Стрімке впровадження штучного інтелекту (ШІ) у бізнес-процеси, яке ще нещодавно здавалося неминучим і беззаперечно вигідним, тепер викликає серйозні сумніви у керівників компаній, котрі витратили значні кошти на цю технологію. Зростання витрат на ШІ не завжди корелюється з очікуваними результатами, змушуючи бізнес переглядати свою стратегію щодо штучного інтелекту. Про це повідомляє видання Axios, висвітлюючи тенденції, що свідчать про “здоровий відхід” від надмірного використання ШІ, відомого як “tokenmaxxing”, в індустрії.
Назріває переоцінка інвестицій у ШІ
Керівники компаній, які раніше були готові інвестувати мільйони у впровадження ШІ, тепер стикаються з реальністю, коли витрати на цю технологію перевищують очікувану віддачу. Прикладом може слугувати компанія Uber, яка, за повідомленнями, вичерпала свій річний бюджет на ШІ вже в перші чотири місяці 2026 року. Президент та операційний директор Uber, Ендрю Макдональд, відзначив відсутність чіткого зв’язку між зростанням використання токенів ШІ та появою нових, більш корисних функцій, що ставить під сумнів ефективність таких інвестицій.
Непередбачені витрати та неефективне використання
- Консультанти зі штучного інтелекту попереджають про ризик неконтрольованих витрат. Один із випадків, розкритий для Axios, показує, як клієнт витратив 500 мільйонів доларів за місяць через відсутність обмежень на використання ліцензій Claude для співробітників.
- Анудж Капур, генеральний директор CloudBees, припускає, що заяви компаній про використання ШІ для автоматизації та, як наслідок, скорочення штату, можуть бути лише спробою виправдати значні витрати на нову технологію.
- Навіть самі співробітники, змушені інтегрувати ШІ у свою роботу, висловлюють невдоволення. Працівники Amazon, наприклад, розповідали про необхідність вигадувати завдання для ШІ-агентів, щоб виконати встановлені норми.
Реальність застосування ШІ: від кодування до повсякденних завдань
- Алі Ансарі, генеральний директор Micro1, підкреслює, що наразі ШІ найефективніше працює у сферах, пов’язаних із кодуванням. Це означає, що застосування його в інших сферах може призводити до завищених рахунків без належного результату.
-
Визначаються чотири основні проблеми у впровадженні ШІ:
- Співробітники автоматизують неприємні завдання замість тих, що приносять найбільшу користь.
- ШІ використовується для найпростіших завдань, таких як перевірка погоди, що штучно збільшує витрати.
- Керівництво надає пріоритет видимості роботи над її ефективністю, як це спостерігалося у Amazon.
- Небажання компаній надавати ШІ-агентам доступ до необхідних даних обмежує їхню продуктивність.
“Реальність штучного інтелекту зараз така, що він працює лише для кодування”, – зазначає Алі Ансарі, підкреслюючи обмежену сферу ефективного застосування технології на даному етапі розвитку.
Майбутнє ШІ: відповідальність та ефективність
На тлі цих викликів, експерти, як-от Алі Ансарі, сподіваються, що поточна ситуація сприятиме більш відповідальному та ефективному застосуванню технологій штучного інтелекту. Замість того, щоб бездумно гнатися за трендами, компанії, ймовірно, почнуть глибше аналізувати потенціал ШІ та його реальну цінність для свого бізнесу, уникаючи практики “tokenmaxxing” та зосереджуючись на конкретних, вимірюваних результатах.
Пов’язані теми:
- Сем Альтман зазначає, що ШІ не призвів до “апокаліпсису робочих місць”, як це прогнозувалося.
- Підприємства масово використовують хайп навколо ШІ для просування застарілих технологій, вдаючи, що вони є інноваційними.
