MIT провели исследование и пришли к выводу, что 95% бизнесов, которые инвестируют в ИИ, получают 0% отдачи и тратят деньги впустую.
Получается, ИИ бесполезен, расходимся?
Основная проблема с внедрением ИИ — неправильное использование.
➡️Например, практически 80% всех сотрудников в исследовании использовали разные формы GPT на работе — это, правда, сильно повышает производительность, ускоряет поиск данных и сокращает потребность в помощниках.
Маленькое НО:
производительность и качество от личного использования ИИ сильно повышается только в одном случае — если его использует профессионал. Во всех остальных случаях использование ИИ, скорее, приведет к отрицательному результату и может ухудшить уже имеющиеся недочеты в знаниях.
В чем проблема?
В итоге, пока все бенефиты получает сектор медиа и маркетинга, который в огромных масштабах генерит ИИ-контент и тратит на него до 70% бюджета. Кстати, уверен, что всех это прилично достало. Сейчас даже есть специальные детекторы, которые распознают и блокируют/удаляют такой искусственный контент после ревью.
А как же разрывные технологии и трансформация бизнеса?
Остальные критически важные секторы (здравоохранение, торговля, финансы, передовые сферы) испытывают практические мизерные выгоды (к слову, это как раз те самые 5%, которые зарабатывают от интеграции ИИ).
Цифры шокируют:
7 из 9 секторов не испытывают почти никакого эффекта от ИИ-технологий.
Как внедрять ИИ, чтобы это приносило пользу бизнесу и клиентам?
💡Рецепт простой: оптимизировать рутинные задачи и процессы. По-умному – автоматизировать бэк-офис в этих сферах:
✔️Финансы и бухгалтерия
✔️Отдел кадров и управления персоналом
✔️Закупки и цепочки поставок
✔️Юридические вопросы
✔️Администрирование офиса
Разумеется, человек в этой цепочке останется, только у сотрудников будет больше времени на выполнение более важных и интересных задач.
➡️Именно оптимизация бэк-офиса на данном этапе развития ИИ-технологий приносит наибольший возврат на инвестиции (ROI) и позволяет сэкономить $2-10 млн в год и сократить расходы на аутсорс на 30%.
➡️Но у многих коса находит на камень из-за того, что универсальных решений здесь не бывает, и любой бизнес требует индивидуального подхода.
Ведь масштабирование ИИ может принести пользу, только если нейросеть будет глубоко интегрирована во все процессы и адаптирована под запросы конкретного бизнеса — это и есть камень преткновения. С другой стороны, а как еще создавать ценность?
Не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией | При копировании ссылка обязательна | Нашли ошибку - выделить и нажать Ctrl+Enter | Жалоба