Mimo lat prognozowania masowego bezrobocia spowodowanego wzrostem sztucznej inteligencji, rzeczywistość okazała się nieco inna. CEO OpenAI Sam Altman niedawno potwierdził, że jego wcześniejsze szacunki dotyczące szybkości, z jaką sztuczna inteligencja zastąpi ludzi w pracy, były zbyt pesymistyczne. Coraz więcej firm boryka się z innym wyzwaniem – nadzwyczajnie wysokimi kosztami wdrażania rozwiązań opartych na AI, których skuteczność często nie spełnia oczekiwań.
Było to podkreślone przez eksperta ds. adopcji AI i transformacji cyfrowej Vitalii Kiro w jego ostatnim artykule.
Według Kirowa, gdy obecnie mowa o „sztucznej inteligencji”, zazwyczaj mówi się o dużych modelach językowych (LLM) takich jak ChatGPT, Claude i Gemini. Systemy te potrafią generować tekst, analizować informacje i wykonywać szeroki zakres zadań. Jednak nie stanowią one prawdziwej sztucznej inteligencji w naukowym sensie. Ich działanie wymaga znacznych zasobów obliczeniowych, co czyni je coraz droższymi dla firm.
Pierwsze oznaki rozczarowania już pojawiają się wśród dużych korporacji. Jeden z największych franczyzobiorców Pizza Hut na wschodnim wybrzeżu USA złożył pozew o 100 milionów dolarów przeciwko swojej firmie macierzystej z powodu systemu zarządzania dostawami Dragontail opartego na AI. Zgodnie z zarzutem, technologia ta nie poprawiła operacji, a wręcz obniżyła wskaźniki dostaw na czas, negatywnie wpływając na sprzedaż.
Starbucks borykał się z podobnymi wyzwaniami. Firma porzuciła zautomatyzowany system zarządzania zapasami mniej niż rok po jego uruchomieniu. Decyzja ta wynikała z licznych błędów w śledzeniu zapasów, które uniemożliwiały algorytmom dokładne określenie poziomów zapasów we wszystkich sklepach.
Również w sektorze technologicznym pojawiły się obawy dotyczące monetyzacji AI. Przedstawiciele Ubera stwierdzili, że koszty związane z dużymi modelami językowymi często są trudne do uzasadnienia mierzalnymi efektami biznesowymi. Firma rzekomo wyczerpała roczny budżet na AI już po kilku miesiącach. Podobne problemy zgłoszono również w Microsoft, który według mediów branżowych zaczął ograniczać używanie niektórych narzędzi AI, ponieważ wydatki przekroczyły zaplanowane budżety.
Analitycy ostrzegają również przed potencjalną korektą rynku. Według Gartnera, ponad 40% projektów związanych z agentami AI może zostać porzuconych do końca 2027 roku z powodu wysokich kosztów, niejasnej wartości biznesowej i słabych zwrotów z inwestycji. Jednocześnie globalne wydatki na technologię informacyjną i sztuczną inteligencję nadal rosną i już teraz mierzone są w bilionach dolarów.
Eksperci podkreślają, że te wyzwania nie wskazują na porażkę samej technologii. Raczej brama branża zdaje się wchodzić w typową fazę „reality check” po okresie zawyżonych oczekiwań. Sztuczna inteligencja już teraz pomaga lekarzom, prawnikom, dziennikarzom i programistom, ale firmy coraz bardziej skupiają się na mierzalnych wynikach ekonomicznych niż ambitnych obietnicach.
W rezultacie głównym problemem ze współczesną AI nie jest to, że szybko zastępuje ona pracowników. Firmy na całym świecie zamiast tego muszą zmierzyć się z kosztami technologii, która przynajmniej na razie nie zawsze przynosi zwroty, które uzasadniają miliardy zainwestowane w nią.
