Esant spaudimui diegti generatyvius ir agentinius sprendimus, iškyla pažįstamas klausimas: „Ar yra AI burbulas ir jis sprogs?
Daugeliui organizacijų ši nauja generatyvinio ir agentinio AI banga vis dar yra eksperimentavimo stadijoje. Pagrindinis dėmesys ir žemai kabantys vaisiai buvo vidinis. Dauguma įmonių ieško dirbtinio intelekto, kad padidintų efektyvumą, pvz., automatizuotų darbo eigą arba supaprastintų klientų aptarnavimą. Bėda ta, kad šie laimėjimai yra sunkiai pasiekiami.
Benas Gilbertas, 15 dovanų viceprezidentas, pažymi, kad „šios naudos tikroji grąža dažnai užtrunka kelerius metus, o ją sunku įvertinti ne tik sutaupytu laiku“.
Čia pradeda ryškėti įtrūkimai. Skubėjimas naudoti atrodo nepatogiai pažįstamas ir kai kuriems gali sukelti PTSD jausmą.
„Tendencija, kai įmonės stačia galva neriasi į DI projektus ar sprendimus, atspindi modelius, kuriuos ne kartą matėme ankstesniuose technologijų burbuluose, pavyzdžiui, dot-com eroje“, – aiškina Gilbertas.
Šis atotrūkis tarp eksperimentinių išlaidų ir išmatuojamo pelno yra būtent ta vieta, kur burbulas yra silpniausias.
Gilbertas teigia, kad dirbtinio intelekto projektai, kurie „susikoncentruoja į efektyvumo didinimą ir neaiškią arba atidėtą IG“, bus pirmieji, kurie žlugs dėl bet kokio burbulo. Kai investicijos „rizikuoja tapti brangiais eksperimentais, o ne pelningomis priemonėmis“, atsitraukimas yra neišvengiamas.
„Galime matyti, kad biudžetai sugriežtėja, startuoliai užsidaro, o didelės įmonės iš naujo įvertina savo AI strategijas“, – sako Gilbertas.
Tai įspėjimas, pagrįstas duomenimis. „Gartner“ jau prognozavo, kad „daugiau nei 40 % agentinių AI projektų iki 2027 m. žlugs dėl didėjančių išlaidų, valdymo iššūkių ir IG trūkumo“.
Taigi, kas skiria perspektyvią AI strategiją, galinčią išgyventi sprogus burbului, nuo brangaus eksperimento? Gilbertas teigia, kad tai priklauso nuo žmogaus niuansų; tai, ko daugelis projektų nepastebi skubėdami automatizuoti. Jis pažymi, kad yra keistas neatitikimas: „Kodėl AI taip visapusiškai atsižvelgė į efektyvumo didinimą ir klientų aptarnavimą, bet ne į pardavimą?
Atsakymas gali būti toks, kad algoritmai yra labai vertingi sijojant duomenis, kad būtų galima priimti sprendimus, tačiau vartotojai taip pat nori žmonių sąveikos įsitraukimo, intuityvumo ir sklandumo. Taigi sėkmė reiškia ne žmonių pakeitimą, o jų padidinimą.
Gilbertas pasisako už tai, kad „AI turėtų mokyti tikri žmonės, kad jis suprastų žmogaus kalbos, poreikių ir emocijų niuansus“. Tam reikia skaidraus proceso, kai „žmogaus AI pagrįstų pokalbių anotacija gali padėti nustatyti aiškius etalonus ir patobulinti platformos našumą“.
Tikėtina, kad visiškas AI burbulų sprogimas neišvengiamas. Gilbertas paaiškina, kad labiau tikėtina, kad sulauksime „rinkos korekcijos, o ne visiško žlugimo“, o pagrindinis AI potencialas išlieka stiprus. Tačiau ažiotažas sumažės.
Įmonių vadovams reikia grįžti prie pirmųjų principų. „AI projektai, pagrįsti ažiotažu ar verslo verte, turi atitikti realius žmogaus poreikius, kad būtų sėkmingi“, – sako Gilbertas.
Nesvarbu, ar tai būtų burbulas, ar sveika rinkos korekcija, šis apsisprendimo laikotarpis gali būti netgi geras dalykas, suteikiantis įmonėms galimybę sutelkti dėmesį į AI kokybę, o ne ažiotažą ir protingesnę etiką. Gilbertas mano, kad CIO ir finansų direktoriai, valdantys biudžetus, „bus tie, kurie naudos dirbtinį intelektą, kad pagerintų žmogaus galimybes, o ne automatizuotų“.
„Be empatijos, skaidrumo ir žmogiškosios įžvalgos net protingiausiam AI lemta žlugti.
Taip pat žiūrėkite: Būkite ramūs: naujas modelio dizainas gali pataisyti dideles įmonės AI išlaidas
Norite daugiau sužinoti apie AI ir didelius duomenis iš pramonės lyderių? Peržiūrėkite „AI & Big Data Expo“, vykstančią Amsterdame, Kalifornijoje ir Londone. Išsamus renginys yra „TechEx“ dalis ir vyksta kartu su kitais pagrindiniais technologijų renginiais, įskaitant „Cyber Security Expo“. Norėdami gauti daugiau informacijos, spustelėkite čia.
AI naujienas teikia TechForge Media. Čia rasite kitus būsimus įmonių technologijų renginius ir internetinius seminarus.
