Проекты генеративного ИИ терпят неудачу из-за высоких затрат и рисков

Несмотря на обещания искусственного интеллекта преобразовать отрасли, рост затрат и увеличение рисков приводят к срыву многих проектов в области ИИ, о чем свидетельствуют несколько недавних отчетов.

По данным нового отчета Gartner, к концу 2025 года не менее 30% проектов генеративного ИИ будут заброшены после этапа проверки концепции. Компании «с трудом доказывают и реализуют ценность» своих начинаний, которые стоят от 5 до 20 миллионов долларов первоначальных инвестиций.

Отдельный отчет Deloitte предоставил аналогичный результат. Из 2770 опрошенных компаний 70% заявили, что перевели только 30% или менее своих экспериментов GenAI на стадию производства. Отсутствие подготовки и проблемы, связанные с данными, объясняют этот низкий показатель успешности.

Общая перспектива проектов ИИ не радужная. Исследование аналитического центра RAND показало, что, несмотря на то, что инвестиции частного сектора в ИИ увеличились в 18 раз с 2013 по 2022 год, более 80% проектов ИИ терпят неудачу — в два раза больше, чем процент неудач корпоративных ИТ-проектов, не связанных с ИИ.

Неравенство в финансовой поддержке и завершении проектов, вероятно, является одной из причин того, что «великолепная семерка» технологических компаний — NVIDIA, Meta, Alphabet, Microsoft, Amazon, Tesla и Apple — потеряла в общей сложности 1,3 триллиона долларов на акциях за пять дней в прошлом месяце.

SEE: По данным отчета Searce, почти каждая десятая компания потратит более 25 миллионов долларов на инициативы в области искусственного интеллекта в 2024 году

Для получения выгоды от проектов GenAI необходимы высокие первоначальные инвестиции

Использование API GenAI — интерфейса, который позволяет разработчикам интегрировать модели GenAI в свои приложения — может стоить до 200 000 долларов США авансом и дополнительно 550 долларов США за пользователя в год, оценивает Gartner. Кроме того, создание или тонкая настройка пользовательской модели может стоить от 5 до 20 миллионов долларов США плюс от 8 до 21 тысячи долларов США за пользователя в год.

Согласно отчету поставщика программного обеспечения для автоматизации ABBYY, средние инвестиции мировых ИТ-лидеров в ИИ за последний год составили $879 000. Почти все (96%) респондентов этого опроса заявили, что увеличат эти инвестиции в следующем году, несмотря на то, что треть из них заявили, что обеспокоены этими высокими расходами.

Аналитики Gartner пишут, что GenAI «требует более высокой толерантности к косвенным, будущим финансовым инвестиционным критериям по сравнению с немедленной окупаемостью инвестиций», что «не устраивает многих финансовых директоров».

Но не только финансовые директора обеспокоены окупаемостью инвестиций в ИИ-проекты. Инвесторы крупнейших технологических компаний мира недавно выразили сомнения относительно того, когда окупится их поддержка и окупится ли она вообще. Джим Ковелло, аналитик Goldman Sachs, написал в июньском отчете: «Несмотря на высокую цену, эта технология далека от того, чтобы быть полезной».

СМОТРЕТЬ: Новые технологические стартапы в Великобритании впервые с 2022 года столкнулись с падением, сократившись на 11% в этом квартале

Кроме того, в августе снизилась рыночная стоимость Alphabet и Google, поскольку их выручка не компенсировала инвестиции в инфраструктуру ИИ.

Другие причины провала проекта GenAI

Основная причина неудач в запуске корпоративных проектов GenAI — недостаточная подготовка.

Менее половины респондентов опроса Deloitte посчитали, что их организации хорошо подготовлены в областях технологической инфраструктуры и управления данными — двух основных элементов, необходимых для масштабирования проектов ИИ до уровня, на котором можно реализовать преимущества. Исследование RAND также показало, что организации часто не имеют «адекватной инфраструктуры для управления своими данными и развертывания готовых моделей ИИ».

Лишь около 1 из 5 респондентов Deloitte указали на готовность в областях «талантов» и «рисков и управления», и в результате многие организации активно нанимают или повышают квалификацию сотрудников для должностей, связанных с этикой ИИ.

SEE: 83% предприятий Великобритании повышают заработную плату специалистам в области ИИ

Качество данных представляет собой дополнительное препятствие на пути к завершению проектов GenAI.

Исследование Deloitte показало, что 55% предприятий избегали определенных случаев использования GenAI из-за проблем, связанных с данными, таких как конфиденциальность данных или опасения по поводу их конфиденциальности и безопасности. Исследование RAND также подчеркнуло, что у многих организаций нет необходимых данных для обучения эффективной модели.

Аналитики RAND, опросив 65 специалистов по данным и инженеров, обнаружили, что основная причина провала проектов ИИ заключается в отсутствии ясности в отношении проблемы, которую он обещает решить. Заинтересованные стороны отрасли часто неправильно понимают или неправильно передают эту проблему или выбирают ту, которую слишком сложно решить с помощью технологии. Организация также может быть больше сосредоточена на использовании «новейшей и лучшей технологии», чем на фактическом решении текущей проблемы.

Deloitte также приводит другие опасения, которые могут способствовать провалу проекта GenAI, включая неотъемлемый риск ИИ — галлюцинации, предвзятость, проблемы конфиденциальности — и необходимость соблюдения новых правил, таких как Закон ЕС об ИИ.

Компании продолжают упорно работать над новыми проектами GenAI

Несмотря на низкие показатели успешности, 66% американских CIO находятся в процессе развертывания GenAI copilots, по сравнению с 32% в декабре, согласно отчету Bloomberg. Основным упоминаемым вариантом использования были чат-боты, например, для приложений обслуживания клиентов.

Процент респондентов, заявивших, что в настоящее время они обучают базовым моделям, также вырос с 26% до 40% за тот же период.

В отчете RAND представлены доказательства того, что компании не сокращают свои усилия в области GenAI из-за трудностей с их выводом за пределы. Согласно одному опросу, 58% средних корпораций уже внедрили по крайней мере одну модель ИИ в производство.

По данным Gartner, движущей силой этой постоянной настойчивости в GenAI являются некоторые ощутимые воздействия на экономию доходов и производительность. Между тем, две трети организаций, опрошенных Deloitte, заявили, что увеличивают свои инвестиции, поскольку увидели сильную раннюю ценность.

Однако исследование ABBYY показало, что 63% мировых ИТ-руководителей обеспокоены тем, что их компании останутся позади, если они не будут использовать эту технологию.

Есть даже свидетельства того, что GenAI становится отвлекающим фактором. По данным IBM, 47% руководителей технологических компаний считают, что ИТ-функция их компании эффективна в предоставлении базовых услуг, что на 22% меньше, чем в 2013 году. Исследователи предполагают, что это связано с тем, что они переключили свое внимание на GenAI, поскольку 43% руководителей технологических компаний говорят, что это усилило их опасения по поводу инфраструктуры за последние шесть месяцев.

Рита Саллам, вице-президент по аналитике Gartner, отметила: «Эти данные служат ценным ориентиром для оценки ценности бизнеса, полученной от инновационной бизнес-модели GenAI.

«Но важно признать трудности в оценке этой стоимости, поскольку выгоды очень специфичны для компании, варианта использования, роли и рабочей силы. Часто влияние может быть не сразу очевидным и может материализоваться с течением времени. Однако эта задержка не уменьшает потенциальные выгоды».