Мы проделали путь от эйфории к суровой реальности за 3 года.
Эйфория от искусственного интеллекта, начавшаяся с запуска ChatGPT-3.5 в ноябре 2022 года, сменилась неожиданным спадом: похоже, бизнес постепенно охладел к новым технологиям. По данным осеннего отчета Slack Workforce Index 2024 года, темпы внедрения цифровых помощников среди работников американских организаций упали до нескольких процентов за квартал — в сравнении с двузначными показателями прошлого года.
Хотя Илон Маск продолжает предрекать эру, когда "работа станет необязательной", и даже создал Департамент эффективности правительства (DOGE) для автоматизации госслужбы, реальность оказалась куда сложнее. Кристина Янцер, старший вице-президент Slack по исследованиям и аналитике, указывает на системную проблему: организации переложили освоение технологий на плечи работников, не обеспечив их необходимой подготовкой и возможностью открыто экспериментировать с новыми инструментами.
IT-руководители планируют утроить вложения в ИИ к 2025 году, но при этом 37% управленцев не верят в ценность технологии. Почти половина компаний (45%) называет внедрение ИИ слишком серьезным вызовом, а 38% вовсе не могут интегрировать системы в существующие процессы. Даже глава Microsoft Сатья Наделла признает, что компания, вложившая более 10 миллиардов долларов в развитие ИИ, так и не смогла создать по-настоящему прорывное приложение, способное показать реальную пользу технологии для бизнеса.
Технологические гиганты уже корректируют свои амбициозные планы. Microsoft, крупнейший покупатель графических процессоров Nvidia и главный арендатор центров обработки данных в 2023-2024 годах, отменяет строительство дата-центров суммарной мощностью более гигаватта. Эдвард Зитрон, руководитель EZPR, видит в этом признак того, что корпорация не верит в дальнейший рост генеративного ИИ и старается дистанцироваться от будущего OpenAI.
"Практически все наши клиенты не могут разобраться, как эффективно использовать ИИ внутри компании, как с его помощью улучшить рабочие процессы и создать модели, которые окупят вложенные средства", — заявил недавно главный аналитик Canalys, Алистер Эдвардс, на форуме в Берлине.
Ситуацию усугубляет ненадежность ответов ИИ-систем. Недавнее исследование показало, что популярные чат-боты ошибаются более чем в половине случаев при анализе новостей. При этом более мощные языковые модели чаще выдают неверные результаты, чем мелкие системы.
Даже Microsoft Copilot, претендовавший на роль прорывного продукта, застрял на стадии пилотных проектов. Октябрьский опрос Gartner выявил, что большинство компаний не могут оценить реальную пользу инструмента. Внедрение системы и обеспечение ее безопасности потребовали больше усилий, чем ожидалось. Руководитель IT-отдела одной из государственных организаций рассказал о разочаровывающем опыте работы с системой: Copilot серьезно отстает в развитии, регулярно допускает ошибки и не может обеспечить заявленную интеграцию между корпоративными сервисами Azure, Office 365, SharePoint и Teams.
Из всех возможностей системы реально работает только одна — автоматическое составление кратких итогов прошедших совещаний. Однако и эта функция вызывает вопросы: если участники могут просто прочитать краткое содержание встречи, составленное ИИ, зачем вообще нужно присутствовать на самих совещаниях?
Автоматизация бюрократических процедур вообще становится одной из самых востребованных функций ИИ. Показательный пример — инструмент OPM Reply, созданный для генерации еженедельных отчетов сотрудников в Департаменте DOGE. Хотя сам департамент, предположительно, использует другую нейросеть для чтения сообщений. Получается замкнутый круг бессмысленного документооборота: один ИИ генерирует документы, которые обрабатывает другой.
Стоит признать: при грамотном подходе все эти продукты могут принести пользу, однако на практике их чаще применяют для создания посредственного контента или выполнения и без того ненужных задач.
