Искусственный интеллект пока не приносит компаниям реальных денег – почему они этим занимаются
- Согласно исследованию KPMG, только около 2% компаний испытывают финансовый эффект от внедрения генеративного ИИ.
- Несмотря на отсутствие текущих прибылей, большинство компаний ожидают достичь ROI от ИИ в течение одного до пяти лет.
Новое исследование KPMG показывает, что несмотря на активное внедрение генеративного ИИ, прибыль от этих инвестиций получает лишь незначительная часть компаний. Подавляющее большинство бизнесов все еще не видит финансового эффекта, а ожидания от технологии откладываются на годы.
KPMG проанализировала, приносят ли технологии искусственного интеллекта реальную отдачу канадским компаниям. Опрос, в котором приняли участие 753 руководителя бизнеса, показал: несмотря на рост популярности ИИ, зарабатывают на нем лишь около 2% респондентов. Большинство компаний не смогли найти финансовый эффект от внедрения генеративных моделей. Об этом сообщает 24 Канал со ссылкой на исследование KPMG.
Смотрите также Адвокаты представили в суде доказательства, полностью вымышленные и сгенерированные искусственным интеллектом
Почему компании не видят прибыли от ИИ?
Лучшие результаты демонстрируют крупные корпорации с годовым оборотом от 1 млрд долларов. Часть компаний вообще пока не интегрировала ИИ в свои рабочие процессы и работает на уровне экспериментов. Активнее других технологию используют отделы ИТ, маркетинга и продаж. Высокий уровень внедрения также фиксируется в сферах исследований и разработок, финансов, бухгалтерии и инженерии.
Руководитель направления Digital and Transformation в KPMG Canada Стефани Террил отмечает, что только "тонкая прослойка" бизнесов уже видит прирост благодаря инвестициям в ИИ. По ее мнению, это естественно, ведь новые технологии требуют времени, чтобы быть полноценно интегрированными в операционные процессы и показать ощутимый ROI. Однако она подчеркивает: затягивание может стоить Канаде конкурентоспособности, ведь экономика страны сталкивается со снижением производительности.
Террил отмечает, что вывод не заключается в отказе от ИИ. Наоборот – по ее мнению, компании должны ускорить внедрение технологий в ключевые процессы, чтобы получить продуктивные результаты в ближайшей перспективе и не отставать от глобальных конкурентов.
Как пишет Gizmodo, несмотря на нынешнее отсутствие прибыли, ожидания бизнеса остаются оптимистичными. Треть опрошенных считает, что увидит отдачу в течение года. Еще 60% прогнозируют появление ROI в промежутке от одного до пяти лет.
Как работают детекторы ИИ-контента?
С распространением инструментов искусственного интеллекта растет потребность в методах, позволяющих отличить контент, созданный человеком, от сгенерированного машиной. На рынке появляются специальные "детекторы ИИ", которые обещают решить эту проблему. Но как они функционируют и насколько точны их результаты в реальных условиях?
Для детекции изображений иногда анализируют встроенные метаданные, которые некоторые ИИ-инструменты добавляют к файлу. Например, инструмент Content Credentials позволяет отследить историю редактирований файла, если он создавался в совместимом программном обеспечении. Как и в случае с текстом, изображения могут сравнивать с базами данных, содержащих образцы контента, сгенерированного ИИ. Некоторые разработчики также начали добавлять к результатам работы своих систем скрытые водяные знаки – паттерны, незаметные для человека, но распознаваемые специальными алгоритмами. Впрочем, ни одна из крупных компаний еще не предоставила публичного доступа к своим инструментам распознавания.