2026: Рік спеціалізованого штучного інтелекту в підприємстві

Для підприємств, які поспішають інтегрувати штучний інтелект, одна перешкода постійно виникає, незалежно від того, як швидко розвиваються технології: галюцинації. Нещодавнє Bain & Company Звіт виявив, що якість результатів залишається головною перешкодою для впровадження GenAI, незважаючи на значне збільшення корпоративних експериментів та інвестицій за останній рік. Проблему посилюють такі помічники ШІ, як ChatGPT, Copilot та Perplexity, які спотворюють новинний контент, згідно з одним звітом. 45% часу, введення відсутній контекст, оманливі деталі, неправильні атрибуції або повністю вигадана інформація.

Ми переходимо від фази «вау» штучного інтелекту до фази продуктивності, де вимірюваний вплив важливіший за новизну. Ці неточності не лише підірвуть довіру, але й поставлять під загрозу прийняття рішень у підприємстві. Одне-єдине уявне розуміння може призвести до репутаційної шкоди, помилкової стратегії або... дороговартісних операційних помилокОднак багато організацій продовжують впроваджувати універсальні моделі штучного інтелекту, не створені для спеціалізованих робочих процесів та регуляторних обмежень їхніх галузей, щоб уникнути відставання від конкурентів.

Ризики покладання на універсальний штучний інтелект

Моделі загального призначення, безумовно, мають свої сильні сторони. Вони дуже ефективні для широкого вироблення ідей, складання чернеток та пришвидшення рутинних комунікаційних завдань. Але оскільки підприємства розширюють використання ШІ на більш спеціалізовані або регульовані робочі процеси, починають з'являтися нові категорії ризиків. Галюцинації – це лише одна частина ландшафту ризиків. До них додається зростаючий набір вразливостей з високими ставками, таких як джейлбрейки, оперативні введення даних та витік конфіденційних даних. Ці загрози стають ще гострішими, коли ШІ торкається критично важливих робочих процесів.

Раніше цього року в заявках на охорону здоров'я було виявлено кілька випадків клінічно значущі галюцинації, включаючи підвищену ймовірність неправильного діагнозу. Це виявило підвищену небезпеку використання неспеціалізованих моделей у середовищах з високими ставками. Неправильно витлумачений медичний висновок або неправильна рекомендація можуть призвести до наслідків, що змінюють життя, а також до переривання інакше оптимізованих робочих процесів.

Це не дивно 72% компаній S&P 500 тепер повідомляють про ризики, пов’язані зі штучним інтелектом, порівняно з лише 12% у 2023 році. Їхні занепокоєння варіюються від конфіденційності даних та упередженості до витоку інтелектуальної власності та дотримання нормативних вимог, що сигналізує про ширші зміни: ради директорів компаній та інвестори все частіше ставляться до ризиків, пов’язаних зі штучним інтелектом, з такою ж серйозністю, як і до кібербезпеки.

Перехід до спеціалізованих систем штучного інтелекту

2025 рік довів, що сам по собі масштаб більше не є рушійною силою для значних проривів. Хоча ранні роки GenAI визначалися принципом «Чим більше, тим краще», ми досягли плато, де збільшення розміру моделі та навчальних даних дає лише поступові результати.

Спеціалізовані, предметно-орієнтовані моделі штучного інтелекту не намагаються знати все; натомість вони розроблені так, щоб знати, що важливо в контексті конкретної галузі чи робочого процесу.

Спеціально розроблений штучний інтелект забезпечує три критичні переваги:

1. Вища точність: Моделі, що базуються на інформації про компанії та галузь, перевершують широкі моделі за точністю та надійністю.
2. Швидший ROI: Оскільки ці системи безпосередньо пов'язані з визначеними завданнями та робочими процесами, вони швидше забезпечують вимірний вплив.
3. Безпечніше розгортання: Спеціально розроблені системи більш природно узгоджуються з галузевими нормами, зменшуючи ризики та спрощуючи внутрішнє впровадження.

Ринок штучного інтелекту реагує відповідно: інструменти, такі як Harvey (юридичні операції), Проєкт Меркурій від OpenAI (фінансове моделювання та аналіз), а також Anthropic Клод для наук про життя (наукові дослідження та відкриття) відображають ширший поворот до спеціалізації.

Причина проста: лише 39% компаній наразі повідомляють про прямий прибуток від інвестицій у штучний інтелект, що свідчить про те, що самі лише універсальні інструменти не забезпечують рентабельності інвестицій на рівні підприємства.

Забезпечення реальної, вимірюваної рентабельності інвестицій у штучний інтелект

Спеціально розроблений штучний інтелект процвітає, коли застосовується до структурованих, повторюваних, чітко визначених робочих процесів. Замість того, щоб пропонувати широкі, але поверхневі знання з мільйонів тем, ці системи забезпечують точну продуктивність у таких завданнях, як аналіз злиттів та поглинань, дотримання вимог, оцінка ризиків, розробка профілів клієнтів та операційне прогнозування.

Різниця є як функціональною, так і економічною. Компанії, які переходять від експериментів до широкомасштабного впровадження, все частіше оцінюють інвестиції у ШІ крізь призму рентабельності інвестицій. Багато з тих, хто досягає найкращих результатів, мають три пріоритети:

• Цілеспрямований, узгоджений з роботою вплив: Штучний інтелект повинен відчутно покращувати продуктивність, прибутковість або прийняття рішень, а не просто генерувати вражаючі результати.
• Регуляторне узгодження: Інструменти, створені з урахуванням відповідності вимогам, зменшують тертя на наступних етапах.
• Впровадження робочої сили: Підвищення кваліфікації, управління та культурна готовність мають таке ж значення, як і технічні показники.

Оцінюючи постачальників, компанії повинні переконатися, що система створена для рішень, які їм фактично потрібно приймати. Почніть з точності: чи може модель враховувати термінологію, обмеження та граничні випадки вашої сфери? Потім зверніть увагу на прозорість. Постачальники повинні мати змогу пояснити, на чому ґрунтується модель, на які джерела даних вона спирається та чи можна чітко цитувати її результати. У корпоративних умовах відповідь, яку ви можете простежити до надійного джерела, важлива так само, як і сама відповідь. Нарешті, оцініть, наскільки легко система вписується в існуючі робочі процеси. Найпотужніші розгортання ШІ - це ті, яким команди можуть довіряти, керувати ними та інтегрувати їх без додаткової складності.

Майбутнє надійного корпоративного штучного інтелекту залежить від предметної області

Оскільки підприємства переходять від ажіотажу навколо штучного інтелекту до операційної реальності, довіра та надійність стануть визначальними атрибутами успішного впровадження. Сам по собі масштаб більше не гарантує проривів у продуктивності. Наступний етап впровадження штучного інтелекту в підприємствах буде визначатися релевантністю та цінністю аналітичних даних, які надають моделі.

2026 рік завершить перехід від генеративного ШІ як ізольованих інструментів до інтегрованих систем. Це також буде рік, коли ШІ стане більш проактивним, вбудованим та галузево-специфічним. Генеративний ШІ відійде на другий план, оскільки він стане вплетеним у кожен продукт, послугу та робочий процес. Диференціація виникне завдяки системам, які розуміють контекст і забезпечують вимірюваний вплив. У 2026 році справжня цінність полягатиме у використанні моделей, розроблених для рішень, які підприємствам фактично потрібно приймати.