Репост из: Сергей Кобелев. ГенИИ для бизнеса
MIT дал цифры про ИИ. СМИ увидели провал. Я вижу парадокс века
Исследование MIT NANDA взорвало инфополе: "95% компаний не видят ROI от ИИ!" Паника, $40 млрд впустую, конец хайпа?
Открываем документ — и что видим? 40% компаний УЖЕ внедрили GenAI. За 2 года! Это феноменальная скорость проникновения технологии. 90% сотрудников тайком используют ChatGPT для работы, хотя официальные подписки есть только у 40% компаний.
Откуда тогда "95% провалов"? А это про измеримый финансовый эффект. Внедрили? Да. Используют? Да. В отчетности отразилась польза? Нет.
И вот тут самое интересное. Проблема не в ИИ, а в метриках.
Прошлые технологии было легко посчитать:
• ERP сокращал отделы — было 50 бухгалтеров, стало 20
• Cloud заменял датацентры — $1M серверная → $100K/год на AWS
А что генеративки? Размазывают ценность тонким слоем. Менеджер пишет на 30% быстрее, но его не увольняют. Программист делает меньше ошибок — списывают на опыт. Презентации стали красивее — попробуй измерь в деньгах.
Парадокс: это первая технология, которая делает всех немного лучше, но никого не делает лишним.
💡 Как говорится: "Я не могу оценить ROI от электричества в офисе, но попробуйте его отключить".
Что делать прямо сейчас:
• Сотрудник? Будь в тех теневых 90%, кто уже разобрался с ИИ
• Руководитель? Найди свой главный revenue-процесс и думай, как туда внедрить ИИ (подсказка: думать об этом тоже можно с ИИ)
СМИ спасибо за панику. Но реальность интереснее: ИИ уже везде, просто мы еще не научились это считать.
Исследование MIT NANDA взорвало инфополе: "95% компаний не видят ROI от ИИ!" Паника, $40 млрд впустую, конец хайпа?
Открываем документ — и что видим? 40% компаний УЖЕ внедрили GenAI. За 2 года! Это феноменальная скорость проникновения технологии. 90% сотрудников тайком используют ChatGPT для работы, хотя официальные подписки есть только у 40% компаний.
Откуда тогда "95% провалов"? А это про измеримый финансовый эффект. Внедрили? Да. Используют? Да. В отчетности отразилась польза? Нет.
И вот тут самое интересное. Проблема не в ИИ, а в метриках.
Прошлые технологии было легко посчитать:
• ERP сокращал отделы — было 50 бухгалтеров, стало 20
• Cloud заменял датацентры — $1M серверная → $100K/год на AWS
А что генеративки? Размазывают ценность тонким слоем. Менеджер пишет на 30% быстрее, но его не увольняют. Программист делает меньше ошибок — списывают на опыт. Презентации стали красивее — попробуй измерь в деньгах.
Парадокс: это первая технология, которая делает всех немного лучше, но никого не делает лишним.
💡 Как говорится: "Я не могу оценить ROI от электричества в офисе, но попробуйте его отключить".
Что делать прямо сейчас:
• Сотрудник? Будь в тех теневых 90%, кто уже разобрался с ИИ
• Руководитель? Найди свой главный revenue-процесс и думай, как туда внедрить ИИ (подсказка: думать об этом тоже можно с ИИ)
СМИ спасибо за панику. Но реальность интереснее: ИИ уже везде, просто мы еще не научились это считать.