Отчет MIT неверно истолкован: теневая экономика искусственного интеллекта процветает, в то время как заголовки кричат ​​о провале

Самая часто цитируемая статистика из нового отчёта Массачусетского технологического института (MIT) была глубоко неверно истолкована. Хотя заголовки трубят о том, что « 95% пилотных проектов по внедрению генеративного ИИ в компаниях терпят неудачу », отчёт на самом деле раскрывает нечто гораздо более примечательное: самое быстрое и успешное внедрение корпоративных технологий в истории корпораций происходит прямо под носом у руководителей.

Исследование, опубликованное на этой неделе в рамках проекта NANDA Массачусетского технологического института, вызвало беспокойство в социальных сетях и деловых кругах, многие восприняли его как свидетельство того, что искусственный интеллект не оправдывает ожиданий. Однако более внимательное прочтение 26-страничного отчета открывает совершенно иную картину — беспрецедентного внедрения технологий на низовом уровне, которое незаметно преобразило работу, в то время как корпоративные инициативы терпят крах.

Исследователи обнаружили, что 90% сотрудников регулярно используют персональные инструменты ИИ в работе, хотя только 40% компаний имеют официальную подписку на программы ИИ. «Хотя только 40% компаний заявили, что приобрели официальную подписку на программу магистра права (LLM), сотрудники более 90% опрошенных нами компаний сообщили о регулярном использовании персональных инструментов ИИ для выполнения рабочих задач», — поясняется в исследовании. «Фактически, почти каждый сотрудник в той или иной форме использовал программу магистра права (LLM) в своей работе».

Исследователи Массачусетского технологического института обнаружили так называемую « теневую экономику ИИ », в которой сотрудники используют личные учётные записи ChatGPT, подписки Claude и другие потребительские инструменты для выполнения значительной части своих задач. Эти сотрудники не просто экспериментируют — они используют ИИ «несколько раз в день, каждый день своей еженедельной рабочей нагрузки», говорится в исследовании.

Это подпольное внедрение опередило раннее распространение электронной почты, смартфонов и облачных вычислений в корпоративной среде. Корпоративный юрист, цитируемый в отчёте Массачусетского технологического института, проиллюстрировал эту тенденцию: её организация инвестировала 50 000 долларов в специализированный инструмент анализа контрактов на основе ИИ, но при этом она постоянно использовала ChatGPT для составления документов, потому что «фундаментальная разница в качестве заметна. ChatGPT стабильно выдаёт более качественные результаты, хотя наш поставщик утверждает, что использует ту же базовую технологию».

Эта тенденция повторяется во всех отраслях. Корпоративные системы описываются как «хрупкие, перегруженные или не соответствующие реальным рабочим процессам», в то время как потребительские инструменты ИИ заслуживают похвалы за «гибкость, узнаваемость и мгновенную полезность». Как сказал исследователям один из директоров по информационным технологиям: «В этом году мы видели десятки демонстраций. Возможно, одна или две из них действительно полезны. Остальные — просто обёртки или научные проекты».

95%-ный показатель отказов , о котором заговорили СМИ, особенно актуален для специализированных корпоративных ИИ-решений — дорогостоящих систем, которые компании заказывают у поставщиков или разрабатывают самостоятельно. Эти инструменты терпят неудачу из-за отсутствия того, что исследователи Массачусетского технологического института называют «способностью к обучению».

Исследование показало, что большинство корпоративных систем искусственного интеллекта «не сохраняют обратную связь, не адаптируются к контексту и не совершенствуются со временем». Пользователи жаловались, что корпоративные инструменты «не учатся на нашей обратной связи» и требуют «слишком много ручного ввода контекста каждый раз».

Такие потребительские инструменты, как ChatGPT, пользуются успехом, потому что кажутся отзывчивыми и гибкими, хотя и перезагружаются после каждого разговора. Корпоративные инструменты кажутся жёсткими и статичными, требуя сложной настройки для каждого использования.

Разрыв в обучении создаёт странную иерархию пользовательских предпочтений. Для быстрых задач, таких как отправка электронных писем и базовый анализ, 70% сотрудников предпочитают ИИ людям. Но для сложной, ответственной работы 90% всё ещё предпочитают людей. Разделительная линия — не интеллект, а память и адаптивность.

Теневая экономика не только не демонстрирует провалов ИИ, но и демонстрирует огромный рост производительности, который не отражается в корпоративных показателях. Работники решили проблемы интеграции, которые тормозят официальные инициативы, доказав, что ИИ работает при правильном внедрении.

«Эта теневая экономика демонстрирует, что люди могут успешно преодолеть разрыв GenAI, получив доступ к гибким и адаптивным инструментам», — говорится в отчёте. Некоторые компании уже обратили на это внимание: «Дальновидные организации начинают преодолевать этот разрыв, извлекая уроки из теневого использования и анализируя, какие персональные инструменты приносят пользу, прежде чем приобретать корпоративные альтернативы».

Рост производительности реален и измерим, просто он скрыт от традиционной корпоративной бухгалтерии. Работники автоматизируют рутинные задачи, ускоряют исследования и оптимизируют коммуникацию — и всё это в то время, как официальные бюджеты их компаний на ИИ не приносят практически никакой отдачи.

Другой вывод ставит под сомнение общепринятые технологические представления: компаниям следует прекратить попытки самостоятельно разрабатывать ИИ. Внешние партнёрства с поставщиками ИИ достигли 67% случаев внедрения, по сравнению с 33% для инструментов, разработанных внутри компании.

Наиболее успешные внедрения были достигнуты организациями, которые «относились к стартапам в области ИИ не как к поставщикам программного обеспечения, а как к поставщикам бизнес-услуг», предъявляя к ним операционные требования, а не технические. Эти компании требовали глубокой кастомизации и постоянного совершенствования, а не эффектных демонстраций.

«Несмотря на расхожее мнение, что предприятия противятся обучению систем искусственного интеллекта, большинство команд, участвовавших в наших интервью, выразили готовность сделать это при условии очевидных преимуществ и наличия определённых ограничений», — обнаружили исследователи. Ключевым фактором было партнёрство, а не просто закупки.

В отчете Массачусетского технологического института установлено, что только в секторах технологий и СМИ наблюдаются значимые структурные изменения под воздействием ИИ, в то время как в семи основных отраслях, включая здравоохранение, финансы и производство, наблюдается «значительная пилотная активность, но незначительные или нулевые структурные изменения».

Этот взвешенный подход — не провал, а мудрость. Отрасли, избегающие потрясений, подходят к внедрению продуманно, а не бросаются в хаотичные перемены. В здравоохранении и энергетике «большинство руководителей сообщают об отсутствии текущих или ожидаемых сокращений штата в течение следующих пяти лет».

Технологии и медиа развиваются быстрее, поскольку способны выдерживать больше рисков. Более 80% руководителей в этих секторах ожидают сокращения найма в течение 24 месяцев. Другие отрасли доказывают, что успешное внедрение ИИ не требует радикальных перемен.

Корпоративное внимание сосредоточено на приложениях для продаж и маркетинга, на которые приходится около 50% бюджетов на ИИ. Но наибольшую отдачу приносит малоизвестная автоматизация бэк-офиса, которой уделяется мало внимания.

«Одна из самых существенных экономий, которые мы задокументировали, была достигнута благодаря автоматизации бэк-офиса», — обнаружили исследователи. Компании ежегодно экономили от 2 до 10 миллионов долларов на обслуживании клиентов и обработке документов, отказавшись от контрактов на аутсорсинг бизнес-процессов, и сократили внешние креативные расходы на 30%.

В исследовании отмечается, что эти достижения были достигнуты «без существенного сокращения рабочей силы». «Инструменты ускорили работу, но не изменили структуру команд или бюджеты. Вместо этого окупаемость инвестиций достигалась за счёт сокращения внешних расходов, отказа от контрактов на BPO, снижения комиссий агентств и замены дорогостоящих консультантов внутренними решениями на основе ИИ».

Результаты Массачусетского технологического института не свидетельствуют о провале ИИ. Они показывают, что ИИ настолько успешен, что сотрудники опережают своих работодателей. Технология работает, а вот корпоративные закупки — нет.

Исследователи выявили организации, «преодолевшие разрыв GenAI», сосредоточившись на инструментах, которые глубоко интегрируются и при этом адаптируются со временем. «Переход от разработки к закупкам, в сочетании с ростом популярности среди просьюмеров и появлением агентских возможностей, создаёт беспрецедентные возможности для поставщиков, способных поставлять обучаемые, глубоко интегрированные системы ИИ».

95% неудачных пилотных проектов внедрения ИИ на предприятиях указывают на решение: учиться у 90% работников, которые уже разобрались, как заставить ИИ работать. Как сказал исследователям один из руководителей производственного предприятия: «Мы стали обрабатывать некоторые контракты быстрее, но это всё, что изменилось».

Этот руководитель не увидел общей картины. Ускоренная обработка контрактов, охватывающая миллионы сотрудников и тысячи ежедневных задач, — это именно тот тип постепенного и устойчивого повышения производительности, который определяет успешное внедрение технологий. Революция искусственного интеллекта не терпит краха. Она тихонько развивается, по одному разговору ChatGPT за раз.

Ежедневные аналитические материалы о бизнес-кейсах использования VB Daily

Если вы хотите произвести впечатление на своего руководителя, VB Daily поможет вам. Мы расскажем вам всё изнутри о том, что компании делают с генеративным ИИ, от изменений в законодательстве до практического внедрения, чтобы вы могли поделиться своими идеями и получить максимальную отдачу от инвестиций.

Ознакомьтесь с нашей Политикой конфиденциальности

Спасибо за подписку. Больше новостей VB можно найти здесь .

Произошла ошибка.