13 марта 2025 finversia.ru Чайка Федор
ИИ становится мейнстримом
Morgan Stanley подвела итоги своей традиционной ежегодной конференции по технологиям, меди и телекоммуникациям (TMT), которая состоялась в Сан-Франциско. Основной вывод: монетизация ИИ идёт успешно и полным ходом. А руководители компаний с оптимизмом смотрят на результаты своих инвестиций в ИИ и прогнозируют прибыль в сотни миллионов долларов в ближайшие несколько лет. ИИ помогает компаниям сокращать расходы, лучше разрабатывать свои продукты и услуги и более эффективно взаимодействовать с клиентами.
Однако, несмотря на энтузиазм, компании вынуждены действовать быстро и выбирать проекты, которые принесут прибыль в долгосрочной перспективе, говорится в релизе банка по итогам конференции.
– Поставщики программного обеспечения могут монетизировать способность продуктов GenAI повышать производительность для своих конечных клиентов, – заявил Кит Вайс, руководитель отдела исследований программного обеспечения в Morgan Stanley.
По оценкам Morgan Stanley Research, производительность, основанная на ИИ, может увеличить чистую прибыль компаний из индекса S&P500 на 30 базисных пунктов (3%) в 2025 году.
– Заставить ИИ работать в масштабах предприятия очень сложно, но я наконец-то вижу некоторые признаки этого. Я настроен гораздо более оптимистично, чем раньше, – заявил, в свою очередь, генеральный директор крупной транспортной технологической компании. Он уверен, что в течение следующих двух-трёх лет рынок увидит преимущества на сотни миллионов долларов.
Эта эволюция не осталась незамеченной инвесторами.
– Компании, внедряющие ИИ, уже опережают более широкий рынок, – сказал Эндрю Паукер, стратег по акциям Morgan Stanley Research в США.
Три области, где ИИ может показать отдачу
Отдача от инвестиций проявляется по-разному. Вот три области:
1. Снижение затрат. Компании всё чаще внедряют «агентные системы» – помощников на основе ИИ, обладающих некоторой степенью автономности для принятия решений и выполнения действий в определённых контекстах. Например, агентные системы обучаются анализировать данные о запасах и вносить необходимые коррективы в ответ на изменения спроса. В контакт-центрах агенты могут отвечать на вопросы клиентов и решать проблемы, связанные с технической эксплуатацией, доставкой или оплатой. Это мощный инструмент для сокращения трудозатрат и ускорения процессов.
По словам экспертов, клиенты уже реже звонят в контакт-центры, потому что ИИ не только эффективнее решает проблемы, но и повышает качество обслуживания.
2. Разработка продукта. Благодаря своей способности быстро обрабатывать большие объёмы данных ИИ является мощным инструментом для поиска оптимальных решений при разработке продуктов. Глава компании-разработчика программного обеспечения для ИИ рассказал о том, как модели применяются на разных этапах разработки лекарств, от исследований до испытаний. По словам руководителя, модели ИИ обладают гораздо более высокой способностью, чем люди, сопоставлять сложные биологические данные и находить точные решения. Процессы разработки лекарств, которые традиционно занимают месяцы, могут быть завершены за минуты.
3. Охват клиентов. Медиакомпании используют ИИ для быстрого и подробного анализа поведения и предпочтений клиентов. С помощью этой информации ИИ может персонализировать сообщения для повышения взаимодействия с контентом, включая рекламу подписки на продукт. Это можно сделать в любой точке мира и на разных языках.
Способность ИИ предоставлять точные данные о потребительских тенденциях также повышает эффективность маркетинга и рекламы. Инструменты ИИ могут адаптировать продукт или услугу к тому, что хотят клиенты в конкретный момент, а затем разрабатывать кампании, которые будут лучше находить отклик у целевой аудитории.
Между тем, в MS также предупредили, что монетизация ИИ – это соревновательная гонка, в которой как традиционные компании, так и стартапы спешат выявить возможности и скорректировать свои инвестиции.
«Чрезмерное воодушевление»
Директор по продуктам компании, занимающейся социальными сетями, упомянул третью проблему, которая характерна для любого цикла технологических инноваций: чрезмерное воодушевление.
Он привёл в пример проекты по созданию беспилотных автомобилей, которые появились около 20 лет назад. В то время многие инвесторы считали, что технология будет готова к использованию примерно через 3-5 лет. Однако, и по сей день беспилотные автомобили не получили широкого распространения.
Тем не менее, в
ыручка от GenAI может составить около $1,1 трлн. в 2028 году в сравнении с $45 млрд. по итогам 2024 года, то есть, более, чем в 20 раз. Ожидается, что по мере ускорения внедрения GenAI начнёт приносить прибыль в 2025 году с предполагаемой маржой в 34%.
Согласно прогнозам Morgan Stanley, расходы на оборудование, сети и память для GenAI почти утроятся и составят $276 млрд. в 2028 году по сравнению с $98 млрд. в 2024 году.
– Теперь, когда продукты GenAI существуют на рынке уже больше года и доказали свою эффективность, рынок будет готов к внедрению этих решений, – заявил Кит Вайс.
Не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией | При копировании ссылка обязательна | Нашли ошибку - выделить и нажать Ctrl+Enter | Жалоба