вече свои артикули и процеси.
Данните обаче демонстрират, че действителната бизнес стойност все още е лимитирана.
Проучване на Forrester Research, извършено измежду 1576 ръководители през второто тримесечие, демонстрира, че едвам 15% от интервюираните са отчели усъвършенстване на маржовете си с помощта на AI през последната година.
Консултантската компания BCG стига до още по-песимистичен извод – едвам 5% от 1250 мениджъри, интервюирани сред май и средата на юли, виждат „ широкомащабна стойност “ от изкуствения разсъдък.
Ръководителите не престават да имат вяра, че генеративният AI в последна сметка ще трансформира бизнеса им, само че все по-често преразглеждат какъв брой бързо ще се случи това.
Forrester предвижда, че през 2026 година фирмите ще отсрочат към 25% от плануваните си разноски за изкуствен интелект с най-малко една година.
„ Технологичните компании описаха историята, че всичко ще се промени доста бързо “, споделя анализаторът на Forrester Брайън Хопкинс.
„ Но ние, хората, не се променяме толкоз бързо. “
Инфраструктура за трилиони и риск от нов балон
Въпреки неуверените резултати фирмите, които построяват изкуствен интелект, удвояват напъните си да привлекат корпоративни клиенти.
OpenAI, Anthropic и Гугъл залагат съществено на бизнеса. По време на среща с медии в Ню Йорк основният изпълнителен шеф на OpenAI Сам Алтман декларира, че пазарът за корпоративни AI решения може да доближи 100 милиарда $.
Всичко това се случва на фона на невиждани вложения – в чипове, центрове за данни и енергийна инфраструктура. Въпросът е дали тези разноски ще се оправдаят. Ако фирмите не съумеят да употребяват изкуствения разсъдък за растеж на приходите, по-високи маржове или по-бързи нововъведения, част от специалистите предизвестяват за риск от срив, който би напомнял дотком балона от началото на 2000-те години.
След стартирането на ChatGPT доста компании сътвориха вътрешни екипи, чиято задача беше да намерят „ бързи победи “ с генеративен AI – технология, способна да основава текстове, код и изображения по поръчка.
Един от добре познатите проблеми на тези модели е склонността им да угаждат на потребителя – така наречен sycophancy. Това ги прави по-приятни за диалог, само че постоянно подкопава качеството на препоръките.
Точно с това се сблъсква и CellarTracker. Изграден върху технологията на OpenAI, AI сомелиерът дава съответни общи рекомендации, само че при съответни реколти остава позитивен – даже когато всички данни сочат, че потребителят надали ще хареса виното.
„ Трябваше безусловно да се обърнем на 180 градуса, с цел да накараме моделите да бъдат сериозни и да кажат, че има виновност, които няма да ми харесат “, споделя Левин.
Част от решението е деликатно формулиране на подсказки, които дават „ позволение “ на AI да отхвърля на потребителите.
Друг проблем е непостоянството. Канадската железопътна компания Cando Rail and Terminals тества AI чатбот, който да оказва помощ на чиновниците да се ориентират във вътрешни отчети за сигурност. Проектът обаче се проваля, откакто моделите не съумяват надеждно да обобщят 100-те страници с канадски железопътни правила – от време на време ги не помнят, различен път ги поясняват неправилно, а в някои случаи напряко си ги измислят.
Компанията краткотрайно стопира плана, откакто е вложила 300 000 $ в него. „ Всички си мислехме, че това ще бъде лесният път “, споделя мениджърът Джереми Нилсън. „ Оказа се, че не сме били прави. “
Кол центровете и обслужването на клиенти бяха измежду първите области, за които се очакваше всеобщо изместване от AI. Практиката обаче сподели граници.
Шведската финтех компания Klarna пуска при започване на 2024 година AI сътрудник, задвижван от OpenAI, който съгласно компанията може да размени работата на 700 чиновници. През 2025 година обаче основният изпълнителен шеф Себастиан Сиемятковски признава, че част от клиентите просто избират да поддържат връзка с хора.
AI се оправя добре с простите задания и може да поеме размер, равностоен на към 850 сътрудници, само че по-сложните случаи бързо се трансферират към хора. И през 2026 година Klarna възнамерява второ потомство чатбот, само че човешкият фактор остава основен.
Подобна е обстановката и във Verizon, където компанията още веднъж залага на човешки оператори след опити с AI. „ Около 40% от потребителите към момента желаят да приказват с човек “, споделя Иван Берг, който управлява AI самодейностите на Verizon за бизнес клиенти.
Големите езикови модели бързо напредват в комплицирани задания като математика и програмиране, само че се провалят в относително тривиални обстановки – феномен, прочут като „ назъбената граница “ на AI.
„ Може да е Ferrari в математиката, само че магаре, когато би трябвало просто да постави едно събитие в календара ти “, споделя Анастасиос Ангелопулос, съосновател на LMArena, в изявление за Reuters.
На процедура даже дребни несъответствия в данните могат да подведат изкуствения разсъдък. Финансовите компании, да вземем за пример, употребяват информация от голям брой източници с разнообразни формати, което може да накара моделите да „ виждат неща, които не съществуват “.
////
Повече партньорство, по-малко „ магия “
Поради тази причина фирмите, които създават изкуствен интелект, все по-често минават от модела „ продаваме технология “ към „ работим един до друг с клиента “.
OpenAI основава вътрешни екипи, които непосредствено оказват помощ на фирмите да внедрят решения с „ висок резултат и повече елементарност “.
Anthropic, която получава към 80% от приходите си от бизнес клиенти, наема специалисти по „ прибавен AI “, които се внедряват непосредствено в фирмите. Все повече стартъпи създават профилирани AI принадлежности за браншове като финанси и право, вместо универсални чатботове.
„ Компаниите имат потребност от повече водене за ръка, с цел да създадат AI в действителност потребен за тях “, споделя Мей Хабиб, основен изпълнителен шеф на Writer – стартъп, който построява AI сътрудници за финансови и маркетингови екипи във компании като Vanguard и Prudential.
Изводът е, че AI не е магия. Той изисква време, акомодация и сериозна интервенция от страна на индивида. Компаниите, които го възприемат като дълготраен инструмент, а не като „ лесния път “, имат действителен късмет да трансфорат вложенията си в същинска бизнес стойност.
Но логаритъмът бързо се сблъсква с проблеми – не поради данните, с които е обучаван, а поради „ характера “ си: чатботът е прекомерно общителен.
„ Той просто беше прекомерно благ, вместо да каже непосредствено: малко евентуално е това вино в действителност да ти хареса “, споделя основният изпълнителен шеф на CellarTracker Ерик Левин пред Reuters.
На разработчиците им лишава към шест седмици, голям брой опити и доста неточности, с цел да „ се научи “ моделът да дава откровени оценки, преди функционалността да бъде публично налична за потребителите.
Този на пръв взор малък подробност е индикативен за един по-наболял проблем, пред който се изправят фирмите три години след избухливия дебют на ChatGPT: генеративният AI е на всички места към нас, само че възвръщаемостта от вложенията към момента не е изключително безапелационна.
Откакто ChatGPT радикално промени диалога за изкуствения разсъдък, компании от всевъзможен мащаб започнаха да внедряват генеративен AI във допустимо най-вече свои артикули и процеси.
Данните обаче демонстрират, че действителната бизнес стойност все още е лимитирана.
Проучване на Forrester Research, извършено измежду 1576 ръководители през второто тримесечие, демонстрира, че едвам 15% от интервюираните са отчели усъвършенстване на маржовете си с помощта на AI през последната година.
Консултантската компания BCG стига до още по-песимистичен извод – едвам 5% от 1250 мениджъри, интервюирани сред май и средата на юли, виждат „ широкомащабна стойност “ от изкуствения разсъдък.
Ръководителите не престават да имат вяра, че генеративният AI в последна сметка ще трансформира бизнеса им, само че все по-често преразглеждат какъв брой бързо ще се случи това.
Forrester предвижда, че през 2026 година фирмите ще отсрочат към 25% от плануваните си разноски за изкуствен интелект с най-малко една година.
„ Технологичните компании описаха историята, че всичко ще се промени доста бързо “, споделя анализаторът на Forrester Брайън Хопкинс.
„ Но ние, хората, не се променяме толкоз бързо. “
Инфраструктура за трилиони и риск от нов балон
Въпреки неуверените резултати фирмите, които построяват изкуствен интелект, удвояват напъните си да привлекат корпоративни клиенти.
OpenAI, Anthropic и Гугъл залагат съществено на бизнеса. По време на среща с медии в Ню Йорк основният изпълнителен шеф на OpenAI Сам Алтман декларира, че пазарът за корпоративни AI решения може да доближи 100 милиарда $.
Всичко това се случва на фона на невиждани вложения – в чипове, центрове за данни и енергийна инфраструктура. Въпросът е дали тези разноски ще се оправдаят. Ако фирмите не съумеят да употребяват изкуствения разсъдък за растеж на приходите, по-високи маржове или по-бързи нововъведения, част от специалистите предизвестяват за риск от срив, който би напомнял дотком балона от началото на 2000-те години.
След стартирането на ChatGPT доста компании сътвориха вътрешни екипи, чиято задача беше да намерят „ бързи победи “ с генеративен AI – технология, способна да основава текстове, код и изображения по поръчка.
Един от добре познатите проблеми на тези модели е склонността им да угаждат на потребителя – така наречен sycophancy. Това ги прави по-приятни за диалог, само че постоянно подкопава качеството на препоръките.
Точно с това се сблъсква и CellarTracker. Изграден върху технологията на OpenAI, AI сомелиерът дава съответни общи рекомендации, само че при съответни реколти остава позитивен – даже когато всички данни сочат, че потребителят надали ще хареса виното.
„ Трябваше безусловно да се обърнем на 180 градуса, с цел да накараме моделите да бъдат сериозни и да кажат, че има виновност, които няма да ми харесат “, споделя Левин.
Част от решението е деликатно формулиране на подсказки, които дават „ позволение “ на AI да отхвърля на потребителите.
Друг проблем е непостоянството. Канадската железопътна компания Cando Rail and Terminals тества AI чатбот, който да оказва помощ на чиновниците да се ориентират във вътрешни отчети за сигурност. Проектът обаче се проваля, откакто моделите не съумяват надеждно да обобщят 100-те страници с канадски железопътни правила – от време на време ги не помнят, различен път ги поясняват неправилно, а в някои случаи напряко си ги измислят.
Компанията краткотрайно стопира плана, откакто е вложила 300 000 $ в него. „ Всички си мислехме, че това ще бъде лесният път “, споделя мениджърът Джереми Нилсън. „ Оказа се, че не сме били прави. “
Кол центровете и обслужването на клиенти бяха измежду първите области, за които се очакваше всеобщо изместване от AI. Практиката обаче сподели граници.
Шведската финтех компания Klarna пуска при започване на 2024 година AI сътрудник, задвижван от OpenAI, който съгласно компанията може да размени работата на 700 чиновници. През 2025 година обаче основният изпълнителен шеф Себастиан Сиемятковски признава, че част от клиентите просто избират да поддържат връзка с хора.
AI се оправя добре с простите задания и може да поеме размер, равностоен на към 850 сътрудници, само че по-сложните случаи бързо се трансферират към хора. И през 2026 година Klarna възнамерява второ потомство чатбот, само че човешкият фактор остава основен.
Подобна е обстановката и във Verizon, където компанията още веднъж залага на човешки оператори след опити с AI. „ Около 40% от потребителите към момента желаят да приказват с човек “, споделя Иван Берг, който управлява AI самодейностите на Verizon за бизнес клиенти.
Големите езикови модели бързо напредват в комплицирани задания като математика и програмиране, само че се провалят в относително тривиални обстановки – феномен, прочут като „ назъбената граница “ на AI.
„ Може да е Ferrari в математиката, само че магаре, когато би трябвало просто да постави едно събитие в календара ти “, споделя Анастасиос Ангелопулос, съосновател на LMArena, в изявление за Reuters.
На процедура даже дребни несъответствия в данните могат да подведат изкуствения разсъдък. Финансовите компании, да вземем за пример, употребяват информация от голям брой източници с разнообразни формати, което може да накара моделите да „ виждат неща, които не съществуват “.
////
Повече партньорство, по-малко „ магия “
Поради тази причина фирмите, които създават изкуствен интелект, все по-често минават от модела „ продаваме технология “ към „ работим един до друг с клиента “.
OpenAI основава вътрешни екипи, които непосредствено оказват помощ на фирмите да внедрят решения с „ висок резултат и повече елементарност “.
Anthropic, която получава към 80% от приходите си от бизнес клиенти, наема специалисти по „ прибавен AI “, които се внедряват непосредствено в фирмите. Все повече стартъпи създават профилирани AI принадлежности за браншове като финанси и право, вместо универсални чатботове.
„ Компаниите имат потребност от повече водене за ръка, с цел да създадат AI в действителност потребен за тях “, споделя Мей Хабиб, основен изпълнителен шеф на Writer – стартъп, който построява AI сътрудници за финансови и маркетингови екипи във компании като Vanguard и Prudential.
Изводът е, че AI не е магия. Той изисква време, акомодация и сериозна интервенция от страна на индивида. Компаниите, които го възприемат като дълготраен инструмент, а не като „ лесния път “, имат действителен късмет да трансфорат вложенията си в същинска бизнес стойност.
Източник: profit.bg
КОМЕНТАРИ