Про ИИ

Как и обещал, публикую ссылку на подкаст 2Capitals, где мы обсуждаем использование ИИ в HR и бизнесе в целом.

Есть вещи, которые не вошли в выпуск, что-то мы не успели обсудить, а что-то из сказанного просто хочется прокомментировать. Посему тезисно напишу дополнение.

1. Есть сценарии, где ИИ действительно приносит пользу и ощутимый экономический эффект на уровне целого бизнеса. Поиск информации с помощью LLM стал во много раз быстрее и удобнее, или, например, LLM ходит, читает логи и отвечает на вопросы на первой линии поддержки. Ещё пример: создание разных прототипов действительно кратно ускорилось. Но таких сценариев ощутимо меньше, чем кажется. Это доказывается следующим пунктом:

2. Сбер и Яндекс вложили колоссальные деньги в развитие LLM, но продажи их решений в Enterprise (сегменте крупных корпораций) вряд ли окупают даже содержание сейлз-команд. Это приводит к тому, что разработчикам внутри самого Сбера ставят цели по использованию GigaChat в разработке, чтобы хоть как-то оправдать вложенные в технологию деньги.

3. Весь расчёт AI-инвесторов и основателей строился на том, что ещё вот-вот — и появится AGI (сознание), и это всё окупит. По факту от версии к версии модели учатся лишь лучше угадывать, но ни о каком AGI (сознании), как не было речи, так и нет. Чтобы поддерживать поток инвестиций, запускается безумное количество слухов про то самое «вот-вот»: оно уже умеет думать и хочет сбежать из клетки, разработчики OpenAI скупают недвижимость, чтобы как-то зарабатывать, когда AI всех заменит, и так далее. Чистый маркетинг, чей нарратив был подхвачен даже первыми лицами государств.

4. Так происходит потому, что AI-сектор, точнее инвестиции в него, инфраструктуру облачных вычислений и энергетику, маскируют начавшуюся в остальных областях экономики США рецессию. Кроме того, AI-гиганты и инвесторы используют крайне сомнительные схемы финансирования. Например, Microsoft инвестирует огромные суммы, которые AI-компания может потратить только на оплату облачных вычислений в самой Microsoft. Всё это создаёт биржевой пузырь — мы его уже видели в 1999 г. и 2008 г. Чем это «накачивание» закончится, можно попробовать предположить, взглянув на индекс (точнее, его поведение) нобелевского лауреата Шиллера (индекс отображает отношение капитализации компаний S&P 500 к их реальной средней прибыли за 10 лет).

Итог: всё, что я рассказал в подкасте и написал выше, не означает, что AI несостоятельна как технология и канет в забвение. Речь о том, что AI, пройдя череду дорогих и болезненных ошибок, встроится в современный бизнес и займёт там важную (но не решающую) роль. При этом критически важно сохранить нужные бизнесу компетенции у людей.

Что касается разработчиков AI-решений, если моя гипотеза верна, мы увидим масштабный кризис, попытку крупных игроков быстро выйти в плюс и, в конечном итоге, коммодитизацию отрасли (процесс, при котором рыночный сектор становится высококонкурентным, маржинальность снижается, компаниям сложно отличаться от конкурентов в продукте, и они конкурируют ценой, мелкими фичами и операционной эффективностью).