Блеск и нищета искусственного разума

Консалтинговая компания «Триада Партнёрс» (Triada Partners) проанализировала данные по использованию технологий искусственного интеллекта крупными и средними компаниями на российском рынке. Исследование касалось предприятий в сферах горной добычи, металлургии, добычи нефти, а также строительной отрасли. Результат получился немного неожиданным – около 70% компаний так и не смогли окупить инвестиций во внедрённые технологии искусственного интеллекта. Результаты остальных тоже дают пищу для размышлений.

По данным аналитиков агентства, средний срок окупаемости инвестиций в ИИ-технологии для российских компаний составляет в среднем два-три года. Однако по прошествии этого периода многие бизнесы по-прежнему не могут компенсировать понесённые затраты. При этом стоимость готовых ИИ-решений (модель и поддержка) у разработчиков сегодня превышает десятки и даже сотни миллионов рублей, а также обязывает компании делиться с программистами внутренними данными, что вызывает опасения в вопросах безопасности и реальной ценности сделки для обеих сторон.

Если говорить про наиболее распространённые способы применения нейронок, то промышленные компании внедряют ИИ в целях оптимизации производственных процессов и проведения предиктивной аналитики. Энергетика и сырьевые отрасли используют технологии искусственного интеллекта для предсказания аварий и оптимизации логистики. В госуправлении и обороне ИИ интегрируют для анализа больших данных.

По данным аналитики консалтинговой компании, усреднённое распределение бюджета компаний на процесс интеграции технологий ИИ происходит следующим образом – затраты на разработку и обучение модели (25%), формирование команды разработчиков и обучение персонала (25%), процесс интеграции в текущую ИT-инфраструктуру, включая перестройку ИT-ландшафта, закупку облака и лицензий (15%), создание датасета для сбора и обработки данных (15%), создание условий для тестирования и эксплуатации, включая энергопотребление (10%), управление изменениями, то есть перестройка процессов и ролей (5%) и риск-менеджмент (5%).

Основными причинами, которые препятствуют своевременному возврату инвестиций, эксперты называют отсутствие единой стратегии и координации ИИ-проектов, что приводит к конфликтующим решениям, а также несистемность трансформаций. Одиночные проекты не дают системного эффекта, необходимо охватывать все ключевые и поддерживающие функции (производство, маркетинг, HR, закупки, финансы, юристы).

В компании также обозначили, что окупить инвестиции в технологии ИИ позволит коммерциализация и вывод собственных разработок на рынок, когда успешные корпоративные проекты становятся самостоятельным продуктом или сервисом для внешнего рынка или когда в рамках экосистемы корпорации предлагают ИИ-платформы партнёрам и клиентам.

Впрочем, есть и другая точка зрения. Российские компании, увлечённые модой на искусственный интеллект, просто столкнулись с общемировой проблемой – технология сама по себе оказалась переоценённой.

Об этом говорят исследования в США – мировом лидере по внедрению синтетического разума. Американское бюро переписи населения в этом году зафиксировало неожиданное снижение внедрения технологий искусственного интеллекта среди крупных американских компаний. Впервые с момента начала массового интереса к ИИ-технологиям показатели их использования в корпоративном сегменте пошли вниз, что может сигнализировать о переосмыслении роли искусственного интеллекта в бизнес-процессах.

Согласно данным опроса Business Trends and Outlook (BTOS), охватывающего 1,2 миллиона американских компаний, доля крупных фирм с более, чем 250 сотрудниками, использующих ИИ-инструменты, снизилась с 14% до 12% в период с июня по настоящее время. Это самое значительное падение показателя с момента запуска исследования в 2023 году.

Снижение выглядит особенно заметным на фоне стремительного роста предыдущих периодов. Когда опрос стартовал в сентябре 2023 года, уровень внедрения ИИ составлял всего 3,7%. К декабрю 2024-го показатель вырос до 5,7%, а во втором квартале 2025 года произошёл значительный скачок с 7,4% до 9,2%.

Данные Бюро переписи коррелируют с результатами недавнего исследования Массачусетского технологического института, которое показало, что подавляющее большинство корпоративных пилотных ИИ-программ не смогли принести материальной выгоды участвующим компаниям. Это может объяснить охлаждение интереса к технологии среди крупного бизнеса.

Увлёкшиеся модными технологическими трендами компании слишком поспешили с внедрением нейронных сетей, полагая, что они помогут решению всех стоящих перед бизнесом проблем. При этом начали игнорировать классические методы повышения эффективности, такие как налаживание бизнес-процессов, инвестиции в человеческий капитал, автоматизация и повышение энерговооружённости рабочего места и тому подобное. Одновременно бизнес столкнулся и с трудностями, типичными для самого ИИ – дорогостоящая цифровая инфраструктура, уязвимость в информационной безопасности, необходимость постоянной верификации и контроля, затраты на подготовку и обработку входных данных.

По мнению экспертов, мы можем быть свидетелями естественного этапа, который проходит любая технология: первоначальное недоверие и скепсис сменяется бумом и надеждами на то, что с её помощью получится решить все проблемы, а после этого периода, в свою очередь, приходит время объективных оценок и ограниченного применения…

Искренне Ваш,
За-Строй.РФ

При полном и/или частичном копировании данного материала, для последующего размещения его на стороннем ресурсе, обратная, индексируемая ссылка на источник обязательна!