Исследователи объяснили, почему внедрение ИИ в бизнесе в 95% случаях не дает эффекта

В общей сложности эти организации вложили в подобные проекты более $30 млрд. Но в большинстве из них, как сказано в отчете, «не наблюдается измеримых показателей роста».

После серии интервью с людьми, занимавшимися внедрением, в MIT пришли к нескольким выводам. Во-первых, проблема в плохой подготовке персонала, работающего с ИИ-моделями, и в плохом обучении внедренных ИИ-систем. Дело в том, что такие массовые инструменты, как ChatGPT, являются универсальными, и их нужно обучать под конкретные задачи. Те, кто этим занимался серьезно, в итоге преуспели.

Во-вторых, более 66% компаний, которые в итоге получили отдачу от ИИ, приобретали более узкоспециализированные системы, уже «заточенные» под их задачи. Кроме того, их внедрение сопровождали специалисты продавца, что значительно упрощало процесс.

В-третьих, более половины бюджетов, выделенных на ИИ, компании вкладывали в инструменты для продаж и маркетинга. Однако, как выяснилось, эффект получили прежде всего те, кто автоматизировал работу бэк-офиса.

В этом году OL писал об успешном опыте внедрения ИИ в компании А1. Об этом во время конференции A1 Tech Day в Минске рассказал заместитель генерального директора компании Юрий Левданский.