The Economist: почему бизнес разочаровался в инструментах ИИ

Для многих компаний радость и предвкушение великих свершений с помощью генеративного искусственного интеллекта обернулись разочарованием и лишними тратами. Аналитики фирмы S&P Global подсчитали, что количество организаций, которые бросают свои пилотные ИИ-проекты, растёт небывалыми темпами. В 2024 году лишь 17% компаний отказались от использования нейронных сетей, а в 2025-м их число выросло до 42%. И многие организации предпочитают возвращать на рабочие места людей, которых ранее заменили машинами.

Впрочем, как отметил журнал The Economist, рядовые потребители по-прежнему относятся к ИИ с большим энтузиазмом. Генеральный директор OpenAI Сэм Альтман недавно заявил, что бота ChatGPT еженедельно использует свыше 800 миллионов человек – и эта цифра выросла вдвое с февраля 2025 года.

Однако чтобы искусственный интеллект в полной мере реализовал потенциал в бизнесе, необходимо, чтобы очень большое количество компаний начало регулярно использовать нейронные сети в продуктах и рабочих процессах. На это требуется время, и многие руководители разочаровываются, ведь поначалу новая технология обещала быстрый прогресс.

Недовольство руководства плохо сказывается на техногигантах вроде Alphabet, Amazon и Microsoft, которые до сих пор вкладывают огромные деньги в создание инфраструктуры на базе ИИ. По подсчётам аналитиков, суммарные капитальные затраты компаний на искусственный интеллект в этом году вырастут до 28%. И пока неясно, получится ли эти вложения отбить.

Ведь применить нейронные сети в работе удаётся не всегда. Базы данных часто содержатся в устаревших IT-системах. А с новыми технологиями мало кто работает – компании испытывают острую нехватку квалифицированного персонала. И хотя генеративные модели имеют большой потенциал, всё же организациям нужно защищать бренды и не позволять боту совершать ошибки, которые могут испортить репутацию или компрометировать данные.

Создатели новых видов ИИ по-прежнему продвигают их как доступный инструмент, способный работать быстрее, лучше и дешевле человека. Боссы компаний по производству нейросетей неустанно говорят о том, что потенциал их детищ практически бесконечен, что они смогут создавать агентные сети и взаимодействовать между собой едва ли не в автономном режиме, оптимизируя трудозатраты клиентов. Однако во всех подобных презентациях спикеры упускают важные для бизнеса показатели вроде объёма продаж и выручки. От использования генеративных моделей упомянутые выше бигтех-гиганты зарабатывают копейки по сравнению с тем, сколько тратят на развитие ИИ-проектов. Так что им предстоит очень большая работа – придётся найти больше способов применения умным машинам, которые действительно будут играть на руку компании с точки зрения оптимизации.