В погоне за следующим большим достижением: почему ИИ начинает походить на блокчейн 2.0

Искусственный интеллект (ИИ) попал в заголовки. От созданного ИИ искусства до сложных чат-ботов — волнение охватило почти все отрасли. Венчурный капитал хлынул потоком, и руководители предприятий спешат объявить свои организации «ИИ-первыми». 

Однако у многих, кто пережил бум блокчейна в конце 2010-х, есть чувство дежавю. Это не первый случай, когда технология обещала миру, но на практике дала гораздо меньше.

В 2017 году блокчейн вызвал похожий ажиотаж. Компании просто прикрепляли «блокчейн» к своим названиям и наблюдали, как взлетают цены на их акции, часто без реальных продуктов или стратегий применения. 

Теперь ИИ следует поразительно похожей траектории. То, что мы наблюдаем, — это не просто инновации; это еще один виток классического цикла хайпа вокруг технологий.

Понимание цикла ажиотажа

Придуманный Gartner цикл хайпа технологий отображает, как новые технологии часто взлетают на завышенных ожиданиях, затем терпят неудачу, прежде чем наконец обеспечить устойчивую ценность. Осознание этого цикла помогает компаниям отделять значимые инновации от раздутого маркетинга и избегать дорогостоящих ошибок.

Один недавний пример Погружение Meta в метавселенную на 40 миллиардов долларов — проект, который многие теперь рассматривают как внутренне созданный пузырь шумихи, который в конечном итоге не оправдал ожиданий. 

Как заметил Константин Бюлер, партнер Sequoia Capital, на саммите CIO Network Summit, организованном The Wall Street Journal: «Мы defiКонечно, в цикле ажиотажа, особенно в отношении генеративного ИИ». Он добавил, что с точки зрения осознания реальной ценности бизнеса «мы даже не в начале пути».

Когда ажиотаж опережает результаты

Ажиотаж вокруг блокчейна был отмечен драматичными, но часто пустыми событиями. Одна компания по производству газировки переименовала себя в Long Blockchain Corporation и увидела, как ее акции подскочили на 400% за одну ночь, несмотря на отсутствие какого-либо предложения блокчейна. Kodak представила криптовалютную инициативу KodakCoin, которая ненадолго подняла цену ее акций, прежде чем сошла на нет.

Сегодняшнее движение ИИ несет в себе похожие предупреждающие знаки. Такие компании, как Klarna, которые в значительной степени опирались на обслуживание клиентов на основе ИИ, позже отозвали свое решение после того, как удовлетворенность клиентов снизилась. Попытка BuzzFeed обратиться к контенту, созданному ИИ, не смогла спасти его находящийся в затруднительном положении бизнес, а статьи CNET, написанные с помощью ИИ, содержали множество фактических ошибок, что подрывало доверие.

Эти случаи выявляют закономерность: ИИ, как и блокчейн до него, продается с обещаниями, которые трудно выполнить быстро. Результаты, чаще всего, не впечатляют.

Компании, испытывающие трудности с внедрением ИИ

Несмотря на огромный ажиотаж, большинство организаций все еще не уверены, как извлечь последовательную, измеримую ценность из ИИ. Советы директоров полны вопросов: произведет ли это революцию в нашей деятельности или просто отвлечет нас? Это возможность — или дорогостоящее неверное направление?

Исследования, проведенные McKinsey и Deloitte предлагает отрезвляющие идеи. Недавний опрос Deloitte показывает, что компании постепенно переходят от экспериментов к серьезному внедрению на уровне предприятия. Но есть и противоречия: проблемы с соблюдением требований растут, подскочив с 28% до 38% за несколько месяцев. Между тем, 69% респондентов считают, что для полной реализации надежных структур управления ИИ потребуется больше года.

Отчет McKinsey за январь 2025 года, основанный на интервью с лидерами мирового бизнеса, показывает, что, хотя почти все компании инвестируют в ИИ, только 1% считают свои усилия зрелыми. Сотрудники, как правило, готовы принять технологию, но руководство часто отстает в воплощении потенциала в действия.

Цифры отражают этот разрыв:

• Только 19% руководителей высшего звена сообщают о росте доходов более чем на 5% благодаря инициативам в области ИИ.
• 39% сообщают о скромном росте от 1% до 5%.
• 36% сообщают об отсутствии каких-либо изменений.

Остается главный вопрос: ИИ — это просто еще одно разрекламированное технологическое обещание? Или есть путь к подлинной отдаче от инвестиций в искусственный интеллект (RoAI)?

По словам Джима Роуэна, руководителя прикладного ИИ в Deloitte, ответ кроется в долгосрочной стратегии. Он отметил, что хотя «ожидания высоки», значимые результаты требуют управления, сотрудничества и готовности к итерациям. Ориентированные на будущее лидеры понимают, что награды ИИ будут раскрываться постепенно, а не в одночасье.

Почему компании продолжают гоняться за шумихой

Стремление окунуться в новые технологии обусловлено тремя основными факторами: завышенными ожиданиями, краткосрочным мышлением и несовершенной реализацией.

Под давлением необходимости оставаться конкурентоспособными и впечатлять инвесторов руководители часто выдвигают грандиозные идеи, не заложив фундамента. В спешке казаться инновационными компании внедряют непроверенные системы и ожидают, что только новизна принесет прибыль.

Реальность такова, что этот подход часто приводит к разочарованию — не потому, что технология не обещает, а потому, что нет фундамента для ее поддержки. При слишком широком применении и без стратегического намерения даже самые мощные инструменты дают сбои.

Пять препятствий, блокирующих потенциал ИИ

Майкл де Каре-Сильвер, управляющий партнер Signium UK, отмечает, что  Несмотря на все усилия, ни одна организация пока не нашла «волшебное средство» для обеспечения стабильного RoAI. 

Препятствия многочисленны и хорошо знакомы:

1. Разрозненные пилоты и эксперименты: Многие компании позволяют сотрудникам экспериментировать с такими инструментами, как Microsoft CoPilot или ChatGPT для небольших задач. Но эти испытания нескоординированы — разные команды тестируют разные инструменты без центрального надзора или совместного обучения.
2. Отсутствие единой стратегии: Без общеорганизационной структуры внедрение ИИ становится фрагментарным. Нет ясности относительно того, кто должен использовать ИИ, для каких целей или когда это уместно.
3. Страх перед неизвестным: Неопределенность относительно долгосрочной ценности ИИ заставляет многие компании ждать и смотреть. Как говорит де Каре-Сильвер, «Ни один лидер не хочет рисковать, выбрасывая деньги в воду».
4. Плохая гигиена данных: Высококачественные данные — основа эффективного ИИ. К сожалению, многим компаниям не хватает чистых, стандартизированных баз данных, что приводит к некорректным результатам и непредсказуемому поведению.
5. Нет выделенного руководства ИИ: ИИ часто сваливают в портфели и без того перегруженных технических директоров или руководителей отделов обработки данных. Но значимое развертывание ИИ требует целенаправленного, постоянного руководства. 

Де Каре-Сильвер похвалил такие компании, как BT, Schneider Electric и ING, за назначение руководителей высшего звена, специально ответственных за стратегию в области ИИ.

Так является ли ИИ всего лишь очередным технологическим миражом?

Ответ не является бинарным. ИИ — это не просто пузырь, но и не волшебная палочка. Его влияние полностью зависит от того, как он развернут. Для одной компании чат-боты ИИ могут очистить отставание в поддержке. Для другой — инструменты обнаружения мошенничества могут предотвратить дорогостоящие нарушения.

Ясно, что ИИ изменит будущее работы — что делается, кто это делает и как. Но эта трансформация будет устойчивой только в том случае, если бизнес будет действовать с ясностью, дисциплиной и дальновидностью.

Вместо того, чтобы слепо следовать тенденциям, организациям следует сосредоточиться на реальных вариантах использования и внедрять ИИ с четким пониманием рисков. Внедрить управление корпоративного уровня. Разработать стратегии, которые соответствуют как текущим операциям, так и будущим целям.

«Почему» всегда должно предшествовать «как».

Рассматривая ИИ не как спасителя, а как инструмент — один из многих в цифровом арсенале — компании могут принимать более разумные решения и избегать участи тех, кто пал жертвой предыдущих циклов ажиотажа.