Большинство компаний пока не могут точно оценить финансовые результаты от внедрения искусственного интеллекта. Однако, аналитики отмечают, что появляются новые способы расчета рентабельности инвестиций в эту сферу.
«Существует временной лаг между разработкой технологии и инвестициями в нее, и тем ценностью, которую организация может получить от нее», — заявил Майкл Чью, старший исследователь в McKinsey.
Тем не менее, все больше руководителей задают этот вопрос. «Финансовые директора спрашивают руководителей информационных технологий, а инвесторы — генеральных директоров: «Какова рентабельность этих технологий?» — отметил он.
В исследовании McKinsey «State of AI», опубликованном в августе, около 80% респондентов заявили, что искусственный интеллект повысил их производительность. Однако, лишь 37% отметили, что положительное влияние на прибыль проявилось, примерно как и в предыдущем году. Еще меньшее число — всего 6% — заявили, что искусственный интеллект принес значительную ценность, составляющую не менее 5% от их операционной прибыли.
Другими словами, существует разрыв между той ценностью, которую отдельные сотрудники получают от использования искусственного интеллекта, и той ценностью, которую получают организации в целом, — пояснил Чью.
По мнению консалтинговой компании McKinsey, наибольший эффект от внедрения искусственного интеллекта будет достигнут за счет пересмотра существующих рабочих процессов, в которых участвуют как сотрудники, так и ИИ-агенты. Простое добавление ИИ к уже существующим операциям не приведет к ощутимым результатам.
"Как правило, в сложных рабочих процессах участвует несколько человек, и их полное переосмысление с использованием ИИ – это то, что позволяет компаниям демонстрировать высокую эффективность", – отметил Чью.
Компании оптимизируют расходы
Оптимизация расходов на использование токенов и выбор наиболее подходящей модели для конкретной задачи – ключевой фактор повышения эффективности, – заявил Чьюи. «Часто отсутствует ясность: какие именно задачи приводят к увеличению затрат?» – подчеркнул он.
По словам Гэрета Гершеля, вице-президента по аналитике в Gartner, три из пяти руководителей IT-отделов обеспокоены тем, что использование ИИ-агентов может привести к непредвиденным расходам, и эта проблема уже актуальна.
«Некоторые компании уже столкнулись с тем, что стоимость использования токенов для помощи в разработке программного обеспечения значительно превышает затраты на оплату труда квалифицированных разработчиков», – заявил Гершель во время ключевой речи на конференции Gartner Data & Analytics Summit в Мумбаи.
«По мере того, как агенты начинают работать в команде, финансовые риски только возрастают. Это похоже на предоставление подростку кредитной карты: вы, безусловно, получите ценный опыт, но в основном столкнетесь с финансовыми проблемами», – добавил Роберт Танарадж, старший директор по аналитике в Gartner и один из спикеров на конференции в Мумбаи.
Компании должны внимательно отслеживать затраты на создание прототипов, например, оценивая стоимость использования каждого агента за выполнение конкретной задачи. «Это позволит оценить различные большие языковые модели или выбрать более экономичный вариант, такой как небольшие языковые модели или модели с открытым исходным кодом».
Более широкий взгляд на возврат инвестиций
Аналитики отмечают ряд проблем, связанных с оценкой эффективности инвестиций в искусственный интеллект. Среди них – непредвиденные расходы, низкое качество данных, трудности с масштабированием и медленное принятие новых технологий пользователями.
Тем не менее, руководители всё больше внимания уделяют контролю над затратами на искусственный интеллект и оценке полученных результатов, как отмечает эксперт из McKinsey, Чью. «Мы наблюдаем, что финансовые директора и руководители IT-отделов всё больше интересуются развитием этих направлений».
Согласно данным аналитиков Gartner, вероятность успешного внедрения искусственного интеллекта и получения окупаемости составляет около 20% в 2025 году.
«Важно учитывать рентабельность, но для её достижения необходимо рассматривать не только финансовые показатели, поскольку ценность не всегда измеряется только деньгами», – заявил Танарадж.
Компании должны оценивать проекты в области искусственного интеллекта, учитывая как финансовые, так и нефинансовые результаты, что является частью концепции "возврата на интеллект", разработанной Gartner.
«Необходимо сдвинуть фокус с затрат на ценность», – подчеркнул Гершель. «Результаты могут быть как финансовыми, например, увеличение прибыли, так и нефинансовыми, например, улучшение пользовательского опыта».
Правильная база: контекст, инфраструктура, управление.
Аналитики компании Gartner подчеркивают, что для достижения реальной эффективности от внедрения искусственного интеллекта необходима надежная техническая инфраструктура и глубокое понимание предметной области.
«Правильное управление обеспечивает доверие к системе. Понимание контекста придает смысл. Без прочной технической базы, искусственный интеллект может привести к увеличению ошибок», – отметил Thanaraj.
Например, качество данных может стать серьезным препятствием. «Без четкого понимания контекста, большие языковые модели просто выдают случайные ответы», – пояснил Thanaraj, что усугубляет проблему. Плохие данные и неоптимальная архитектура искусственного интеллекта приводят к увеличению количества неверных результатов.
«Такой уровень детализации нельзя просто приобрести. Его необходимо создавать, чтобы он соответствовал конкретным потребностям», – сказал Herschel.
Надежная техническая база, такая как стабильная сетевая инфраструктура для передачи данных, является ключевым фактором успеха, – заявил Jack Gold, ведущий аналитик в J. Gold Associates.
«В будущем взаимодействие между различными компонентами станет обычным делом и станет жизненно важным, даже при значительном увеличении количества и распределении этих компонентов, включая взаимодействие между удаленными офисами и устройствами», – написал Gold в своем аналитическом обзоре.
Большинство компаний внедряют системы управления, то есть программные решения, которые контролируют и координируют использование моделей, инструментов и рабочих процессов в сфере искусственного интеллекта. Согласно недавнему опросу, проведенному KPMG, 55% организаций уже имеют разработанную систему управления искусственным интеллектом. Эта цифра достигает 86% среди компаний, которые сообщают о положительном возврате инвестиций (ROI).
Компании, которые смогут обеспечить четкую ответственность, скоординированное управление, устойчивость и надежное измерение ценности, вероятно, будут наиболее успешными в реализации широкого внедрения искусственного интеллекта и достижении долгосрочных результатов, – говорится в заявлении KPMG.