Mnoge organizacije koje su požurile da je usvoje sada otkrivaju iznenađujuću istinu: umesto obećane revolucije, suočavaju se sa neočekivanim troškovima, operativnim haosom i nezadovoljnim korisnicima. Šta se zaista dešava kada se AI rešenja prime
Gotovo svakodnevno slušamo o nezaustavljivom pohodu veštačke inteligencije (AI). Mediji i tehnološki vizionari najavljuju eru u kojoj će AI transformisati poslovanje, optimizovati procese i, na kraju, preuzeti veliki broj ljudskih poslova. Kompanije širom sveta ulažu milijarde, nadajući se da će im ova tehnologija doneti drastično smanjenje troškova i neviđenu efikasnost. Međutim, iza kulisa stvarnost je složenija i problematičnija. Mnoge organizacije koje su požurile da je usvoje sada otkrivaju iznenađujuću istinu: umesto obećane revolucije, suočavaju se sa neočekivanim troškovima, operativnim haosom i nezadovoljnim korisnicima. Šta se zaista dešava kada se AI rešenja primene? Zašto mnogi projekata ne samo da ne ispunjavaju očekivanja, već propadaju na spektakularan način?
Nedavni izveštaj prestižnog MIT (Massachusetts Institute of Technology) je hladan tuš na euforiju. Nakon anketiranja 150 poslovnih lidera i 350 zaposlenih, istraživači su došli do poražavajućeg zaključka: samo 5% integrisanih AI pilot-projekata uspeva da ostvari milionsku vrednost za kompaniju. Ogromna većina, čak 95% projekata, ostaje bez ikakvog merljivog uticaja na bilans uspeha. Ova vest je momentalno uzdrmala tržište. Vrednost akcija kompanije Nvidia, čiji čipovi pokreću AI bum, pala je za 3,5%, dok je tehnološka kompanija Palantir zabeležila pad od 9%. To pokazuje koliko je tržište osetljivo, gde jedan izveštaj može momentalno obrisati milijarde dolara vrednosti. Ova statistika Pokazuje da put od obećanja do profita nije ni brz ni jednostavan.
Ali finansijski gubici su samo posledica. Da bismo razumeli uzrok, moramo pogledati kako se neuspesi manifestuju u svakodnevnom radu. Umesto da smanjuje, AI često stvara dodatni posao. Jedan od fundamentalnih problema trenutne generacije AI je fenomen poznat kao halucinacije. To znači da AI, u suštini, izmišlja informacije. Ključni problem leži u tome što zaposleni ne mogu da znaju koji deo generisanog sadržaja je tačan, a koji je izmišljen. To ih primorava da ručno proveravaju sav rad koji je AI obavio, a to često stvara više posla nego što ga eliminiše. Ovaj paradoks produktivnosti ne ostaje skriven unutar kompanija; efekti se prelivaju i na korisničko iskustvo, što dovodi do javnih neuspeha čak i kod najvećih svetskih brendova.
Problemi ne zaobilaze ni najveće svetske kompanije, čiji neuspesi postaju javni i često komični. Taco Bell i McDonald’s, dva lanca brze hrane, pokušali su da implementiraju AI u svoje drive-through sisteme, ali su se suočili s nizom problema. Greške su bile toliko bizarne da je jednom kupcu dodata slanina u sladoled, dok je drugom na račun greškom dodato pilećih medaljona u vrednosti od nekoliko stotina dolara. McDonald’s je na kraju odlučio da odustane.
Klarna, finansijsko-tehnološka kompanija, smanjila je broj zaposlenih sa 3.800 na 2.000, zamenjujući ih AI četbotom koji, prema njihovim rečima, obavlja posao 800 ljudi. Međutim, sama kompanija priznaje da su nakon ove promene kvalitet usluge i zadovoljstvo korisnika opali, jer kupci i dalje žele interakciju sa stvarnim ljudima. Ovakav pristup, gde se ljudi otpuštaju u ime tehnologije bez obzira na posledice, oštro je kritikovan. Kako navodi časopis Fortune: „Ne samo da je kratkovido, to je suštinski loše poslovanje. Kompanije koje danas otpuštaju ljude će sutra kaskati za drugima… AI sam po sebi ne može stvoriti sledeću generaciju proizvoda i usluga”.
Isti MIT izveštaj nudi i drugu stranu. Postoje kompanije, naročito start-up, koje vode veoma mladi ljudi (19 i 20 godina), koje postižu ogroman uspeh sa AI, beležeći rast prihoda od nule do 20 miliona dolara za samo godinu dana. U čemu je razlika? Pristup je hirurški precizan: umesto da pokušaju da reše sve probleme odjednom, fokusiraju se na jedan specifičan zadatak i usavršavaju ga.
Podaci takođe pokazuju da strategija implementacije igra ključnu ulogu:
- Kupovina gotovih AI alata specijalizovanih dobavljača i sklapanje partnerstava ima stopu uspeha od 67%.
- Pokušaj internog razvoja sopstvenih AI alata uspeva u samo jednoj trećini (33%) slučajeva.
Pouka je jasna: veštačka inteligencija se ne može jednostavno baciti na svaki poslovni problem sa očekivanjem da će ga rešiti. Uspeh zahteva promišljenu strategiju, specifičnost i često oslanjanje na stručnost specijalizovanih partnera. Da li se nalazimo u AI balonu?
Trenutna AI euforija neodoljivo podseća na dot-com balon iz sredine devedesetih. Imamo masovne investicije, nerealna očekivanja (poput verovanja da će smanjiti troškove za 40%) i ogromne operativne troškove. Na primer, procenjuje se da OpenAi troši oko 40 milijardi dolara godišnje za održavanje svojih sistema, dok prihoduje između 15 i 20 milijardi. Ovi vrtoglavi troškovi potiču od zavisnosti od izuzetno skupog hardvera, poput Nvidia H100 grafičkih procesora čija cena dostiže i 40.000 dolara po komadu, i ogromne potrošnje električne energije, koja je dovela do povećanja ukupne potrošnje u SAD za 4%.
Stručnjaci često koriste model poznat kao Gartner Hype Cycle za opisivanje životnog ciklusa novih tehnologija. Nakon početnog uzbuđenja i vrhunca naduvanih očekivanja, neizbežno sledi razočaranje, kada se početni entuzijazam sudari sa surovom realnošću. Sudeći po svemu navedenom, vrlo je moguće da se upravo sada nalazimo u toj fazi. Na kraju, ostaje ključno pitanje koje oblikuje budućnost; Da li smo u balonu koji će uskoro pući, ostavljajući za sobom samo nekoliko pravih pobednika ili je sledeća velika AI inovacija koja e rešiti sve ove probleme odmah iza ugla?
(Ilustracija Wikimedia Commons)
(Astronomski magazzin)
