Bańka sztucznej inteligencji i powtórzenie błędu starego rynku

Każda poważna transformacja technologiczna niesie ze sobą paradoks, w którym choć jest to nieuniknione, jest również przeceniane w krótkim okresie. Wydaje się, że sztuczna inteligencja osiągnęła dokładnie ten punkt, nie dlatego, że jest delikatna lub ulotna, ale dlatego, że została podniesiona zbyt wcześnie do stanu nieuniknionej przeznaczenia.

Pytanie zatem nie brzmi, czy sztuczna inteligencja jest istotna, to już rozwiązane. Najuczciwsze pytanie brzmi, czy rynkowi udaje się oddzielić infrastrukturę od euforii, realną wartość narracyjną i konkretny wynik dobrze upakowanych obietnic.

Historia jest odpowiednikiem do tego scenariusza, gdzie pod koniec XIX wieku koleje symbolizowały przyszłość, a inwestowanie w koleje oznaczało obstawianie postępów. Problem polega na tym, że w danym momencie przestał importować tam, gdzie zabrały szyny, wystarczyło im, by istniały. Linie zostały zbudowane bez popytu, firmy pojawiły się bez zrównoważonego modelu biznesowego, a błędne wskaźniki zaczęły definiować sukces, takie jak kilometry zainstalowane i niepasażerskie.

Dziś mowa jest inna, ale wzór powtarza się z większymi modelami, większą liczbą parametrów i bardziej przetworzonymi tokenami. Wyrafinowane wskaźniki techniczne często jednak odłączały się od wpływu operacyjnego. Podobnie jak w przeszłości postęp mierzono przez rozszerzenie sieci kolejowej, innowacje są teraz mierzone skalą modelu, a nie wynikiem.

Tylko w 2024 roku globalne inwestycje w start-upy AI osiągnęły około 110 miliardów US110 miliardów, zgodnie z analizą DealRoom, Data Platform i Intelligence. Inwestycje te koncentrowały się głównie na inicjatywach, które wciąż były niepewne, z niejasnymi cyklami zwrotów. Jednocześnie widzieliśmy, że część firm, które rozpoczęły projekty na dużą skalę, nie była w stanie konsekwentnie przechodzić od pilotażu do produkcji. To wąskie gardło rzadko jest technologiczne, ekonomiczne, organizacyjne i operacyjne.

Ta niedopasowanie nie unieważnia technologii, wręcz przeciwnie, tak jak pękła bańka kolejowa, inwestorzy stracili pieniądze, firmy zniknęły, a mimo to tory pozostały i stały się infrastrukturą krytyczną dla rozwoju przemysłowego w następnych dziesięcioleciach. To samo dzieje się ze sztuczną inteligencją.

Największe ryzyko nie tkwi w ewentualnej korekty rynkowej, ale psychologicznej, która towarzyszy wysokości każdej bańki, czyli strachu przed pozostawieniem. Kiedy dyskurs staje się “jeśli nie przyjmiesz teraz, staniesz się nieistotny”, racjonalność ustępuje miejsca pośpiechu, a decyzje strategiczne są podejmowane w oparciu o lęk, a nie na analizę.

W tym momencie niektóre pytania powinny poprzedzać jakąkolwiek poważną inicjatywę AI, taką jak: Czy istnieje realne zapotrzebowanie na tę aplikację, czy też zmuszamy problem do uzasadnienia rozwiązania? Czy zwrot z inwestycji jest mierzalny, czy tylko przewidywany na prezentacjach? Czy koszt obliczeniowy, energii i kosztów operacyjnych przemawiają do oczekiwanych korzyści? Czy istnieje wystarczająco dużo zarządzania, aby poradzić sobie z ryzykiem, takim jak błąd systemowy, halucynacje modelowe i wpływ regulacyjny? Ignorowanie tych problemów oznacza umieszczanie utworów tam, gdzie nie ma trasy.

To w tym środowisku presji różnica między tymi, którzy go używają, kształtuje się jako strategiczny rekwizyt i który uwzględnia ją jako przewagę strukturalną. Organizacje, które krzyżują bańki z dojrzałością, to te, które traktują technologię jako środek, a nie cel, łącząc ją z jasnymi procesami, obiektywnymi wskaźnikami i konkretnymi decyzjami biznesowymi. Zrozumienie, że inteligentna automatyzacja nie polega na zastępowaniu wszystkiego, ale na lepszym organizowaniu tego, co już istnieje.

Sztuczna inteligencja rzeczywiście na nowo zdefiniuje operacje, produktywność i modele decyzyjne, ale nie w magiczny sposób, który sugeruje wiele narracji. Tak jak szlaki, które naprawdę się rozwijają, były związane z miastami, przemysłami i ludźmi, sztuczna inteligencja, która przetrwa, będzie powiązana z prawdziwymi problemami, jasnymi wskaźnikami i zrównoważonymi wynikami.