Отчет MIT: 95% пилотных проектов генеративного ИИ в компаниях терпят неудачу

Разрыв в использовании генеративного ИИ: состояние ИИ в бизнесе к 2025 году, новый отчет, опубликованный инициативой NANDA при Массачусетском технологическом институте (MIT), показывает, что, несмотря на многообещающие перспективы генеративного ИИ для предприятий, большинство инициатив, направленных на быстрое увеличение доходов, не приносят ожидаемых результатов. По данным Fortune, примерно 5% пилотных проектов в области ИИ достигают быстрого ускорения доходов, в то время как подавляющее большинство проектов застревают, не оказывая существенного влияния на показатели прибылей и убытков (P&L). Исследование, основанное на 150 интервью с руководителями, опросе 350 сотрудников и анализе 300 публичных внедрений ИИ, четко показывает разрыв между успешными проектами и теми, которые буксуют.

Чтобы разобраться в этих результатах, мы побеседовали с Адитьей Чаллапалли (Aditya Challapally), ведущим автором отчета и научным сотрудником проекта NANDA при MIT. "Некоторые крупные компании и молодые стартапы действительно преуспевают в использовании генеративного ИИ", – отметил Чаллапалли. Например, стартапы, возглавляемые 19- или 20-летними предпринимателями, "зафиксировали рост доходов с нуля до 20 миллионов долларов в год". "Это происходит потому, что они выбирают одну конкретную проблему, эффективно ее решают и разумно сотрудничают с компаниями, которые используют их инструменты", – добавил он.

Однако для 95% компаний, вошедших в выборку данных, внедрение генеративного ИИ не приносит ожидаемых результатов. Основная проблема? Не качество самих моделей ИИ, а "разрыв в обучении" как в отношении инструментов, так и в отношении организаций. В то время как руководители часто обвиняют регулирование или производительность моделей, исследование MIT указывает на недостатки в интеграции в корпоративную среду. Общие инструменты, такие как ChatGPT, преуспевают для индивидуального использования благодаря своей гибкости, но они буксуют в корпоративной среде, поскольку не изучают и не адаптируются к рабочим процессам, объяснил Чаллапалли.