Gen AI: Bedrifters skifte fra store merker til startup-løsninger

Generativ AI og chatboter er ikke noe verden har sett før 2022. Det handler ikke om Siri eller Alexa, men om den gamle ELIZA, ett av de første eksemplene på naturlig språkbehandling, som ville være en 57-årig dame nå. Men først halvannen år senere, da Chat GPT og andre bemerkelsesverdige store språkmodeller beviste teknologien som kommersielt levedyktig over en bred spekter av industrier, forsto bedriftene at de trengte generativ AI-løsninger så raskt som mulig.

Få av dem innser imidlertid hva de trenger generativ AI for, og enda færre forstår kompleksiteten i oppgaven og ressursene som kreves. Her kommer vi inn – akseleratorer og konsulentselskaper.

Tilpasset eller ferdig?

En god dress, skreddersydd etter individuelle mål, fra foretrukket stoff, farge og med en bestemt anledning i mente, er en verdig investering. Folk som bærer slike dresser, bekymrer seg ikke om utseendet. De vet de ser perfekt ut og føler seg deretter. En tilpasset AI-teknologisk løsning, som er laget for å nå bestemte forretningsmål, har forbedret sikkerhet og integrerer perfekt i bedriftssystemer, er en ekte James Bond-dress.

Dette er en god sammenligning, som gir en generell idé. Men la oss dykke litt dyptere inn i årsakene til at de fleste bedriftsselskaper foretrekker ikke å implementere ferdige AI-løsninger, selv fra markedets ledere:

Først og fremst er effektiv integrasjon av generativ AI umulig uten høyt individuelt arbeid for hvert selskap, som krever et eget team, informert om selskapets strategiske utviklingsplaner, mål og ressurs tilgjengelighet. En generativ AI-løsning som virker for ett selskap, vil sannsynligvis være nytteløs for et annet.

For det andre vil et mindre startup fullstendig dykke inn i selskapets spesifikke og tilby en tilpasset løsning fra et team av AI-eksperter, som kan arbeide med åpne kildekodemodeller, trenere dem trygt på bedriftsdata og plassere dem på kundens servere. Dette tillater å lage en løsning på stedet og oppfylle kravene til sikker datautplassering og lagring, som er en prioritet for bedriftsselskaper.

Hva trenger bedrifter generativ AI for?

Da Gen AI er relativt ny i det korporative markedet, er hovedmåten å få erfaring og gjøre fremgang gjennom prøving og feiling, som betyr å lansere pilotprosjekter. Inntil vi har nok benchmarking over ulike sektorer, er dette langt den mest produktive måten å finne en løsning som passer selskapets unike behov.

Likevel er det visse trender i bedrifters forespørsler om generativ AI-løsninger:

1. Smart tekst- og taleboter basert på LLM’er for å gi høykvalitetsstøtte til kundeservice- og støtteforespørsler av ulik kompleksitetsgrad.

2. Ansatt AI-assistent (dvs. salgslederhjelper, som analyserer en sanntidssamtale med den potensielle kunden og samtidig genererer ideer og kundetilbud for en spesialist)

3. Kopiloter for utviklere

4. HR-løsninger for rekruttering og onboarding-automatisering

5. Markedsføringsverktøy: bilde- og avatar-generering, artikkel- og produktomtale-skriving.

‘Ingen Gen AI er nødvendig’ – dette er konklusjonen som noen kunder ikke forventer å komme til, men lett samtykker i etter å ha analysert selskapets nåværende tilstand og forretningsmål. AI for AI-skyld er en sløsing av ressurser, som teknologien er ment å eliminere.

Generativ AI-markeds muligheter

Ifølge PitchBook’s estimat vil generativ AI-markedet nå 42,6 milliarder dollar ved slutten av 2023 og forventes å vokse med en årlig tilvækst på 32% for å nå 98,1 milliarder dollar i 2026. Disse forutsagingene tar ikke med i beregningen potensialet for generativ AI til å utvide det totale markedet for AI-programvare.

Dette sammenlignes med 22,6% årlig tilvækst for AI-bransjen som helhet, som betyr at GenAI vil fortsette å overgå den større bransjen.

Hvis estimatene ikke er overbevisende nok, her er en illustrerende faktum fra vår erfaring som akselerator. Etter den turbulente 2022, som er assosiert med økonomisk resesjon og en rask nedgang i venture-investeringer, skiftet Intema akselerasjonsprogrammer fokus fra fundraising til lansering av pilotprosjekter med bedrifter.

I 2023 holdt Intema to akselerasjonsprogrammer med absolutt ulike dominante teknologier: Metaverse og Generativ AI. Gjennom programmet kobler vi startup-selskaper med bedriftskunder for å diskutere potensielle teknologiske løsninger, arrangere demoer og, hvis vellykket, inngå avtaler om potensielle pilotprosjekter. Metaverse-akselerasjonsprogrammet resulterte i 4 pilotprosjekter med bedriftskunder, som er godt, når man tar i betraktning teknologiens spesifikke og kompleksitet.

Generativ AI-programmet, selv flere uker før det ble avsluttet, hadde 7 pilotprosjekter under diskusjon med en rekke bedrifter. Er dette bare effekten av en hype som omga Blockchain og Metaverse før? Eller er det fordi Gen AI er en ekte game-changer?

Alt kommer ned til spørsmålet: Er GenAI verdt hypen?

Først og fremst er det ikke uvanlig for en ny og løftende teknologi eller idé å bli overhypet på kort sikt, kanskje til ulempe for dens lengre sikt. Hvis vi fortsetter å trekke paralleller mellom GenAI og Blockchain, på sin preliminære modningsfase, ble blockchain beskrevet av mange som en teknologisk revolusjon, som vil omforme verden, like som GenAI blir omtalt i dag. Men år senere, i 2018, Gartner kunngjorde at blockchain hadde gått inn i Trough of Disillusionment, som også korresponderer med en mer enn 30% nedgang i forbrukerinteresse fra toppnivå og en 45% nedgang i VC-investering fra 2018 til 2019.

I motsetning til blockchain, på sin tidlige modningsfase, har GenAI allerede mange bruksområder over en bred spekter av industrier som er kommersielt levedyktige. Antallet forventes å vokse når flere industrier adopterer GenAI-løsninger. I sin nylige publikasjon plasserte Gartner generativ AI-teknologi på toppen av den såkalte “hype-kurven”, som indikerer at det kan være en korreksjon i forventningene og en slags desillusjon i nær fremtid.

Konklusjon

Betyr dette at etter en så massiv etterspørsel etter generativ AI-løsninger, er teknologien dømt til å gå ut av fokus? Dette scenario er usannsynlig, for GenAI har allerede bevist sin grunnleggende holdbarhet og fleksibilitet i ulike sfærer av menneskelig aktivitet, fra vitenskap til kunst til leveringskjede.

Likevel er en nedgang i teknologiens utvikling uunngåelig, med den viktigste årsaken her være det presserende behovet for å kontrollere og regulere bruken av GenAI. Inntil nå har dette instrumentet vært brukt relativt fritt, uten noen juridiske begrensninger. Juridisk regulering vil sette en ny retning i teknologiens utviklingsbane, og det er vanskelig å forutsi hvor den vil gå, for GenAI med sine nåværende evner er fullstendig uten precedent i menneskehetens historie.

Den andre faktoren, som forventes å begrense Generativ AI i fremtiden, er ironisk nok den økende størrelsen på store språkmodeller. Snart eller senere vil AI-chippene ikke holde tritt med teknologiens utvikling, og aspirasjonen til å bygge kunstig generell intelligens og den økende mengden data krever svært kompleks ingeniørarbeid og mye mer datamaskinkraft.

Disse begrensningene åpner imidlertid opp for et stort felt for forskning, eksperimenter og ikke-standard tilnærminger til LLM-er, tapfri komprimering, datamaskinkraftvekst, data lagring osv.