Hackernoon маалыматына ылайык, 2025-жылы дүйнөдөгү компаниялардын 78–80% кеминде бир ишкердик функциясында жасалма интеллектти (ЖИ) колдонууда, бирок генеративдик ЖИге байланыштуу долбоорлордун 90%дан ашыгы күткөндөй натыйжа бербей, нааразычылык жаратууда, жазат InoZpress. ИИ банктарда, соода тармагында, логистикада жана корпоративдик башкарууда кеңири тараганы менен, көпчүлүк демилгелер пилоттук фазадан чыкпай, реалдуу трансформацияга жетпей калууда.
Адистер белгилегендей, технологиялык өзгөрүүлөрдүн ордуна компаниялар көбүнесе инфраструктуралык чыгымдардын өсүшүнө жана кошумча татаалдыктарга туш болууда: моделдердин баасы кымбат, адистер жетишсиз, мурунку IT-системалар менен шайкеш эмес жана жөнгө салуучулардын кысымы кеңири масштабда ишке ашырууга тоскоол болууда. Бул шартта көптөгөн жетекчилер ЖИнү инвестиция эмес, чыгым катары көрө баштады.
Формалдуу колдонуулар жана реалдуу натыйжанын жоктугу
Сыртынан караганда, 2025-жылы корпорациялар арасында ЖИни массалык түрдө колдонуу ийгиликке жеткендей көрүнүшү мүмкүн: дээрлик бардык ири компаниялар нейрон тармактарын кандайдыр бир формада колдонуп жатышат. Бирок анализ көрсөткөндөй, бул долбоорлордун көпчүлүгү чыныгы натыйжа алып келбестен, акция кармоочулар үчүн демонстрацияга гана кызмат кылат.
Көпчүлүк учурларда пилоттук долбоорлор иштеп чыккан моделдерди иш жүзүндө бизнес процесстерге кошуу мүмкүн эместиги үчүн токтоп калат. Себептери — интеграциянын баасынын жогору болушу, мурастык системалар менен шайкеш келбеши, юридикалык чектөөлөр жана эффективдүүлүк көрсөткүчтөрүнүн так эместиги. Натыйжада ЖИ лидерлигине умтулуу тууралуу жарыялар көп болгону менен, конкреттүү натыйжалар аз.
Биринчи нааразычылык толкуну: пайда эсепке кошулбай калган учурлар
ИИден каржылык пайда алуу — эң кыйын этап. Көпчүлүк корпорациялар учурда биринчи чоң нааразычылык толкунун баштан кечирип жатышат: күтүлгөн жогорку натыйжалар реалдуулукта өтө эле төмөн бойдон калууда. Негизги тоскоолдук — инфраструктуралык чыгымдар. Ири тилдик моделдерди окутуу, иштетүү жана туруктуу иштеткиле шарттарды камсыздоо өтө кымбат.
Reuters маалыматына ылайык, дүйнөлүк деңгээлде ЖИ-инфраструктурага инвестициялар 2030-жылга чейин 3–4 триллион долларга жетиши мүмкүн. Мындай шартта көптөгөн компаниялар үчүн алдын ала чыгымдардын өзү жакын арада кайтарылгыс болуп калат. Бизнес ЖИден дароо пайда күтөт, бирок чыныгы натыйжа узак мөөнөттүү стратегия жана ишке ашыруунун тактыгы менен гана келиши мүмкүн.
Натыйжалуу мисалдар: технология эмес, колдонуу чөйрөсү маанилүү
Кээ бир корпорациялар так жана эффективдүү колдонуу менен чыныгы натыйжага жетишүүдө. Microsoft Copilot аттуу ИИ-ассистентти күнүмдүк колдонулуучу кеңсе тиркемелерине — Word, Excel, Outlook — түз киргизүү менен колдонуу масштабын кеңейтти. Бул ИИди кызматкерлер үчүн кошумча курал эмес, өндүрүмдүүлүктүн жаңы стандарты кылды.
Walmart логистикада ЖИнү колдонууда ийгиликке жетишти. Self-Healing Inventory аттуу демилге болжолдуу суроо-талапты так эсептеп, чыгымдарды кыскартууга жана логистикалык жараяндарды оптималдаштырууга жардам берип, компанияга 55 млн доллардан ашык үнөмдөөгө мүмкүндүк берди. Бул мисалдарда ИИ натыйжа берүү үчүн керемет алгоритм эмес, так бизнес-фокус жана масштаб зарыл экендиги далилденди.
Убадалар ишке ашпаган учурлар: тоскоолдуктар жана чектөөлөр
Жогорудагы ийгиликтүү мисалдар менен катар, көптөгөн долбоорлор реалдуу натыйжа бербегендиги үчүн унчукпай эле жабылып калат. JPMorgan банкы трейдинг жана тобокелдиктерди башкарууда ИИге инвестиция салууда, бирок жөнгө салуу жана түшүндүрмө берүүгө байланыштуу талаптар долбоорлордун масштабын чектеп жатат.
Salesforce компаниясынын Einstein GPT долбоору да жаркын келечек убада кылган, бирок реалдуу колдонууда көпчүлүк кардарлар күтүлгөндөй натыйжага жеткен жок. Айрым пилоттук зоналар, мисалы Gucciнин кызмат көрсөтүү тармагы, 30%га чейинки эффективдүүлүккө жеткенин билдирсе да, көпчүлүк үчүн өзгөрүүлөр минималдуу бойдон калды.
Чечим кабыл алуу: күтүүнү улантуу же жаңыча аракет?
Компаниялар азыр оор тандоонун алдында турушат: тобокелге карабай ИИге инвестиция салуу же технология жетилгенге чейин күтүп туруу. Биринчи тоскоолдук — эсептөөчү ресурстар жетишсиздиги, айрыкча GPU жана ЖИге оптималдашкан жабдуулар. Экинчи тоскоолдук — мурастык IT-системалар менен шайкеш келбегендик, бул үчүн толук модернизация керек болот.
Үчүнчү тоскоолдук — адам фактору: кызматкерлер жаңы системаларга көнбөйт же коркунуч сезип, каршылык көрсөтөт. Мындан тышкары, Европа дагы EU AI Act жана АКШдагы мыйзам долбоорлору жөнгө салууну күчөтүп жатат, бул өзгөчө каржы жана саламаттык тармагында жайылтууну кечеңдетүүдө.
Бирок бул тоскоолдуктарга гана көңүл буруу — ИИден баш тартуунун тобокелдиктерин көз жаздымда калтыруу дегенди билдирет. Өз убагында интернетке же булуттуу эсептөөгө өтпөй калган компаниялар кандай артта калган болсо, азыр ЖИнү четке каккан ишканалар да технологиялык артта калуу коркунучуна туш болушу мүмкүн.
Биз буга чейин жазганыбызды эскертебиз, санариптик теңчилик үчүн чечилиши керек болгон 5 маселе.