Искусственный интеллект и расходы: компании не могут рассчитать ожидаемую прибыль

Сегодня, хотя интерес к технологиям искусственного интеллекта (AI) в Кремниевой долине достиг своего пика, крупные корпорации сталкиваются с серьезными трудностями при анализе экономической эффективности этих инноваций. Первоначальный ажиотаж сменяется вопросами точного расчета и оптимизации затрат. Об этом сообщает Techcrunch.ком сообщает в своем материале.

Тиффани Лак, партнер венчурного фонда НЭА, отметила в подкасте Экуитй издания TechCrunch, что многие компании сталкиваются с неожиданными финансовыми барьерами при внедрении АИ-инструментов. Популярный в начале года тренд «токенмаксксинг» (максимальное использование возможностей AI) теперь столкнулся с бюджетными ограничениями. Например, данные о том, что компания Uber исчерпала свой годовой бюджет на AI всего за несколько месяцев, заставили задуматься отраслевых экспертов.

Ситуация настолько серьезна, что некоторые организации были вынуждены сократить количество лицензий на продвинутые нейросети, такие как Claude, для своих сотрудников. Корпорация Meta даже остановила свою внутреннюю систему рейтинга (леадербоард). Эта ситуация свидетельствует о том, что даже технологические гиганты еще не нашли баланс между средствами, затрачиваемыми на AI, и реальной прибылью (ROI).

Противоречие между инвестициями и реальными результатами

По мнению Тиффани Лак, сейчас перед стартапами открываются новые возможности. Теперь предприятия ищут не просто покупку АИ-модели, а инструменты для мониторинга расходов на эту технологию и измерения ее эффективности. Это показывает изменение подхода к искусственному интеллекту в мире бизнеса.

На рынке Узбекистана местные компании и банки также постепенно интегрируют ChatGPT и другие генеративные модели в свои системы. Однако международный опыт показывает, что простого запуска системы недостаточно. Оплата за каждый запрос и обработанные данные (токен) в долгосрочной перспективе должна работать на пользу компании.

Эксперты также предполагают, что персональные агенты и создание «магических моментов» (магик моментс) для потребителей станут основными драйверами рынка AI в будущем. Но на пути к этой цели компаниям сначала потребуется пересмотреть свои финансовые стратегии и точно рассчитать окупаемость инвестиций в AI.

В заключение можно сказать, что эпоха искусственного интеллекта переходит из стадии «хайпа» в стадию реального экономического анализа. В ближайшие годы на рынке победят не те, кто просто внедрил технологию, а те, кто смог использовать ее разумно и экономно.