Більшість компаній переоцінюють штучний інтелект — ось, що ви можете зробити замість цього

Кожен бажає мати штучний інтелект, але майже всі роблять це неправильно. Прийом штучного інтелекту є найвищим пріоритетом у конференц-залах, однак більшість перспективних проектів ніколи не виходять з піску. За статистикою, 30% ініціатив з генерації штучного інтелекту будуть покинуті після невдалого доказу концепції до кінця 2025 року. Але з погляду реалізації однієї речі ясно: компанії не провалюються, тому що штучний інтелект надто складний. Вони провалюються, тому що засновники зробили це надто складним.

Чому ви будуєте космічний човник, щоб доставити піцу?

Прийом штучного інтелекту старим способом займає забагато часу. Спочатку команди витрачають 6 тижнів просто на планування. Потім їм потрібно 3-6 місяців у середньому, щоб створити реальну модель, очистити дані та налаштувати функції. І це якщо все піде добре. Більшість індивідуальних проектів штучного інтелекту закінчуються затримками, часто займаючи понад рік, щоб закінчитися, згідно з нашими недавніми даними опитування.

Тим часом, багато проблем, які вирішуються, не потребують місячного пострілу. їм просто потрібна робоча технологія, реалізована швидко. Готові рішення демонструють можливості розгортання протягом днів або тижнів, тоді як індивідуальна розробка зазвичай потребує 5-6 місяців або більше для повної реалізації. Ця шестикратна швидкісна перевага безпосередньо перекладується в раніше реалізацію вартості та зменшення ризику проекту.

У сфері продажу квитків розумна автоматизація може підвищити останні конверсії з додатковими квитками для користувачів, які найімовірніше відвідать, не тільки на головній сторінці, але й через сповіщення. Інструменти прогнозування попиту допомагають організаторам уникнути відсутніх та перепродажу.

У ринках та електронній комерції інструменти, які перетворюють PDF-файли чи таблиці, завантажені продавцями, у чисті списки, можуть зберегти години ручної роботи та покращити, як легко продукти знайти. Прості нагадування про обмежений запас, швидку доставку чи популярні товари також можуть допомогти збільшити кількість покупок.

У додатках для знайомств використання поведінкових сигналів, таких як звички спілкування, час відповідей та ітерації профілю, може привести до кращих збігів, ніж залежність лише від спільних інтересів. Для нових користувачів корисний помічник налаштування може зменшити відхід, керуючи ними у створенні більш справжніх та привабливих профілів.

Штучний інтелект — це нове хмарне рішення, отже, поводьтеся з ним як із хмарним рішенням

Чи пам’ятаєте ви, коли компанії будували свої власні сервіси? Інфраструктура була індивідуальною, дорогою та хрупкою. Потім з’явилося хмарне рішення, і все змінилося до модульного, масштабованого та швидкого.

Штучний інтелект проходить через те саме зміщення. У 2025 році кожній компанії потрібно швидко прийняти штучний інтелект — щоб розвивати навички, залишатися конкурентоспроможними та задовольняти вимоги клієнтів. Але вам не потрібно винайтовувати колесо та починати з нуля.

Успіх із штучним інтелектом не потребує дорогої технології. Що має значення, так це те, як швидко ви можете перетворити свої існуючі інструменти у робочі рішення — і це в основному залежить від вашого бюджету.

Наше дослідження показало, що індивідуальна розробка штучного інтелекту зазвичай коштує між $250 000 та $5 мільйонами відразу для великих компаній, з близько $25 000 на місяць у тривалих витратах. Готові рішення є більш доступними, коштуючи $50 000 до $500 000, щоб почати, з щомісячними зборами близько $7 500.

Тепер це не означає, що кожній компанії потрібно уникати будівництва свого власного штучного інтелекту. Просто не кожній компанії це потрібно. Особливо для нових чи зростаючих проектів готовий «підключаємо та працюємо» штучний інтелект може бути розумнішим та більш доступним вибором.

Проекти престижу вбивають ваш прогрес

Однак не тільки стартапи обирають готові рішення штучного інтелекту. Навіть технологічні гіганти, такі як Netflix, іноді кідають розробку своїх власних фундаментальних моделей на користь партнерства з OpenAI.

Їхнє співробітництво створює розмовний інструмент пошуку, який розуміє природні мовні запити, такі як «Покажіть мені трилери з сильними жіночими ролями в Європі». Ця несподівана зміна показує, як навіть добре оснащені компанії тепер визнають переваги використання існуючого штучного інтелекту.

Отже, давайте будемо чесними: індивідуальний штучний інтелект відчувається добре. Він виглядає вражаюче на презентаціях. Він лестить его. Але поки одна компанія одержима досконалістю, інша відправляє, вчиться та накопичує результати. Вплив походить від дії, а не від архітектурних діаграм.

Що виглядає як інновація, часто є відмовою від пріоритету. Компанії не запускають малих проектів, тому що бояться бути «недостатньо просунутими». Але цей страх сигналізує про глибшу проблему: багато команд будують щось, щоб займатися цим, або щоб уникнути зіткнення з брудними операційними пробілами.

Проекти престижу часто використовуються для обходу реальних обмежень. Вони затримують зворотний зв’язок клієнтів, уникують дотику до застарілих систем та захищають команди від міжфункціональної відповідальності. Макет панелі керування є чистішим, ніж виправлення гігієни даних. Індивідуальна модель є привабливішою, ніж узгодження з продажами.

Команди, які виграють, думають про штучний інтелект як про сантехніку. Тиху, корисну, непоказову. Ваш штучний інтелект повинен служити вашому бізнесу, а не навпаки.

Якщо це не відправляється, то це нічого не коштує

Лідерство потрібно зупинити ставлення до штучного інтелекту як до проекту марнославства та почати ставлення до нього як до інфраструктури продукту. Швидкість важливіша за поліш. Зворотний зв’язок перемагає теорію. Реальні перемоги походять від безперервної відправки та оптимізації у реальному світі, а не з білих паперів. Штучний інтелект, який доставляє вартість, не починається з безкінечного планування. Він починається з простого питання: «Як швидко ми можемо запуститися?».

Що ми також дізналися, так це те, що деякі галузі мають кращі результати з готовими рішеннями штучного інтелекту, ніж інші. Банки та фінансові компанії бачать найвищі показники успіху — 88%, тоді як виробники слідують за ними на 84%. Найбільша різниця, яку ми бачили досі, полягає в галузі охорони здоров’я — штучний інтелект з полиці працює на 28% краще, ніж індивідуально створений. Рітейлери також добре працюють з готовим штучним інтелектом, досягнувши 82% успіху порівняно з 55% для індивідуального штучного інтелекту.

Але ваш успіх у прийомі штучного інтелекту не залежить лише від вашої галузі. Справжня перевага штучного інтелекту полягає в тому, щоб запуститися швидко, виміряти вплив та адаптуватися безперестанку, а не гнатися за теоретичною досконалістю.

Ось, що ви можете зробити замість будівництва свого власного штучного інтелекту:

• Почніть з зосередженого аудиту функцій штучного інтелекту, щоб ідентифікувати найбільш цінні можливості
• Використовуйте модульні інструменти, які підключаються через API та працюють з вашими існуючими даними
• Відстежуйте успіх через чіткі бізнес-результати, такі як доходи, ефективність чи задоволеність клієнтів
• Зберігайте цикл коротким: запустіть, навчитеся та вдосконаліть

У кінцевому підсумку, робочий штучний інтелект перемагає досконалий

Був час, коли використання просунутої технології відчувалося як щось, зарезервоване лише для компаній-мільярдерів. Але тепер це вже не про дорогі ідеї чи досконалі плани. Що має значення, так це те, щоб щось вийшло за двері, побачити, як воно тримається у реальному світі, та виправити це по ходу. Чи це рятує людям час, допомагає командам зосередитися чи просто робить один дратуючий процес легшим, ось де справжня вартість.

Пропуск зростає між тими, хто все ще намагається підготуватися, та тими, хто вже рухається. У кінцевому підсумку, це не про те, хто мав найрозумнішу ідею. Це про те, хто мав сміливість почати.

Справжні переможці у сфері штучного інтелекту не гоняться за престижем. Вони відправляють, вчаться та накопичують результати. З інструментами та рамками сьогодні, швидка, вимірна прийомність знаходиться в межах досяжності будь-якої технологічно-орієнтованої компанії.