Почему внедрение ИИ обречено
Возвращаясь к тезису о том, что значительная часть ИИ-проектов обречена. Главная причина провала лежит не в экономике и даже не технологии как таковой (хотя про бизнес модель уже было написано выше) и не в её зрелости. Она в инерции мышления, в том, насколько медленно перестраивается сам человек, держащий руку на этой технологии.
Здесь работает закономерность, которую мы уже наблюдали не раз.
Возьмем QR-коды. Технологию изобрели ещё в 1994 году. Но 25 лет инструмент оставался нишевым, который почти никто не использовал.
В 2011 QR-код хоть раз сканировали ~14 млн мобильных пользователей — это 6,2% мобильной аудитории (Comscore).
Небольшой сдвиг начался с 2017, когда Apple встроила сканер прямо в камеру iPhone (iOS 11), после этого QR-кодами в 2018 пользовались уже 34% из тех, кто вообще сканирует.
Перелом случился в 2020м из-за ковида. Изменились обстоятельства: бесконтактность стала вынужденной нормой. Доля QR-пользователей
прыгнула с ~35% до 83% всего за полгода (с 09.2020 по 04.2021).
Как водится, барьер был не технологический, а ментальный. Люди десятилетиями «знали» про QR-коды, но не пользовались ими, пока не приперло.
С ИИ сейчас разворачивается ровно по такому же сценарию: только 5% компаний получили увеличение прибыли от внедрения ИИ (McKinsey). И проблема в том, что 88% организаций внедрили ИИ, но 90-95% сотрудников (данные iiuniversitet) используйют старые модели и, условно, генерируют с ИИ открытки и письма, игнорируя новые технологии вроде автономных ИИ-агентов.
Это и есть инерция мышления.
Новое поколение LLMs, тот же Claude и агентные системы, даже при глубокой убыточности технологии для LLM провайдеров, о чем подробно разбирал выше, имеют высокое увеличение эффективности:
Поддержка клиентов +14% решённых обращений в час в среднем и +34% у новичков (Stanford/MIT/NBER).
Разработка ПО: на 55% быстрее.
Консалтинг: на 12,2% больше задач, на 25% быстрее, с качеством выше на 40%(BCG Harvard).
И вот ключевое. Разрыв здесь не в доступе к технологии, она у всех в браузере за 20 долларов. Разрыв в способности перестроить под неё голову. А он, в отличие от технологического, сам собой не закрывается: чем дольше откладываешь, тем быстрее он растёт, потому что фронтир ускоряется.
• технология дешевеет и становится доступнее каждый месяц, догнать её по доступу легко;
• мышление перестраивается медленно и только через практику, здесь и копится отставание;
• при этом большинство уверено, что уже всё освоило, и потому даже не начинает перестройку.
Главная мысль простая: «знать про ИИ» и «перестроить под него работу» это две разные вещи, и вторая сама не наступает.
Вопрос только в том, где этому научиться. Обычный путь это месяцы проб, ошибок и разрозненных роликов. Короткий путь это один день рядом с теми, кто его уже прошёл и показывает, что работает прямо сейчас, а не год назад.
Ровно для этого стоит пойти на онлайн конференцию Нейропрокачка 7.0 25 июня. Там выступят создатели ИИ-сервисов и практики из Skyeng, VK и Синергии. В одном месте из первых уст можно узнать все: от автономных ИИ-агентов до перестройки целых бизнес-процессов.
