Путь денег ИИ: почему инвестиции не приносят ожидаемого эффекта

Никто не сомневается в том, что инвестиции необходимо делать. Но когда приходит время платить по счетам, возникают вопросы. Подобная ситуация повторяется в ведущих компаниях Латинской Америки, которые делают ставку на генеративный искусственный интеллект, как следует из ежегодного исследования IBM, в котором были опрошены 2000 руководителей со всего мира. В Латинской Америке почти две трети респондентов (62%) утверждают, что их организации отдают приоритет случаям использования искусственного интеллекта (ИИ) на основе рентабельности инвестиций (ROI). Однако только 24% инициатив в области ИИ принесли ожидаемую рентабельность инвестиций в последние годы, и только 17% были масштабированы на уровне предприятия. Это происходит в контексте множества языковых моделей и прогресса приложений ИИ, которые ускоряют и масштабируют процессы с невиданной ранее скоростью. Но спрос на инвестиции также не спадает, и каждый день наблюдаются новые достижения. Если в 2022 и 2023 годах чат-боты доминировали в воображении людей, то сегодня это делают агенты, собственные и сторонние системы автоматизации, которые выполняют операции без вмешательства человека. Много головокружения и денег в обороте, которые потребуют механизмов возврата. «Аргентинец Луис Фернандо Падилья, управляющий партнер IBM Consulting Latinoamérica, выдвинул гипотезу о том, почему теряется след денег: отсутствие фокуса. Это ситуация, вызванная тем, что в английском языке называется Fear of Missing Out, или FOMO, страх что-то упустить. Все просто. ИИ присутствует везде и одновременно пугает и завораживает своими обещаниями преобразовать все сферы бизнеса. Но все это непостижимо. «Руководитель рассматривает эту ситуацию скорее как возможность, чем как недостаток. Есть много дел, и, если поступить правильно, будут хорошие результаты. «Я считаю, что страх сосредоточиться был одним из факторов, сдерживающих прогресс. Мы видели случаи, когда удалось добиться прогресса в создании ценности и достижении новых уровней производительности. Но для этого нужно отказаться от FOMO и перейти к большей фокусировке», — сказал он. «Особенно в тех случаях, когда это приведет к повышению производительности или созданию большей ценности, и я углубляюсь в это, а не пытаюсь проводить пилотные проекты, которые иногда выглядят эффектно, но не создают значительной ценности с точки зрения ROI», — добавил Падилья во время мероприятия, организованного IBM в Чили. «Латиноамериканские CEO пытаются это сделать. Согласно исследованию, почти половина (46%) утверждает, что их организация получает выгоду от инвестиций в генеративный ИИ, помимо сокращения затрат. А 68% сообщают, что у них есть четкие показатели для эффективной оценки ROI инноваций. Ставки сделаны». Один факт, который не остался незамеченным в отчете, — это недостаточное использование собственных данных при внедрении стратегий ИИ. Картина выглядит неутешительно. При внедрении генеративного ИИ используется только 1 % этих данных. Как можно принимать решения на основе данных, предлагать персонализированные услуги и использовать преимущества многолетнего опыта, если они не используются? Почему так происходит? Об этом LA NACION рассказал бразилец Хоакин Кампос, вице-президент IBM по программному обеспечению: «Во-первых, потому что на самом деле еще нет архитектуры данных, которая была бы подходящей для доступа ко всей этой информации с надлежащим управлением этими данными. И во-вторых, потому что компании все еще немного опасаются двигаться вперед более быстрыми темпами. Это также связано с навыками: поиск специалистов по данным — серьезная проблема на всем рынке, и это в некоторой степени также замедляет внедрение». Кампос считает, что существуют очень конкретные стратегии для реализации. «Это вопрос культуры, вопрос навыков, а также вопрос организации и управления данными внутри корпораций. Это три наиболее важных момента, основанных на многочисленном опыте», — пояснил он. Культура — самая сложная проблема, поскольку «эта трансформация, связанная с ИИ, предполагает изменение бизнес-моделей и способов работы компаний для достижения результатов, влияющих на клиентский опыт или операционную эффективность». Чтобы этого добиться, «можно разработать стратегию, которая поможет людям осознать важность этих данных внутри организаций». Кроме того, необходимо руководство на высшем уровне, чтобы компания действительно понимала важность быстрого продвижения вперед», — отметил Кампос. «Ключевую роль играют также навыки и талант. Согласно отчету IBM, латиноамериканские генеральные директора признают, что по крайней мере треть (32%) рабочей силы потребует переподготовки или обновления навыков в течение следующих трех лет, в то время как 61% заявляют, что их организация будет использовать автоматизацию для устранения пробелов в навыках. А 50% утверждают, что нанимают сотрудников на должности, связанные с ИИ, которых не было год назад». Со своей стороны, Падилья предложил принять сбалансированную стратегию управления талантами, основанную на четырех «b»: build, buy, borrow, bot (развивать, приобретать, сотрудничать, автоматизировать). «Скорость, необходимая для получения конкурентного преимущества и дифференциации, иногда не позволяет мне двигаться вперед, опираясь только на одну стратегию, например, внутреннее развитие. Кроме того, в ближайшие годы треть талантов потребует какой-то переподготовки и углубления знаний в области новых технологий», — сказал он. «Это также связано с определением того, что покупать, а что брать из экосистемы. Это также требует, чтобы люди научились работать в смешанных средах, руководить командами и работать с автономными агентами», — подчеркнул Падилья. «Что такое агенты? Согласно официальному определению IBM, агент — это «система, которая самостоятельно выполняет задачи, разрабатывая рабочие процессы с помощью доступных инструментов». По сути, это автоматизированные системы, которые выполняют определенные операции или транзакции с другими системами, как собственными, так и сторонних разработчиков. «На уровне отдельных пользователей типичным примером, о котором обычно говорят, является покупка авиабилетов. Человек вводит данные о необходимом переезде, расписании и уровне расходов, а агент находит лучший вариант и самостоятельно совершает покупку. Другой случай — агент, который использует наш компьютер для выполнения задачи от начала до конца (например, запись на прием или просмотр веб-сайтов и составление отчета). Эта опция стала популярной с июля прошлого года с появлением ChatGPT, например». В случае корпораций или компаний собственные агенты могут решать проблемы, о которых потребитель сообщил через чат-бота, и подключаться к базе данных различного программного обеспечения, такого как CRM (система управления взаимоотношениями с клиентами), чтобы получить больше контекста, а затем общаться с агентом другого программного обеспечения для выработки решения. «Эти сторонние платформы также имеют своих собственных агентов, и их число будет расти. В каких задачах они будут завоевывать позиции? Предполагается, что в первую очередь они сосредоточатся на обслуживании клиентов, кадровых ресурсах, маркетинге и продажах, закупках и разработке решений. «Столь многое участвующих агентов требуют координации (и новых инвестиций): оркестраторы агентов, поскольку, по словам Кампоса, «они не работают в одиночку, а действуют как команда». «Это растущая тенденция. По прогнозам IBM, к 2028 году треть взаимодействий с генеративным ИИ будет осуществляться с помощью автономных агентов. «В принципе, их внедрение может привести к сокращению рабочих мест людей, которые перестают приносить пользу в этой новой схеме. Но, по мнению специалистов IBM, нужны новые профессионалы, которые смогут разработать процессы для «агентификации» компаний, а также контролировать их и обеспечивать «объяснимость», когда необходимо понять результат операции. Еще одним ожидаемым преимуществом является возможность увеличить объем бизнеса за счет повышения эффективности и улучшения ценовой политики. «Помимо бурного проникновения процесса «агентификации», если посмотреть на различные годовые отчеты IBM, можно отметить изменение приоритетов CEO во всем мире, особенно в 2025 году. «Точность прогнозирования» стала приоритетом № 1, тогда как в 2023 году она занимала 15-е место. Это изменение кажется логичным в условиях такой неопределенности, вызванной технологическими переменами. «Производительность или рентабельность» является вторым приоритетом, который по-прежнему остается одним из основных. И среди наиболее важных приоритетов по-прежнему остается «инновации в продуктах и услугах», хотя теперь он занимает третье место. «Изменились и основные вызовы, которые видят генеральные директора. На первом месте находится «оптимизация цепочки поставок», за ней следует «привлечение и удержание талантов» — две переменные, которые в предыдущих опросах занимали гораздо более низкие позиции. Но если взять результаты последнего исследования в Латинской Америке, то главной дилеммой является управление талантами (выбрано в 37% ответов). «На данный момент, на пути к окупаемости инвестиций, компании борются за достижение успеха, но они нацелены на него. К 2027 году 89% ожидают, что их инвестиции в повышение эффективности и сокращение затрат с помощью масштабируемого ИИ принесут положительный ROI, а 79% ожидают положительной отдачи от своих инвестиций в рост и расширение с помощью масштабируемого ИИ. «Трудно думать, что я готов к трансформации, если у меня сегодня нет прочного фундамента, и поэтому нужно много инвестировать в данные», — заключил Падилья.