Так-так-так... Топ-менеджмент все еще в восторге, а команды все так же в окопах.

Wharton School изучили последние ~три года внедрений AI в бэкенд системы энтерпрайза.
Пишут такие цифры – 56% VP думают что они впереди рынка (и всей планеты), но только 28% менеджеров среднего звена с этим согласны.
Еще хуже с ROI, точнее с его субъективными оценками – 81% топов "видят позитив", а овнеры, что ближе к земле, менее "ai счастливы" – уже на 69%.

16% менеджеров более скептично настроены и считают что пока просто "рано судить" (против 8% так же настроенных VP).

Проблема, конечно не столько (и вообще) в технологии - сколько в разрыве стратегии и реальности – топы до сих пор в плотной эхокамере hype составляющей.

Инженеры, и менеджеры уже тоже, продолжают мучаться с галлюцинациями, сложностью разработки и внедрения AI систем.

Самое интересное, что компании естестванным образом все чаще требуют AI-навыки при найме, но снизили инвестиции в обучение сотрудников на 8% по сравнению с прошлым годом. 🤔

Вывод делается такой – эра "экспериментов" заканчивается, дальше начинается эра "измеряемого ускорения" (Репорт так и озаглавлен – ACCOUNTABLE ACCELERATION: GEN AI FAST-TRACKS INTO THE ENTERPRISE) где практика, метрики, и реально рабочие решения становятся главным предметом внимания.

И это хорошо. Много более адекватный и взрослый подход.

***

Что еще интересного в отчете?

- большая часть компаний все таки видят ROI от AI (75%)
- малые компании (<$250M) получают ROI быстрее гигантов
- 43% лидеров продолжают боятся что AI сделает команды тупее
- а маркетинг и менеджмент больше всех страдают с разработкой рабочих AI решений.

Но последний пункт... Почему? Ведь казалось что эта область быстрее всех получит выхлоп от AI – генерируй контент планы, стратегии... Но нет.

От себя скажу тоже самое что говорил ранее – в какой бы прикладной области не применялся AI для реальных, не игрушечных кейсов – всегда нужна сильная инженерная экспертиза.

***

Финальная мораль такова – уже до менеджеров докатывается боль. Все большая часть индустрии осознает что AI системы это не про "просто дернуть API", и что переизобрести с кондачка СhatGpt не так то и просто.

Приходит понимание ценности разработки архитектур, тестирования, целеориентированности на результат.

Открытым вопросом остается – где брать специалистов? 🤔
Если боль вам знакома, то приходите на консультацию 😌
@m0n0x41d


Источники:
- hackernoon
- Wharton School Report