Czy bańka AI pęknie w 2026 roku? – Nawigacja w rzeczywistości inwestycyjnej AI

Być albo nie być – to jest pytanie dotyczące pęknięcia bańki AI w 2026 roku.

Przejdę od razu do sedna – nie pęknie. To wszystko, czy musisz dalej czytać?

Tak, musisz wiedzieć, jakie są powody zaufania do tego przekonania, co mogłoby się wydarzyć, aby zmieniłem swoje zdanie, oraz co jest najważniejsze, jak skierować Twoją firmę z dala od potencjalnego wpływu.

Ale najpierw, przyjrzyjmy się powodom za tą masową spekulacją o nadchodzącym pęknięciu, które przez miesiące było na czołówkach gazet codziennie.

Rozpakowywanie strachu: Panika inwestorów i szturm na inwestycje AI

Prawdopodobnie największym strachem, który napędza tę sensację, jest panika inwestorów. Miliony dolarów są pompowane do tego balonu AI każdego dnia, a każdy inwestor i przedsiębiorca kapitałowy liczy na to, że znajdzie następną dużą kopalnię złota. Prywatne inwestycje w AI wzrosły ponad trzynastokrotnie od 2014 roku, osiągając 252,3 miliarda dolarów w 2024 roku, z znaczącą częścią (ponad 33 miliardów dolarów) skupioną na generatywnym AI. Każdy najmniejszy szmer, że pieniądze mogą zostać stracone, szybko wysyła fale szoku wokół społeczności inwestorów i świata biznesu, z firmami startowymi i innymi podmiotami korporacyjnymi martwiącymi się o swój budżet roczny lub skąd przyjdzie następna runda finansowania. Niedawno, gdy znany miliarder Peter Thiel ogłosił, że wycofuje się z akcji AI Nvidia, to jeszcze bardziej nakręciło nerwowość o deflacji balonu AI.

Dylemat ROI: Trudności GenAI i eksperymenty korporacyjne z AI

GenAI zdecydowanie był katalizatorem hype’u i boomu inwestycyjnego, ale poza obawami dotyczącymi marż zysku i zawyżonych wycen, dzwony alarmowe zaczęły dzwonić wśród urzędników ds. zgodności, bezpieczeństwa i prawa, którzy opowiadają się za odpowiedzialnym, godnym zaufania AI i polityką zarządzania ryzykiem modeli.

Potem pojawiło się badanie MIT, z którego wynika, że 95% inwestycji w GenAI nie przynosi żadnego zwrotu, a większość z nich utknęła w fazie pilotażu lub eksperymentów, pozostawiając wiele organizacji z pytaniem, czy w ogóle inwestować w AI.

To prowadzi mnie do prawdziwego problemu za lękiem przed pęknięciem bańki – firmy, które wskakują do tego bez właściwej oceny swoich prawdziwych potrzeb i najlepszego sposobu ich rozwiązania.

FOMO i jego konsekwencje: Jak pośpieszne wdrożenia AI powodują chaos operacyjny

Już widzieliśmy, co się dzieje, gdy firmy wskakują do tego bez strategii – chaos wśród personelu i IT. W rzeczywistości, 60% decydentów IT, których zbadaliśmy w 2024 roku, przyznało, że ich motywacją do inwestowania w AI była FOMO. Tak, strach przed pozostaniem w tyle i pozwoleniem rywalom na wyprzedzenie ich spowodował odruchy kolanowe u wielu decydentów.

Przeskoczmy do roku 2024, kiedy to najnowsze badanie ABBYY – przeprowadzone przez Opinium Research w lipcu – pokazało, że liderzy biznesu zwiększyli wydatki na najnowszą technologię, GenAI, jednak większość z nich miała trudności z jej użyciem. Niewiele mniej niż jedna trzecia (31%) odkryła, że szkolenie modeli GenAI jest trudniejsze niż się spodziewało, podczas gdy 28% stwierdziło, że narzędzia były trudne do zintegrowania ze względu na problemy z danymi i bieżącymi procesami. Ponadto, 26% nie miało właściwego zarządzania, a co gorsza, jedna piąta (21%) twierdzi, że personel niewłaściwie używa narzędzi GenAI, a taka sama liczba cierpi na potencjalnie szkodliwe halucynacje.

Ale tu jest sedno. Większość respondentów przyznała, że potrzebuje innych technologii, aby uratować sytuację. 1 na 4 (40%) firm amerykańskich wprowadziło agenci AI, ponad jedna trzecia (36%) skorzystała z inteligencji procesów, 31% uzupełniła o Document AI, a 23% dodała retrieval augmented generation (RAG).

Podejście wielonarzędziowe: łączenie GenAI z uzupełniającymi technologiami

Wzmacnianie GenAI tymi innymi technologiami spowodowało, że liderzy biznesu zobaczyli lepszą spójność danych wyjściowych (58%), lepszą integrację z istniejącymi procesami roboczymi (50%), bardziej dokładne i niezawodne wyniki (48%), większą efektywność kosztową i oszczędności (44%) oraz zwiększone zaufanie użytkowników (42%).

Lekcja jest jasna, nie rozróżniające wydatki na GenAI często nie przynoszą wartości. Firmy wydają pieniądze na narzędzia, które obiecują więcej, niż mogą dostarczyć. W niektórych przypadkach nie potrzebują ich nawet. To takie działania powodują, że bańka AI nie przestaje się napompowywać.

Strategiczne kroki do przodu

Przed przystąpieniem do wykorzystania narzędzi GenAI lub agenty AI, firmy muszą najpierw ocenić bieżące procesy i stworzyć mapę widoczności przepływu pracy, korzystając z zaawansowanych narzędzi analitycznych, które wskazują problemy, wskazują możliwości automatyzacji i monitorują wydajność.

Firmy takie jak OpenAI będą nadal burzyć, wprowadzając nowe sposoby rozwiązywania prawdziwych problemów świata – ale nigdy nie będą jednym punktem zatrzymania. Inni dostawcy i technologie zawsze będą potrzebne, aby dojść do celu. The Wall Street Journal niedawno zauważył, że LLM może dostawać hype, ale małe modele są konieczne, aby firmy uzyskały wartość, której potrzebują od swoich narzędzi. Powołuje się na badanie Nvidia i Georgia Institute of Technology, które stwierdziło, że agenci AI są używani do wąskich, powtarzalnych zadań, do których małe modele językowe są o wiele bardziej odpowiednie. Ludzie zaczną zdawać sobie sprawę, jak mogą utrzymać koszty na niskim poziomie, zdając sobie sprawę, że nie ma potrzeby szkolić modelu na 30 000 dokumentach i spalić komputery, kiedy wyrażenie regularne może to zrobić równie dobrze. Ponadto, społeczność open-source rozwija się bardzo szybko, dając klientom więcej opcji do wyboru i eksperymentowania.

Więc, aby podsumować, w 2026 roku nadal będą ogromne inwestycje w AI, ale w bardziej przystosowane narzędzia, które koncentrują się na rozwiązywaniu prawdziwego problemu biznesowego, gdyż szefowie firmy będą przywracali priorytety i brali pod uwagę wpływ potrzebny w stosunku do obietnic dotychczasowych. Dostawcy, którzy określą ścieżkę do sukcesu i będą używać technologii z zdrowym rozsądkiem, zwyciężą – a ten boom AI będzie nadal się rozwijał, napędzany przez strategię, wymierne przychody i popyt, a nie hype.