ფოტო: northamericaoutlookmag.com
ამერიკული McKinsey & Company ახალ ანგარიშში ხელოვნური ინტელექტის გამოყენების გარშემო არსებულ „პროდუქტიულობის პარადოქსზე“ ამახვილებს ყურადღებას. კვლევის თანახმად, მიუხედავად იმისა, რომ AI-ტექნოლოგიები აქტიურად ინერგება კორპორაციულ სექტორში, კომპანიების უმრავლესობა ჯერ კიდევ ვერ იღებს მასშტაბურ ფინანსურ სარგებელს. დოკუმენტში აღნიშნულია, რომ ორგანიზაციების დაახლოებით 95% პრაქტიკულად ვერ ხედავს მკაფიო უკუგებას AI-ინვესტიციებიდან – პრობლემა, რომელსაც McKinsey „AI-პარადოქსს“ უწოდებს.
„AI პარადოქსი“ – რატომ არ მუშაობს ტექნოლოგია ყველგან ერთნაირად?
McKinsey-ის შეფასებით, ხელოვნური ინტელექტის მთავარი პრობლემა არა ტექნოლოგიის სიძლიერე, არამედ მისი ინტეგრაციის ფორმაა. კომპანიების დიდი ნაწილი AI-ს უბრალოდ არსებულ პროცესებს „ზემოდან ამატებს“, ნაცვლად იმისა, რომ სამუშაო მოდელები მთლიანად გადააწყოს.
როგორც ანგარიშშია ნათქვამი, „დღევანდელი AI-აპლიკაციების უმეტესობა არსებულ სამუშაო პროცესებს აჩქარებს, მაგრამ არ ცვლის მათ სტრუქტურას.“
ამ მიდგომით მიღებული შედეგები კი შეზღუდულია – ეფექტიანობა იზრდება, მაგრამ სისტემური ცვლილება არ ხდება.
ისტორიული პარალელი: ელექტროენერგიის მაგალითი
ანგარიში AI-ის გავლენას ელექტროენერგიის ინდუსტრიულ რევოლუციას ადარებს. დოკუმენტში აღნიშნულია, რომ თავდაპირველად ქარხნებში ელექტროენერგია უბრალოდ ორთქლის ძრავების ჩანაცვლებად გამოიყენებოდა, თუმცა რეალური ნახტომი მაშინ მოხდა, როდესაც კომპანიებმა წარმოების ორგანიზების ტრანსფორმაციის აუცილებლობა დაინახეს.
„როდესაც ელექტროენერგია პირველად გამოჩნდა ქარხნებში, ბევრი ბიზნესი უბრალოდ ორთქლის ძრავას ელექტრო ძრავით ცვლიდა, მაგრამ იმავე სტრუქტურას ინარჩუნებდა. რეალური გარღვევა მაშინ მოხდა, როდესაც კომპანიებმა წარმოება თავიდან გადააწყეს ელექტროენერგიის გარშემო.“
McKinsey-ის შეფასებით, მსგავსი ტრანსფორმაცია დღეს AI-ის შემთხვევაშიც გარდაუვალია.
როგორია თვითონ McKinsey-ის AI-მოდელი?
ანგარიში განსაკუთრებულ ყურადღებას უთმობს თავად McKinsey-ის შიდა პრაქტიკას, სადაც კომპანია AI-აგენტებს უკვე ფართოდ იყენებს. კომპანიის მონაცემებით, გამოიყენება დაახლოებით 25,000 AI-აგენტი, პარალელურად მუშაობს 40,000 ადამიანი კონსულტანტი, წლის ბოლომდე კი მიზანია AI-სა და ადამიანებს შორის 1:1 თანაფარდობის მიღწევა.
კომპანიამ AI-ის გამოყენებით უკვე დაზოგა დაახლოებით 1.5 მილიონი სამუშაო საათი, ხოლო გარკვეულ ოპერაციულ მიმართულებებში პროდუქტიულობა 10%-ით გაიზარდა.
McKinsey-ის შეფასებით, სწორედ პროცესების გადაკეთება და არა მხოლოდ ავტომატიზაცია განაპირობებს შედეგებს. ამიტომაც, AI-ის ეფექტი სხვადასხვა ორგანიზაციის შორის მნიშვნელოვნად განსხვავდება.
ინვესტიციები იზრდება, შედეგები კი არათანაბარია
ანგარიშში აღნიშნულია, რომ AI-ის განვითარების მიმართულებით გლობალურად ინვესტიციები სწრაფად იზრდება, თუმცა ეკონომიკური ეფექტი ჯერ კიდევ შეზღუდულია. მაგალითად, MIT-ის კვლევის მიხედვით, კომპანიების 95%-ს AI-დან რეალური მოგება არ აქვს. Deloitte-ის მონაცემებით, შემოსავლის ზრდას მხოლოდ 20% ხედავს. PwC-ის გამოკითხვაში კი კომპანიების 56% ამბობს, რომ AI-ინვესტიციებმა ჯერ შედეგი არ მოიტანა.
ამავე დროს, ზოგიერთ სექტორში კონკრეტული გამოყენების წარმატებული მაგალითები უკვე შესამჩნევია. მაგალითად, საბანკო სისტემებში თაღლითობის აღმოჩენა, წარმოებაში ხარისხის კონტროლი და ტექნიკური მომსახურების პროგნოზირება.
მსოფლიოს უმსხვილესი ტექნოლოგიური კომპანიები – Amazon-ი, Alphabet-ი, Microsoft-ი და Meta – 2026 წელს ხელოვნურ ინტელექტში რეკორდულ ინვესტიციებს გეგმავენ. მათი პროგნოზებით, წლიურმა დანახარჯებმა შესაძლოა $725 მილიარდს მიაღწიოს. Tesla-ს განახლებული ბიუჯეტის დამატებით, ჯამური ხარჯი სავარაუდოდ $750 მილიარდამდე გაიზრდება, რაც გასული წლის მაჩვენებელს ორჯერ აღემატება.
ეს თანხა ძირითადად AI–ინფრასტრუქტურაზე ნაწილდება: სუპერკომპიუტერებისთვის განკუთვნილ ჩიპებზე, სერვერებსა და მონაცემთა ცენტრებზე, რომლებზეც დღეს, ფაქტობრივად, მთელი AI–ინდუსტრია დგას.
ფინანსური ანალიტიკოსების ნაწილი აღნიშნავს, რომ ამ მოცულობის ინვესტიციების გასამართლებლად დაახლოებით იგივე მასშტაბის, წელიწადში ასობით მილიარდი დოლარის, სტაბილური შემოსავლის გენერირებაა საჭირო. ეს გენერირება, მათი შეფასებით, „უწყვეტი“ უნდა იყოს, რათა ინვესტიციები გრძელვადიანად მოგებიანი გახდეს.
აქვე შეგახსენებთ, თავად McKinsey-მ ადრე განაცხადა, რომ ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია გლობალურ ეკონომიკას 4.4 ტრილიონი დოლარი შემატოს.
McKinsey-ის დასკვნით, AI-ის წარმატება არ არის დამოკიდებული მხოლოდ ტექნოლოგიის ხარისხზე. გადამწყვეტი ფაქტორია, როგორ არის ორგანიზაცია მოწყობილი მის ირგვლივ. იგი ანგარიშში რამდენიმე კრიტიკულ ფაქტორს გამოყოფს: სამუშაო პროცესების გადახედვა და ხელახალი ფორმირება; AI-ის ინტეგრაცია ბიზნესპროცესებში და არა ცალკე ინსტრუმენტად გამოყენება; შესრულების მაჩვენებლების (KPI) მკაფიო განსაზღვრა; მენეჯმენტის აქტიური ჩართულობა.
როგორც დოკუმენტშია აღნიშნული, სწორედ ეს ფაქტორები განასხვავებს იმ მცირე ჯგუფს კომპანიების, რომლებიც AI-დან რეალურ სარგებელს იღებენ, უმრავლესობისგან. შესაბამისად, McKinsey-ის შეფასებით, AI-ის გლობალური ეკონომიკური პოტენციალი შეიძლება ტრილიონობით დოლარს შეადგენდეს, თუმცა ამ ეფექტის რეალიზაცია დამოკიდებულია იმაზე, რამდენად სწრაფად განახორციელებს ბიზნესი სტრუქტურულ ცვლილებებს.
