Gen AI: Zmiana korporacji z dużych marek na rozwiązania startupowe

Generative AI i czatboty nie są czymś, czego świat nie widział przed 2022 rokiem. Nie chodzi nawet o Siri czy Alexa, ale o dobrą starą ELIZA, jeden z pierwszych przykładów przetwarzania języka naturalnego, która byłaby teraz 57-letnią damą. Jednak dopiero pół wieku później, kiedy Chat GPT i inne znaczące duże modele językowe udowodniły, że technologia jest komercyjnie wykonalna w szerokim spektrum branż, firmy zrozumiały, że potrzebują rozwiązań Generative AI jak najszybciej.

Nieliczne z nich jednak zdają sobie sprawę, po co im potrzebne są rozwiązania Generative AI, a jeszcze mniej rozumie złożoność zadania i wymagane zasoby. To właśnie tutaj wkraczamy – akceleratory i firmy konsultingowe.

Szyty na miarę czy gotowy?

Dobry garnitur, uszyty według indywidualnych wymiarów z wybranego materiału, koloru i z myślą o okazji, to godna inwestycja. Ludzie, którzy noszą takie garnitury, nie martwią się o swój wygląd. Wiedzą, że wyglądają idealnie i czują się odpowiednio. Rozwiązanie technologiczne AI, które jest dostosowane do konkretnych celów biznesowych, ma zwiększone bezpieczeństwo i idealnie integruje się z systemami korporacyjnymi, to prawdziwy garnitur Jamesa Bonda.

To dobra analogia, która daje ogólne pojęcie. Ale pozwólcie, że zagłębimy się nieco głębiej w powody, dla których większość firm korporacyjnych nie chce wdrażać gotowych rozwiązań AI, nawet od liderów rynku:

Po pierwsze, skuteczna integracja Generative AI jest niemożliwa bez wysoko indywidualnej pracy dla każdej firmy, co wymaga oddzielnego zespołu, poinformowanego o planach strategicznego rozwoju firmy, celach i dostępności zasobów. Rozwiązanie Generative AI, które okazało się skuteczne dla jednej firmy, najprawdopodobniej okaże się bezużyteczne dla innej.

Po drugie, mniejszy startup w pełni zanurzy się w specyfikę firmy i zaoferuje rozwiązanie szyte na miarę od zespołu ekspertów AI, którzy są w stanie pracować z modelami open-source, bezpiecznie trenować je na danych korporacyjnych i umieszczać je na serwerach klienta. To pozwala na stworzenie rozwiązania on-premise i spełnienie wymogów bezpiecznego wdrożenia i przechowywania danych, co jest priorytetem dla firm korporacyjnych.

Po co firmy potrzebują Generative AI?

Ponieważ Gen AI jest stosunkowo nowym przybyszem na rynku korporacyjnym, głównym sposobem zdobycia doświadczenia i poczynienia postępów jest próba i błąd, co oznacza uruchamianie pilotów. Dopóki nie będziemy mieli wystarczającej liczby benchmarków w różnych sektorach, jest to najbardziej produktywny sposób, aby znaleźć rozwiązanie, które idealnie odpowiada unikalnym potrzebom firmy.

Jednakże, istnieją pewne trendy w korporacyjnych wnioskach o rozwiązania Generative AI:

1. Inteligentne boty tekstowe i głosowe oparte na LLM, aby zapewnić wysokiej jakości wsparcie dla zapytań obsługi klienta i wsparcia o różnym poziomie złożoności.

2. Asystent AI dla pracowników (tj. pomocnik menedżera sprzedaży, który analizuje rozmowę w czasie rzeczywistym z potencjalnym klientem i jednocześnie generuje pomysły i oferty dla specjalisty)

3. Współpilot dla deweloperów

4. Rozwiązania HR dla automatyzacji rekrutacji i wdrożenia

5. Narzędzia marketingowe: generowanie obrazów i awatarów, pisanie artykułów i recenzji produktów.

„Nie potrzebne jest Gen AI” – to wniosek, do którego niektórzy klienci nie spodziewają się dojść, ale chętnie zgadzają się po analizie stanu firmy i celów biznesowych. AI dla samego AI to marnowanie zasobów, których technologia ma za zadanie wyeliminować.

Możliwości rynkowe Generative AI

Według szacunków PitchBook, rynek Generative AI osiągnie 42,6 miliarda dolarów do końca 2023 roku i ma się rozwijać w tempie 32% rocznie, aby osiągnąć 98,1 miliarda dolarów do 2026 roku. Te prognozy nie uwzględniają potencjału generatywnego AI do rozszerzenia całkowitego rynku oprogramowania AI.

To w porównaniu z 22,6% tempem wzrostu dla branży AI jako całości, co oznacza, że GenAI będzie nadal przewyższać większą branżę.

Jeśli szacunki nie są wystarczająco przekonywujące, oto ilustrujący fakt z naszego doświadczenia jako akceleratora. Po burzliwym 2022 roku, który jest związany z recesją gospodarczą i gwałtownym spadkiem inwestycji venture, programy przyspieszania Intema zmieniły focus z pozyskiwania funduszy na uruchamianie pilotów z korporacjami.

W 2023 roku Intema przeprowadziło dwa programy przyspieszania z absolutnie różnymi dominującymi technologiami: Metaverse i Generative AI. W trakcie programu łączymy startupy z klientami korporacyjnymi, aby omówić potencjalne rozwiązania technologiczne, zorganizować demonstracje i, jeśli są one udane, zawrzeć umowy o potencjalnych pilotach. Program przyspieszania Metaverse dał 4 pilota z klientami korporacyjnymi, co jest świetne, biorąc pod uwagę specyfikę i złożoność technologiczną.

Program Generative AI, nawet kilka tygodni przed jego zakończeniem, miał 7 pilotów w dyskusji z różnymi korporacjami. Czy jest to tylko efekt hossa, który otaczał Blockchain i Metaverse wcześniej? Czy jest to dlatego, że Gen AI jest prawdziwym graczem?

Wszystko sprowadza się do pytania: Czy GenAI jest warte hossa?

Po pierwsze, nie jest rzadkością, gdy nowa obiecująca technologia lub pomysł zostaje przehype’owany w krótkim terminie, być może ze szkodą dla jego długoterminowych perspektyw. Jeśli będziemy kontynuować rysowanie paraleli między GenAI a Blockchain, na wstępnym etapie dojrzałości blockchain został opisany przez wielu jako rewolucja technologiczna, która zmieni świat, podobnie jak GenAI jest opisywany dzisiaj. Jednak kilka lat później, w 2018 roku, Gartner ogłosił, że blockchain wszedł w tzw. „przełęcz rozczarowania”, co odpowiada także spadkowi zainteresowania konsumentów o ponad 30% od poziomów szczytowych i spadku inwestycji VC o 45% z 2018 do 2019 roku.

W przeciwieństwie do blockchain, na wstępnym etapie dojrzałości GenAI już ma wiele przypadków użycia w różnych branżach, które są komercyjnie wykonalne. Ich liczba ma się zwiększyć, gdy więcej branż przyjmie rozwiązania GenAI. W swojej最近nej publikacji Gartner umieścił technologie generatywne AI na szczycie tzw. „krzywej hossa”, co wskazuje, że może nastąpić korekta oczekiwań i pewnego rodzaju rozczarowanie w najbliższej przyszłości.

Podsumowanie

Czy oznacza to, że po tak dużym popycie na rozwiązania Generative AI, technologia jest skazana na to, aby zniknąć z radaru? Ten scenariusz jest mało prawdopodobny, ponieważ GenAI już udowodnił swoją fundamentalną trwałość i elastyczność w różnych sferach ludzkiej aktywności, od nauki po sztukę po łańcuch dostaw.

Jednak spowolnienie rozwoju technologicznego jest nieuniknione, przy czym główną przyczyną jest pilna potrzeba kontroli i regulacji użycia GenAI. Do tej pory ten instrument został wykorzystany stosunkowo swobodnie, bez żadnych ograniczeń prawnych. Prawne regulacje ustanowią nową trajektorię w ewolucji technologicznej, i trudno przewidzieć, gdzie ona doprowadzi, ponieważ GenAI z jego bieżącymi możliwościami jest całkowicie bezprecedensowy w historii ludzkości.

Innym czynnikiem, który ma ograniczyć Generative AI w przyszłości, ironicznie jest rosnący rozmiar dużych modeli językowych. W końcu możliwości chipów AI nie nadążą za rozwojem technologicznym, a aspiracja do budowy sztucznej inteligencji ogólnej i rosnące objętości danych wymagają bardzo złożonej inżynierii i znacznie większej mocy obliczeniowej.

Te ograniczenia jednak otwierają ogromne pole do badań, eksperymentów i nietypowych podejść do kompresji LLM, wzrostu mocy obliczeniowej, przechowywania danych itp.