Mehurček umetne inteligence in ponovitev napake starega trga

Vsaka večja tehnološka preobrazba nosi paradoks, kjer je, čeprav je neizogiben, kratkoročno tudi precenjen. Zdi se, da je umetna inteligenca dosegla točno to točko, ne zato, ker je krhka ali minljiva, ampak zato, ker je bila prezgodaj povzdignjena v stanje neizogibnega cilja.

Vprašanje torej ni, ali je AI relevanten, to je že rešeno. Najbolj pošteno vprašanje je, ali trgu uspe ločiti infrastrukturo od evforije, resnične pripovedne vrednosti in konkretnega rezultata dobro zapakiranih obljub.

Zgodovina ponuja vzporednico s tem scenarijem, kjer so ob koncu 19. stoletja železnice simbolizirale prihodnost, vlaganje v tirnice pa je pomenilo stave na napredek. Težava je v tem, da je v danem trenutku prenehal uvažati, kamor so zapeljale tirnice, dovolj je bilo, da so obstajali. Proge so bile zgrajene brez povpraševanja, podjetja so nastala brez trajnostnega poslovnega modela in napačne meritve so začele opredeljevati uspeh, kot so nameščeni in nepotniški kilometri.

Danes je govor drugačen, vendar se vzorec ponavlja z večjimi modeli, več parametri in več obdelanimi žetoni. Vendar pa so izpopolnjene tehnične meritve pogosto odklopljene od operativnega vpliva. Tako kot v preteklosti se je napredek meril z razširitvijo železniškega omrežja, se inovacije zdaj merijo z modelno lestvico, ne z doseženim rezultatom.

Samo v letu 2024 so globalne naložbe v zagonska podjetja z umetno inteligenco dosegle približno 110 milijard USD$, glede na analizo DealRooma, podatkovne platforme in obveščevalne službe. Te naložbe so bile večinoma osredotočene na pobude, ki so bile še vedno negotove, z nejasnimi cikli donosa. Hkrati smo videli, da del podjetij, ki so začela obsežne projekte umetne inteligence, ni mogla dosledno preiti iz pilotnega v proizvodnjo. To ozko grlo je redko tehnološko, ekonomsko, organizacijsko in operativno.

Ta neusklajenost ne razveljavi tehnologije, nasprotno, tako kot je počil železniški balon, vlagatelji so izgubili denar, podjetja so izginila in kljub temu so tire ostale in postale kritična infrastruktura za industrijsko rast v naslednjih desetletjih. Enako se ponavadi zgodi z umetno inteligenco.

Največje tveganje ni pri morebitnem popravku trga, temveč v psihološkem, ki spremlja višino vsakega mehurčka, kar je strah pred zapuščenostjo. Ko diskurz postane “če ne sprejmeš zdaj, boš postal nepomemben”, se racionalnost umakne naglici in strateške odločitve se sprejemajo na podlagi tesnobe in ne analize.

Na tej točki bi morala biti nekatera vprašanja pred katero koli večjo pobudo AI, na primer: Ali obstaja resnično povpraševanje po tej aplikaciji ali silimo problem, da upraviči rešitev? Ali je donosnost naložbe merljiva ali samo projicirana na predstavitvah? Ali se računski, energetska in operativni stroški pogovarjajo o pričakovani koristi? Ali obstaja dovolj upravljanja za spopadanje s tveganji, kot so sistemske napake, modelne halucinacije in regulativni vplivi? Ignoriranje teh težav pomeni postavljanje poti, kjer ni poti.

V tem okolju pritiska se razlika med tistimi, ki ga uporabljajo, oblikuje kot strateški rekvizit in ki ga vključuje kot strukturno prednost. Organizacije, ki z zrelostjo prečkajo mehurčke, so tiste, ki tehnologijo obravnavajo kot sredstvo, ne cilj, ki jo povezujejo z jasnimi procesi, objektivnimi kazalniki in konkretnimi poslovnimi odločitvami. Razumevanje, da pametna avtomatizacija ne pomeni zamenjave vsega, ampak boljše orkestriranje tega, kar že obstaja.

Umetna inteligenca bo dejansko na novo opredelila operacije, produktivnost in modele odločanja, vendar ne na magični način, kot kažejo številne pripovedi. Tako kot so bile poti, ki so resnično uspevale, tiste, povezane z mesti, industrijami in ljudmi, bo umetna inteligenca, ki bo preživela, povezana z resničnimi problemi, jasnimi meritvami in trajnostnimi rezultati.