ИИ, несмотря на свою относительную новизну, вышел из стадии забавной игрушки, но с окупаемостью дела обстоят не оч.
В свежем опросе McKinsey 89% организаций регулярно применяют его хотя бы в одном направлении, а 44% уже масштабировали решения на уровень всего предприятия. Личную эффективность отмечают от 76 до 81% сотрудников в зависимости от должности.
На уровне начальства картинка заметно бледнее. Только 37% респондентов увидели положительное влияние на выручку.
Наш опрос ЦБ среди 14,7 тыс. предприятий показывает похожий разрыв: рост эффективности труда зафиксировали 35%, прибыльности - 11%.
У компании
ВАШУ ЦИФРУ!
В 1987 году экономист Роберт Солоу заметил: компьютерную эпоху видно повсюду, кроме статистики производительности. Машины появились в офисах раньше, чем бизнес научился извлекать из них полноценную экономическую отдачу.
За шесть лет до ChatGPT экономисты Эрик Бриньолфссон, Дэниел Рок и Чэд Сайверсон описали тот же парадокс применительно к ИИ. Их главное объяснение - задержка внедрения. Технологии общего назначения требуют сопутствующих изменений: новых навыков, процессов, структуры управления и инструментов. Пока всё это строится, расходы уже здесь, а эффект ещё где-то впереди.
Meta хорошо показывает механику тяжелого освоения Ноу-хау. Генерация кода на иишных (почти) дармовых мощностях разогналась, но проверка, интеграция, безопасность и выпуск продукта не могли ускориться следом.
Однако, 60% компаний из исследования McKinsey собираются увеличить вложения в ИИ, а Meta, несмотря на собственные проблемы, планирует потратить на чипы и инфраструктуру не менее $130 млрд в этом году.
У Платонова рабочие роют котлован под грандиозный дом, призванный оправдать все текущие жертвы, но до основного его строительства дело так и не доходит. С ИИ развязка впереди: миллиарды вложены, а окупятся ли они обещанным ростом производительности или все деньги впустую уйдут в закладку фундамента, и мы, как обманутые дольщики, будем смотреть безнадёжно в чёрную бездну рва, покажет лишь время.