Почему ИИ "не работает" в бизнесе И снова в эфире рубрика: Скандалы, интриги, расследования!" Тысячи генеральных директоров компаний признались, что ИИ не оказал никакого влияния на производительность труда. Давайте разберемся, в чем же тут дело...Почти 90% заявили, что за последние три года он не повлиял ни на занятость, ни на эффективность работы. Около двух третей сотрудников используют нейросети в среднем всего 1,5 часа в неделю, а 25% не применяют ИИ на работе вовсе. При этом инвестиции в эту сферу исчисляются сотнями миллиардов долларов. Некоторые сравнивают это с «парадоксом Солоу»: после технологического бума 1960-х (транзисторы, микросхемы, первые компьютеры) ожидалось резкое ускорение производительности. Но в 1970–80-х она, наоборот, замедлилась, несмотря на активное внедрение IT. Реальный скачок произошёл только в середине 1990-х, то есть примерно через 20 лет после начала технологической революции.Однако эксперты считают, что сравнивать эти два фактора некорректно, так как компьютеры изначально выдавали объективный и предсказуемый результат, но им просто потребовалось время на внедрение. В случае с ИИ результаты часто приходится дополнительно проверять. "Представьте, что вы купили лазерный измерительный прибор, который, как утверждается, нужно просто навести на объект, и он мгновенно покажет его размеры. Больше никакой возни с рулеткой. Но при этом есть оговорка, что эти измерения следует перепроверить вручную с помощью той же рулетки, поскольку их точность не гарантируется. С ИИ всё так же."Но при этом целый ряд крупных предприятий (Полюс золото, Уралхим, Еврохим, Северсталь, Х5, Синергия) утверждают что ИИ существенно повлиял на их результативность за последний год. Принципиальным стало то что ни один из "успешных" кейсов не внедрял ИИ "из коробки". Ансамбль LLM и внутренних баз данных, кастомные агенты на LLM под задачи бизнеса, RAG и графы, объединение LLM с собственными инфраструктурными решениями - именно на этом и строился успех. Сложите ИИ (LLM)
