Каждая крупная технологическая трансформация несет парадокс, когда он неизбежен, но в краткосрочной перспективе он также завышен. Искусственный интеллект, по-видимому, достиг именно этой точки не потому, что он хрупкий или мимолетный, а потому, что он слишком рано возвышается до состояния неизбежного пункта назначения.
Таким образом, вопрос не в том, актуальна ли ИИ, это уже решено. Самый честный вопрос заключается в том, удается ли рынку отделить инфраструктуру от эйфории, реальной повествовательной ценности и конкретного результата хорошо упакованных обещаний.
История предлагает параллель с этим сценарием, где в конце 19 века железные дороги символизировали будущее, а инвестирование в рельсы означало ставку на прогресс. Проблема в том, что в данный момент он перестал импортировать туда, куда брали рельсы, этого было достаточно, чтобы они существовали. Линии строились без спроса, компании появились без устойчивой бизнес-модели, и неправильные показатели стали определять успех, такие как установленные и непассажирские километры.
Сегодня речь иная, но шаблон повторяется с более крупными моделями, большим количеством параметров и более обработанными токенами. Однако сложные технические метрики часто отключались от операционного воздействия. Как и в прошлом, прогресс измерялся расширением железнодорожной сети, инновации теперь измеряются модельной шкале, а не результатом.
Согласно анализу DaleRoom, Data Platform и Intelligence, только в 2024 году глобальные инвестиции в стартапы искусственного интеллекта достигли около 110 млрд долларов США. Эти инвестиции были сосредоточены в основном на инициативах, которые все еще были ненадежными, с нечетким циклом возврата. В то же время мы увидели, что часть компаний, которые начинали крупномасштабные проекты ИИ, не могли постоянно перейти от пилотного проекта к производству. Это узкое место редко бывает технологическим, экономическим, организационным и операционным.
Это несоответствие не делает технологию недействительной, напротив, как лопнул пузырь на железной дороге, инвесторы потеряли деньги, компании исчезли, и, тем не менее, пути остались и стали критической инфраструктурой для промышленного роста последующие десятилетия. То же самое и с искусственным интеллектом.
Самый большой риск связан не с рыночной коррекцией, а в психологической, которая сопровождает высоту любого пузыря, который заключается в страхе остаться позади. Когда дискурс становится “если вы не усыновите сейчас, вы станете неуместными”, рациональность уступает место поспешности, а стратегические решения принимаются на основе тревоги, а не анализа.
На этом этапе некоторые вопросы должны предшествовать любой крупной инициативе ИИ, например: существует ли реальный спрос на это приложение или мы заставляем проблему оправдать решение? Возможна ли рентабельность инвестиций или просто прогнозируется на презентации? Взаимодействуют ли вычислительные, энергетические и эксплуатационные расходы с ожидаемой выгодой? Достаточно ли управления для борьбы с такими рисками, как системная ошибка, модельные галлюцинации и регулирующее воздействие? Игнорирование этих проблем означает размещение треков, где нет маршрута.
Именно в этой среде давления разница между теми, кто ее использует, формируется как стратегическая опора, и кто включает ее как структурное преимущество. Организации, которые со зрелостью пересекаются, — это те, которые рассматривают технологию как средство, а не цель, связывая ее с четкими процессами, объективными показателями и конкретными деловыми решениями. Понимание того, что интеллектуальная автоматизация — это не все, а в том, чтобы заменить все, а в том, чтобы лучше организовать то, что уже существует.
Искусственный интеллект действительно переопределит операции, производительность и модели принятия решений, но не волшебным образом, как предлагают многие нарративы. Точно так же, как тропы, которые действительно процветают, были связаны с городами, отраслями и людьми, ИИ, который выживет, будет связан с реальными проблемами, четкими показателями и устойчивыми результатами.

