2026: Рік, коли інвестори роблять ставку на «нудний» штучний інтелект

Гонитва за наступною яскравою моделлю штучного інтелекту спокуслива, як і декадентський десерт. Але цей торт не є справжньою вечерею, так само як наступний інструмент штучного інтелекту не є рішенням бізнес-проблеми. Справжній успіх зі штучним інтелектом приходить завдяки здоровим звичкам, таким як чисті дані, прозорість та архітектура, яка зростає разом з вашим бізнесом. Коли лідери інвестують у цей фундамент, вони отримують здатність швидко рухатися, коли цукровий ажіотаж згасає, а настає наступна нова хвиля штучного інтелекту.

Ось що я маю на увазі під «нудним ШІ». Не нудним чи неамбітним, а дисциплінованим. Нудний ШІ зосереджується на надійності, а не на новизні, інтеграції, а не на експериментах, та результатах, а не на демонстраціях. Це не гламурна робота з очищення даних, модернізації систем, управління моделями та вбудовування ШІ в повсякденні робочі процеси, де він непомітно приносить цінність.

Саме ця основа дозволяє організаціям швидко рухатися вперед, не збільшуючи ризики. Вони можуть впевнено впроваджувати нові моделі, агентів та можливості, оскільки вони не посилюють зламані процеси чи крихкі системи. Нудний штучний інтелект робить можливими майбутні інновації.

У гонитві за блискучим об'єктом штучного інтелекту

Менталітет золотої лихоманки у сфері штучного інтелекту зазвичай виникає через те, що організації відчувають, що вони відстають, у поєднанні з тиском на швидке впровадження найновіших інновацій. Це посилюється вимогами керівництва та ради директорів, маркетингом конкурентів та інвесторами, які прагнуть вирватися вперед. Однак занадто швидкі дії можуть легко мати наслідкові наслідки, що призводять до поширених пасток, таких як фрагментовані пілотні проекти, некеровані потоки даних та немасштабовані прототипи. Незважаючи на цей поспіх, численні дослідження, включаючи часто цитоване дослідження MIT, показують, що лише близько 5% Пілотні програми штучного інтелекту досягають швидкого збільшення доходів, не надаючи практично жодного помітного впливу на прибутки та збитки.

Штучний інтелект робить нас швидшими, ніж будь-коли, але коли основні звички хибні, ця швидкість збільшує ризик замість цінності. З колосальним 92% компаній, які планують збільшити свої інвестиції у штучний інтелект цього року, ми не повинні закривати очі на це зростання без міцної основи штучного інтелекту.

Подолання технічного боргу в епоху штучного інтелекту

згідно з деякими Оцінки, США мають понад 1.5 трильйона доларів застарілого, «незграбного старого» програмного забезпечення. Зіткнувшись з витратами на його виправлення, багато організацій просто накладають штучний інтелект на старіючі системи, не звертаючи уваги на базові дані та архітектуру. Проблема полягає в тому, що в епоху генеративного штучного інтелекту моделі настільки ж хороші, як і дані, що лежать в їх основі. Без даних, готових до використання зі штучним інтелектом, які є чистими, добре керованими та доступними, навіть найсучасніші LLM дають поверхневі результати. Підготовка даних для ШІ — це не захоплива робота, але вона є важливою. Організації, які зволікають із цією дисципліною, лише прискорюють накопичення технічного боргу та обмежують свою здатність перетворювати інвестиції у ШІ на реальну цінність.

Технічний борг – це вартість вибору недорогого короткострокового рішення замість інвестування в краще, довгострокове рішення, яке, можливо, буде дорожчим на початку. Ми бачимо, що це відбувається з різних причин, включаючи занепокоєння щодо вартості, етики, конфіденційності, втрати робочих місць та браку досвіду. Незалежно від виправдання, результатом є те, що компанії можуть зіткнутися з вищими фінансовими витратами, підвищеною вразливістю та довгостроковими бізнес-проблемами.

Технічний борг, накопичений зараз, визначатиме, чи зможуть компанії конкурувати через 5-10 років. Переможцями у сфері штучного інтелекту будуть не ті, хто женеться за ажіотажем, а ті, хто виконує «негламурну» роботу зі створення чистих, готових до майбутнього систем.

Будівництво фундаменту перед вежею

За моїм досвідом, проекти штучного інтелекту, які намагаються бути №1, найкрутішими, найяскравішими в усьому світі, зазвичай зазнають найбільших збоїв. Я бачив це знову і знову. Тим часом, справжні MVP – це практичні, беззастережні інструменти, які непомітно спрощують життя людей, допомагаючи їм швидше знаходити інформацію та спростити виконання щоденних завдань. Замість того, щоб намагатися переписати весь процес, ці інструменти плавно інтегруються в існуючі робочі процеси та виконують роботу з мінімальними перервами. Автоматизація буденних справ не приведе вас до виступу з ключовою доповіддю, але вона значно підвищить продуктивність, масштабує ваші операції та забезпечить сталий розвиток вашого бізнесу.

Зрештою, яскраві демонстрації привертають увагу, але успіх залежить від закладення правильної основи на початку. Компанії повинні зосередитися на безперебійній інтеграції робочих процесів, надійних платформах та реальних результатах, які важливіші за блискучі функції. Щоб досягти цього, я люблю дотримуватися простого контрольного списку:

✅ Зосередьтеся на вирішенні реальних проблем та впровадженні практичних інструментів штучного інтелекту в існуючі робочі процеси.

✅ Закласти основну основу – оптимізувати системи, очищати дані, створювати надійні архітектури.

✅ Забезпечте управління, чітку комунікацію та масштабуйте рішення, які додають лише реальну цінність.

Створюючи цей фундамент, перш ніж намагатися масштабувати вежу штучного інтелекту, організації готуються до повного використання переваг сталого штучного інтелекту, отримуючи тривалу стратегічну та конкурентну перевагу.

Чому успіх ШІ сьогодні також вимагає єдиного керівництва

І ця потреба в міцній основі не обмежується лише технологіями – вона поширюється і на узгодженість керівництва. Навіть найґрунтовніші, практичні ініціативи у сфері штучного інтелекту можуть зупинитися, якщо команда керівників не рухається синхронно. Штучний інтелект дозрів таким чином, що ІТ-відділи не можуть самостійно просувати інновації. Сьогодні справжній успіх у сфері ШІ вимагає повністю узгодженого та злагодженого керівництва.

Нові дані про це свідчать 31% Лідери технологічних компаній США повідомляють про тіснішу співпрацю між директорами з інформаційних технологій, директорами з управління інвестиційними програмами та генеральними директорами, ніж лише рік тому, що значною мірою зумовлено необхідністю виконання бізнес-цілей на основі штучного інтелекту. Стратегія ШІ вмирає, коли лише один відділ «володіє» нею окремо. Таке об'єднане партнерство процвітає, коли застосовуються три принципи: єдина стратегія на основі ШІ, чітке та прозоре управління та сприяння культурі інновацій. Коли лідери діють разом, організації можуть створити операційну основу, яка дозволить ШІ безпечно та конкурентоспроможно масштабуватися.

Це ще одна дисципліна, що стоїть за тим, що я називаю «нудним ШІ», і саме вона може легко відокремити тих, хто першим почав використовувати нові технології, від лідерів, які прагнуть успіху.

Тихі фундаменти, тривалий вплив

Найшвидше на рентабельності інвестицій у штучний інтелект отримають ті компанії, чиї лідери та інвестори відділяють готовність від ажіотажу, зосереджуючись на фундаментальних аспектах: інвестуванні в чистоту даних, модернізації базових систем та впровадженні інтелектуальної автоматизації вже сьогодні. Наступна хвиля ефективних проектів у сфері штучного інтелекту не буде яскравими та радикальними; це будуть практичні, «нудні» інструменти, які оптимізують робочі процеси та обробляють повторювані завдання.

Звільняючи людей від рутинної роботи, «нудний ШІ» дозволяє їм зосередитися на тому, що вони роблять найкраще – творенні, об’єднанні та інноваціях. Справжня цінність ШІ виходить за рамки простого сприяння більшій швидкості чи ефективності, а й створює простір для уяви, співпраці та змістовної роботи. Ті, хто вирішить застосувати цей підхід, налаштуються на справжній успіх у 2026 році та надалі.