Обманули ли нас с ИИ? Почему 95% компаний не видят прибыли, а экономика ждет чуда
Эксперты спорят: одни говорят, что мы на пороге бума, другие — что нас ждет новая «потерянная декада». Разбираемся, кто прав.
Представьте: вы CEO крупной компании, инвестировали миллионы в ИИ, а через год обнаруживаете, что ничего не изменилось. Производительность не выросла, затраты не снизились, сотрудники жалуются. Знакомо? Вы не одиноки.
Парадокс ИИ: революция без результатов
Цифры, которые заставят задуматься:
- 95% проектов генеративного ИИ дают нулевую отдачу (данные MIT)
- Производительность труда в США последние 15 лет росла на 1-1,5% в год
- Только в 2024 году рост достиг 2% — но это ли заслуга ИИ?
Ричард Уотерс, колумнист Financial Times: «Любая новая технология внедряется неравномерно, но генеративный ИИ — особенно. Это затрудняет оценку его влияния на отдельные компании, не говоря уже о производительности всей экономики».
Две крайности: от революции до разочарования
С одной стороны:
- ИИ-помощники для программистов сократили время написания кода вдвое
- Марк Цукерберг предсказывает, что половина кода Meta будет писаться ИИ в течение года
С другой:
- Большинство компаний не видят никакой выгоды от инвестиций
- Скептики утверждают: ИИ по своей вероятностной природе никогда не окажет глубокого влияния на бизнес
Эффект запаздывания: почему все идет не так быстро?
Историческая параллель: в начале 1990-х Эрик Бриньюльфссон описал «парадокс производительности IT». Технологии меняли работу людей, но это не отражалось в макроэкономических данных.
Только к середине 1990-х масштабные инвестиции в IT привели к заметному росту производительности. Но к середине 2000-х этот эффект сошел на нет.
Давид Ротман, редактор MIT Technology Review: «Как и другие технологии общего назначения, ИИ, вероятно, будет следовать J-кривой: сначала медленный или даже отрицательный эффект, затем — бум».
Проблема №1: ИИ решает не те задачи
Дарон Аджемоглу, нобелевский лауреат по экономике 2024 года: «Производительность от генеративного ИИ будет гораздо меньше, и потребуется гораздо больше времени, чем думают оптимисты».
Почему? Потому что большие технологические компании создают продукты, не имеющие отношения к крупнейшим секторам бизнеса.
Пример из производства: рабочий на заводе фотографирует проблему и спрашивает ИИ-агента, что делать. Но:
- Big Tech не интересуются такими приземленными задачами
- Большие модели, обученные на интернете, мало чем могут помочь
Кейс Fortune 500: «Наши сотрудники не добавляют ценности»
Шокирующее признание исполнительного директора из Fortune 500: «Мы провели всесторонний обзор использования аналитики и пришли к выводу, что наши работники в целом добавляют мало или совсем не добавляют ценности».
Его решение: выкорчевать старое ПО и заменить неэффективный человеческий труд ИИ. Но он признает: такая перестройка потребует годами менять процессы.
Есть ли повод для оптимизма?
Да, и вот почему:
- Инфраструктура уже есть — облачные вычисления готовы к массовому внедрению ИИ
- Рост производительности ускорился — до 2% впервые за полтора десятилетия
- Эффект синергии — ИИ усиливает предыдущие инвестиции в облачные и мобильные технологии
Ричард Уотерс: «ChatGPT мог захватить популярное воображение, но чат-бот OpenAI вряд ли скажет последнее слово».
Что будет дальше? Три сценария
Сценарий 1: Технофеодализм (пессимистичный)
- Рост безработицы из-за автоматизации
- Концентрация богатства в руках владельцев ИИ-технологий
- «Потерянное десятилетие» производительности
Сценария 2: Постепенная трансформация (реалистичный)
- Медленный, но устойчивый рост производительности
- ИИ автоматизирует рутину, но создает новые профессии
- Потребуется 5-10 лет для полной адаптации экономики
Сценарий 3: Взрывной рост (оптимистичный)
- ChatGPT окажется лишь прелюдией к настоящей революции
- Прорывы в робототехнике умножат эффект от ИИ
- Производительность вырастет на 3-5% ежегодно
Что делать бизнесу прямо сейчас?
- Не ждите мгновенных результатов — настройтесь на долгую игру
- Начинайте с малого — внедряйте ИИ в конкретные процессы, а не везде сразу
- Инвестируйте в переобучение сотрудников — будущее за теми, кто умеет работать с ИИ
- Сфокусируйтесь на реальных бизнес-задачах, а не на модных технологиях
Вывод: ИИ сегодня похож на электричество в начале XX века: все знают, что это революция, но никто не знает, как ее правильно использовать. 95% провалов — это не приговор технологии, а свидетельство нашей незрелости в ее применении. Те компании, которые научатся интегрировать ИИ в свою ДНК, а не просто ставить ChatGPT на каждый компьютер, определят экономику следующих 50 лет.
P.S. Пока вы читаете эту статью, где-то в мире ИИ-агент уже написал код, который заработает для компании первые миллионы. Проблема в том, что на каждую такую историю успеха приходятся десятки провалов. Но именно так и выглядит начало любой технологической революции.