Większość firm przecenia AI — oto, co można zrobić zamiast budować własny AI

Każdy pragnie AI, ale prawie każdy robi to źle. Wdrożenie sztucznej inteligencji jest najwyższym priorytetem w radach nadzorczych, a jednak większość obiecujących projektów nigdy nie opuszcza piaskownicy. Zgodnie z danymi statystycznymi, 30% inicjatyw związanych z generatywną sztuczną inteligencją zostanie porzuconych po nieudanym dowodzie pojęciowym do końca 2025 roku. Ale z wnętrza dołów wdrożeniowych jedna rzecz jest jasna: firmy nie zawodzą, ponieważ AI jest za trudne. Zawodzą, ponieważ założyciele zrobili to zbyt skomplikowane.

Dlaczego budujesz wahadłowiec kosmiczny, aby dostarczyć pizzę?

Przyjęcie AI w stary sposób zajmuje zbyt dużo czasu. Po pierwsze, zespoły spędzają 6 tygodni tylko na planowaniu. Następnie potrzebują 3-6 miesięcy średnio, aby stworzyć model z prawdziwego świata, oczyszczenie danych i ustawienie funkcji. I to w przypadku, gdy wszystko idzie dobrze. Większość niestandardowych projektów AI kończy się opóźnieniami, często trwa ponad rok, aby je ukończyć, zgodnie z naszymi danymi z recentnego sondażu.

Tymczasem wiele problemów, które są rozwiązywane, nie wymaga misji na Księżyc. Po prostu potrzebują działającej technologii, wdrożonej szybko. Gotowe rozwiązania demonstrują możliwości wdrożeniowe w ciągu kilku dni lub tygodni, podczas gdy rozwój niestandardowy zwykle wymaga 5-6 miesięcy lub więcej na pełne wdrożenie. Ta sześciokrotna przewaga szybkości przekłada się bezpośrednio na wcześniejszą realizację wartości i zmniejszone ryzyko projektu.

W sprzedaży biletów na wydarzenia, inteligentna automatyzacja może zwiększyć konwersje w ostatniej chwili, oferując dodatkowe bilety użytkownikom, którzy najprawdopodobniej wezmą udział, nie tylko na stronie głównej, ale także za pomocą powiadomień push. Narzędzia do prognozowania popytu pomagają organizatorom uniknąć nieobecności i przeciwstawiają się przepełnieniu.

Na rynkach i w handlu elektronicznym, narzędzia, które konwertują pliki PDF lub arkusze kalkulacyjne przesłane przez sprzedawców na czyste oferty, mogą zaoszczędzić godziny ręcznej pracy i poprawić, jak łatwo produkty są znalezione. Proste przypomnienia o ograniczonym stanie, szybkiej dostawie lub popularnych przedmiotach mogą również pomóc zwiększyć wskaźniki zakupu.

W aplikacjach randkowych, korzystanie z sygnałów behawioralnych, takich jak zwyczaje wiadomości, czas odpowiedzi i iteracje profilu, może prowadzić do lepszych dopasowań niż poleganie wyłącznie na wspólnych zainteresowaniach. Dla nowych użytkowników, pomocny asystent na etapie wdrożenia może zmniejszyć odpad, prowadząc ich przez tworzenie bardziej autentycznych i atrakcyjnych profili.

AI to nowe chmury, więc traktuj je w ten sposób

Czy pamiętasz, kiedy firmy budowały własne usługi? Infrastruktura była niestandardowa, droga i krucha. Potem przyszły chmury, i wszystko się zmieniło na modułowe, skalowalne i szybkie.

AI przechodzi przez tę samą transformację. W 2025 roku każda firma musi przyjąć AI szybko — aby zbudować umiejętności, utrzymać konkurencyjność i spełnić wymagania klientów. Ale nie musisz wynajdywać koła i zaczynać od zera.

Sukces z AI nie wymaga drogiej technologii. To, co się liczy, to jak szybko możesz przekształcić swoje istniejące narzędzia w działające rozwiązania — i to w dużej mierze zależy od twojego budżetu.

Nasze badania pokazują, że rozwój niestandardowego AI zwykle kosztuje między 250 000 a 5 milionów dolarów z góry dla większych firm, z około 25 000 dolarów miesięcznie w kosztach utrzymania. Gotowe rozwiązania są bardziej przystępne, kosztując od 50 000 do 500 000 dolarów, aby rozpocząć, z miesięcznymi opłatami w wysokości około 7 500 dolarów.

Teraz to nie oznacza, że każda firma powinna unikać budowania własnego AI. To po prostu nie każdy potrzebuje tego. Szczególnie dla nowych lub rozwijających się projektów, gotowe „plug-and-play” AI mogą być mądrzejszym i bardziej przystępnym wyborem.

Projekty prestiżowe zabijają twój postęp

Jednak nie tylko startupy wybierają gotowe rozwiązania AI. Nawet giganci technologiczni, tacy jak Netflix, czasami porzucają rozwój własnych modeli podstawowych na rzecz partnerstwa z OpenAI.

Ich współpraca tworzy narzędzie wyszukiwania konwersacyjnego, które rozumie naturalne żądania językowe, takie jak „Pokaż mi thrillery z silnymi kobiecymi rolami w Europie”. Ta zaskakująca zmiana pokazuje, jak nawet dobrze zasobni firmy teraz rozpoznają zalety wykorzystania istniejącego AI.

Więc, powiedzmy szczerze: niestandardowe AI wygląda dobrze. Wygląda imponująco na slajdach. Lubię ego. Ale podczas gdy jedna firma jest obsesją na punkcie perfekcji, inna jest wysyłana, uczy się i komponuje wyniki. Wpływ pochodzi z działania, a nie z diagramów architektonicznych.

To, co wygląda jak innowacja, jest często odmową priorytetu. Firmy nie uruchamiają małych, ponieważ boją się, że nie są „wystarczająco zaawansowane”. Ale ten strach sygnalizuje głębszy problem: wiele zespołów buduje, aby czuć się zajętymi lub uniknąć konfrontacji z brudnymi lukami operacyjnymi.

Projekty prestiżowe są często używane do ominięcia prawdziwych ograniczeń. Opóźniają opinie klientów, unikają dotyku systemów legacy i chronią zespoły przed odpowiedzialnością międzyfunkcyjną. Szkic tablicy jest czystszy niż naprawa higieny danych. Niestandardowy model jest seksowniejszy niż wyrównanie z działem sprzedaży.

Zespoły, które wygrywają, myślą o AI jako o hydraulice. Ciche, użyteczne, nieeleganckie. Twoje AI powinno służyć twojej firmie, a nie odwrotnie.

Jeśli nie jest wysłane, to nie ma znaczenia

Przywództwo musi przestać traktować AI jak projekt vanitatywny i zacząć traktować je jak infrastrukturę produktu. Szybkość jest ważniejsza niż polerowanie. Opinia bije teorię. Prawdziwe zwycięstwa pochodzą z ciągłego wdrożenia i optymalizacji w świecie rzeczywistym, a nie z białych książek. AI, które dostarcza wartość, nie zaczyna się od niekończącego się planowania. Zaczyna się od prostego pytania: „Jak szybko możemy ruszyć?”.

To, co również odkryliśmy, to fakt, że niektóre branże mają lepsze wyniki z gotowymi rozwiązaniami AI niż inne. Banki i firmy finansowe mają najwyższy wskaźnik sukcesu, wynoszący 88%, podczas gdy producenci plasują się na drugim miejscu z 84%. Największa różnica, jaką do tej pory widzieliśmy, jest w sektorze opieki zdrowotnej — gotowe rozwiązania AI działają lepiej o 28% niż niestandardowe rozwiązania. Detaliści również radzą sobie dobrze z gotowymi rozwiązaniami AI, osiągając 82% sukcesu w porównaniu z 55% dla niestandardowego AI.

Ale twój sukces w przyjęciu AI nie jest tylko kwestią twojej branży. Prawdziwa przewaga AI pochodzi z wczesnego wysyłania, mierzenia wpływu i nieustannego dostosowywania, zamiast gonienia teoretycznej perfekcji.

Oto, co możesz zrobić zamiast budować własny AI:

• Zacznij od skupionego audytu funkcji AI, aby zidentyfikować najcenniejsze możliwości
• Użyj modułowych narzędzi, które łączą się za pomocą API i działają z twoimi istniejącymi danymi
• Śledź sukces poprzez jasne wyniki biznesowe, takie jak przychody, wydajność lub satysfakcja klienta
• Utrzymuj cykl krótki: uruchom, naucz się i udoskonal

W końcu, działanie bije perfekcję

Był czas, kiedy korzystanie z zaawansowanej technologii wydawało się czymś zarezerwowanym tylko dla firm o wartości miliardów dolarów. Ale to już nie jest tak. To nie jest już kwestia drogich pomysłów czy idealnych planów. To tylko kwestia wypuszczenia czegoś na rynek, zobaczenia, jak to się sprawdza w świecie rzeczywistym i naprawienia tego po drodze. Czy to oszczędza ludziom czas, pomaga zespołom się skoncentrować, czy po prostu ułatwia jeden irytujący proces, to jest miejsce, w którym pochodzi prawdziwa wartość.

Przerwa rośnie między tymi, którzy nadal próbują się przygotować, a tymi, którzy już się poruszyli. W końcu to nie jest kwestia tego, kto miał najbardziej genialny pomysł. To kwestia tego, kto miał odwagę zacząć.

Prawdziwi zwycięzcy w AI nie gonzą prestiżu. Wysyłają, uczą się i iterują. Z dzisiejszymi narzędziami i ramami, szybkie i mierzone przyjęcie jest w zasięgu każdej firmy napędzanej technologicznie.