Генеративний AI: зміна корпорацій від великих брендів до рішень стартапів

Генеративний AI і чат-боти не щось, чого світ ніколи не бачив до 2022 року. Це не тільки про Siri чи Alexa, а про добру стару ELIZA, один із перших прикладів обробки природної мови, якій зараз було б 57 років. Однак тільки через півстоліття, коли Chat GPT і інші відомі великі мовні моделі довели комерційну життєздатність технології у широкому спектрі галузей, бізнес зрозумів, що їм потрібні рішення Генеративного AI якомога швидше.

Однак деякі з них навіть не розуміють, для чого їм потрібен Генеративний AI, і ще менше розуміють складність завдання та необхідні ресурси. Саме тут ми вступаємо в дію – прискорювачі та консалтингові компанії.

Шитий на замовлення чи готовий?

Хороший костюм, пошитий за індивідуальними мірками з бажаної тканини, кольору та з певною метою, є вартісною інвестицією. Люди, які носять такі костюми, не турбуються про свій вигляд. Вони знають, що виглядають ідеально і відчувають себе відповідно. Індивідуальне технологічне рішення AI, яке створено для досягнення конкретних бізнес-цілей, має підвищену безпеку та ідеально інтегрується до корпоративних систем, є справжнім костюмом Джеймса Бонда.

Це добра аналогія, яка дає загальне уявлення. Але давайте заглибимось трохи глибше в причини, через які більшість корпоративних компаній не хочуть впроваджувати готові рішення AI, навіть від лідерів ринку:

По-перше, ефективна інтеграція Генеративного AI неможлива без високої індивідуальної роботи для кожної компанії, яка вимагає окремої команди, інформованої про стратегічні плани розвитку компанії, цілі та наявність ресурсів. Рішення Генеративного AI, яке виявилося працездатним для однієї компанії, ймовірно, виявиться безкорисним для іншої.

По-друге, менший стартап повністю зануриться у специфіку компанії та запропонує рішення на замовлення від команди експертів з AI, які здатні працювати з відкритими моделями, безпечно тренувати їх на корпоративних даних та розміщувати їх на серверах клієнта. Це дозволяє створити рішення на місці та відповідати вимогам безпечної розгортки та зберігання даних, що є пріоритетом для корпоративних компаній.

Для чого компанії потребують Генеративний AI?

Оскільки Генеративний AI відносно новий на корпоративному ринку, основним способом отримання досвіду та прогресу є метод проб і помилок, тобто запуск пілотних проектів. До тих пір, поки у нас не буде достатньої кількості бенчмарків у різних секторах, це найпродуктивніший спосіб знайти рішення, яке ідеально підходить до унікальних потреб компанії.

Однак існують певні тенденції у корпоративних запитах на рішення Генеративного AI:

1. Розумні текстові та голосові боти на основі великих мовних моделей для надання високоякісної допомоги у службі підтримки клієнтів та запитах різного рівня складності.

2. Помічник працівника AI (наприклад, помічник менеджера з продажів, який аналізує розмову з потенційним клієнтом в режимі реального часу та генерує ідеї та пропозиції для спеціаліста)

3. Копілоти для розробників

4. Рішення HR для автоматизації набору персоналу та адаптації

5. Маркетингові інструменти: генерація зображень та аватарів, написання статей та відгуків про продукти.

«Не потрібно Генеративний AI» – це висновок, до якого деякі клієнти не очікували, але легко погоджуються після аналізу поточного стану компанії та бізнес-цілей. AI заради AI – це марнування ресурсів, яких ця технологія призначена усунути.

Ринки Генеративного AI

За оцінками PitchBook, ринок Генеративного AI досягне 42,6 мільярдів доларів до кінця 2023 року та очікується зростати темпом 32% до досягнення 98,1 мільярдів доларів до 2026 року. Ці прогнози не враховують потенціал Генеративного AI розширити загальний адресований ринок програмного забезпечення AI.

Це порівнюється з 22,6% темпом зростання галузі AI в цілому, що означає, що Генеративний AI продовжить перевершувати галузь в цілому.

Якщо оцінки не переконливі, ось ілюстративний факт з нашого досвіду як прискорювача. Після бурхливого 2022 року, пов’язаного з економічною рецесією та швидким спадом інвестицій у підприємства, програми прискорення Intema змінили фокус з приватного фінансування на запуск пілотних проектів з корпораціями.

У 2023 році Intema провела два програми прискорення з абсолютно різними домінуючими технологіями: Metaverse та Генеративний AI. Під час програми ми підключаємо стартапи до корпоративних клієнтів для обговорення потенційних технологічних рішень, проведення демонстрацій та, якщо успішно, укладення угод про потенційні пілотні проекти. Програма прискорення Metaverse завершилася 4 пілотними проектами з корпоративними клієнтами, що є хорошим результатом, враховуючи специфіку та складність технології.

Програма Генеративного AI, навіть за кілька тижнів до її завершення, мала 7 пілотних проектів на розгляді з рядом корпорацій. Чи це тільки ефект гіпу, який колись оточував Blockchain і Metaverse? Чи це тому, що Генеративний AI є справжнім проривом?

Все зводиться до питання: чи варто Генеративний AI гіпу?

По-перше, не рідко нова перспективна технологія або ідея стають надмірно гіпованими в короткостроковій перспективі, можливо, на шкоду їх довгостроковим перспективам. Якщо ми продовжимо проводити паралелі між Генеративним AI та Blockchain, то на попередній стадії зрілості Blockchain був описаний багатьма як технологічна революція, яка змінить світ, подібно до того, як Генеративний AI описується сьогодні. Однак через роки, у 2018 році, Gartner оголосив, що Blockchain увійшов у троху розчарування, що також відповідає більш ніж 30% спаду споживацького інтересу з пікових рівнів та 45% зниження інвестицій у порівнянні з 2018 та 2019 роками.

На відміну від Blockchain, Генеративний AI вже має багато випадків застосування у різних галузях, які комерційно життєздатні. Їх кількість очікується зростати, оскільки все більше галузей приймають рішення Генеративного AI. У своїй недавній публікації Gartner розмістив технологію Генеративного AI на піку так званої «кривої гіпу», що вказує на те, що можуть бути корекції очікувань та деяке розчарування в найближчому майбутньому.

Висновок

Чи означає це, що після такого великого попиту на рішення Генеративного AI технологія приречена зникнути з радарів? Цей сценарій малоймовірний, оскільки Генеративний AI вже довів свою фундаментальну життєздатність та гнучкість у різних сферах людської діяльності, від науки до мистецтва та ланцюгів постачання.

Однак сповільнення розвитку технології є неминучим, причиною чого є термінове потреба контролювати та регулювати використання Генеративного AI. На даний момент цей інструмент використовувався відносно вільно, без будь-яких правових обмежень. Правове регулювання встановить новий напрямок у розвитку технології, і важко передбачити, куди воно приведе, оскільки Генеративний AI з його поточними можливостями є цілком безпрецедентним у історії людства.

Іншим фактором, який очікується обмежити Генеративний AI в майбутньому, є зростаючий розмір великих мовних моделей. Невдовзі можливості чіпів AI не поспішають за розвитком технології, а прагнення створити штучний загальний інтелект та зростаючі об’єми даних вимагають високої складності інженерії та значно більшої обчислювальної потужності.

Ці обмеження, однак, відкривають широке поле для досліджень, експериментів та нестандартних підходів до безвтратного стиснення великих мовних моделей, зростання обчислювальної потужності, зберігання даних тощо.