Генеративный ИИ: Сдвиг корпораций от крупных брендов к решениям стартапов

Генеративный ИИ и чат-боты не являются чем-то новым для мира с 2022 года. Это не только о Siri или Alexa, но и о старой доброй ELIZA, одном из первых примеров обработки естественного языка, которая сейчас была бы 57-летней дамой. Однако только через полвека, когда Chat GPT и другие известные большие языковые модели доказали технологию как коммерчески жизнеспособную в широком спектре отраслей, бизнес понял, что им нужны решения Генеративного ИИ как можно скорее.

Немногие из них, однако, понимают, для чего им нужен Генеративный ИИ, и еще меньше понимают сложность задачи и необходимые ресурсы. Вот где мы приходим – ускорители и консалтинговые компании.

Шитье на заказ или готовая одежда?

Хороший костюм, пошитый по индивидуальным меркам из предпочитаемой ткани, цвета и с учетом конкретного случая, является ценным вложением. Люди, которые носят такие костюмы, не беспокоятся о своем виде. Они знают, что выглядят идеально и чувствуют себя соответствующе. Индивидуальное технологическое решение на основе ИИ, которое создано для достижения конкретных бизнес-целей, имеет повышенную безопасность и идеально интегрируется в корпоративные системы, является настоящим костюмом Джеймса Бонда.

Это хорошее сравнение, которое дает общее представление. Но давайте погрузимся немного глубже в причины, по которым большинство корпоративных компаний предпочитают не реализовывать готовые решения ИИ, даже от лидеров рынка:

Прежде всего, эффективная интеграция Генеративного ИИ невозможна без высокоиндивидуальной работы для каждой компании, которая требует отдельной команды, осведомленной о стратегических планах развития компании, целях и доступности ресурсов. Решение Генеративного ИИ, которое оказалось рабочим для одной компании, вероятно, окажется бесполезным для другой.

Во-вторых, небольшой стартап полностью погружается в особенности компании и предлагает индивидуальное решение от команды экспертов по ИИ, которые способны работать с открытыми моделями, безопасно обучать их на корпоративных данных и размещать их на серверах клиента. Это позволяет создать решение на месте и соответствовать требованиям безопасной развертки и хранения данных, что является приоритетом для корпоративных компаний.

Для чего компании нужен Генеративный ИИ?

Поскольку Генеративный ИИ относительно новый на корпоративном рынке, основным способом получения опыта и прогресса является проб и ошибок, что означает запуск пилотных проектов. Пока у нас нет достаточно эталонов в различных секторах, это является наиболее продуктивным способом найти решение, которое идеально соответствует уникальным потребностям компании.

Тем не менее, есть определенные тенденции в корпоративных запросах на решения Генеративного ИИ:

1. Умные текстовые и голосовые боты на основе больших языковых моделей для предоставления высококачественной помощи службам поддержки и запросам клиентов различной сложности.

2. Помощник сотрудника ИИ (например, помощник менеджера по продажам, который анализирует разговор с потенциальным клиентом и одновременно генерирует идеи и предложения для специалиста)

3. Копилоты для разработчиков

4. Решения для HR по автоматизации набора персонала и адаптации

5. Маркетинговые инструменты: генерация изображений и аватаров, написание статей и отзывов о продуктах.

«Нет Генеративному ИИ» – это вывод, к которому некоторые клиенты не ожидают прийти, но легко согласятся после анализа текущего состояния и бизнес-целей компании. ИИ ради ИИ – это расточительство ресурсов, которые технология призвана устранить.

Возможности рынка Генеративного ИИ

Согласно оценке PitchBook, рынок Генеративного ИИ достигнет $42,6 млрд к концу 2023 года и ожидается, что будет расти с темпом 32% в год, достигнув $98,1 млрд к 2026 году. Эти прогнозы не учитывают потенциал Генеративного ИИ для расширения общего адресного рынка программного обеспечения ИИ.

Это сравнимо с 22,6% темпом роста отрасли ИИ в целом, что означает, что Генеративный ИИ будет продолжать превосходить более широкую отрасль.

Если прогнозы не достаточно убедительны, вот иллюстративный факт из нашего опыта как ускорителя. После турбулентного 2022 года, связанного с экономическим спадом и быстрым снижением венчурных инвестиций, программы ускорения Intema сместили фокус с привлечения средств на запуск пилотных проектов с корпорациями.

В 2023 году Intema провела две программы ускорения с абсолютно разными доминирующими технологиями: Metaverse и Генеративный ИИ. На протяжении программы мы соединяем стартапы с корпоративными клиентами, чтобы обсудить потенциальные технологические решения, организовать демонстрации и, если успешно, заключить соглашения о потенциальных пилотных проектах. Программа ускорения Metaverse привела к 4 пилотным проектам с корпоративными клиентами, что является отличным результатом, учитывая специфику и сложность технологии.

Программа Генеративного ИИ, даже за несколько недель до ее завершения, имела 7 пилотных проектов в обсуждении с рядом корпораций. Итак, является ли это просто эффектом хайпа, который когда-то окружал Blockchain и Metaverse, или это потому, что Генеративный ИИ является настоящим прорывом?

Все сводится к вопросу: Стоит ли Генеративный ИИ хайпа?

Прежде всего, не редко новая перспективная технология или идея слишком сильно разрекламируется в краткосрочной перспективе, возможно, к ущербу ее долгосрочным перспективам. Если мы продолжим проводить параллели между Генеративным ИИ и Blockchain, на начальном этапе зрелости Blockchain был описан многими как технологическая революция, которая изменит мир, как и Генеративный ИИ сегодня. Однако годы спустя, в 2018 году, Gartner объявил, что Blockchain вошел в фазу разочарования, что также соответствует более чем 30% снижению потребительского интереса с пиковых уровней и 45% снижению венчурных инвестиций с 2018 по 2019 год.

В отличие от Blockchain, Генеративный ИИ на начальном этапе зрелости уже имеет много коммерчески жизнеспособных кейсов в широком спектре отраслей. Их количество ожидается расти, поскольку все больше отраслей принимают решения Генеративного ИИ. В недавней публикации Gartner поместил технологию Генеративного ИИ на пик так называемой «кривой хайпа», что указывает на то, что может быть коррекция ожиданий и некоторое разочарование в ближайшем будущем.

Заключение

Значит ли это, что после такого большого спроса на решения Генеративного ИИ технология обречена на то, чтобы исчезнуть с радаров? Этот сценарий маловероятен, поскольку Генеративный ИИ уже доказал свою фундаментальную жизнеспособность и гибкость в различных сферах человеческой деятельности, от науки до искусства и цепочки поставок.

Однако замедление развития технологии неизбежно, и основной причиной здесь является срочная необходимость контролировать и регулировать использование Генеративного ИИ. Пока эта технология использовалась относительно свободно, без каких-либо правовых ограничений. Правовое регулирование установит новый путь в эволюции технологии, и трудно предсказать, куда она пойдет, поскольку Генеративный ИИ с его текущими возможностями является совершенно беспрецедентным в истории человечества.

Другим фактором, который ожидается ограничить Генеративный ИИ в будущем, является рост размера больших языковых моделей. Рано или поздно возможности чипов ИИ не смогут поспевать за развитием технологии, и стремление создать Искусственный Общий Интеллект и растущие объемы данных требуют высоко сложной инженерии и намного большей вычислительной мощности.

Эти ограничения, однако, открывают широкое поле для исследований, экспериментов и нестандартных подходов к сжатию больших языковых моделей, росту вычислительной мощности, хранению данных и т. д.