Запознати твърдят, че разликата между възвръщаемост на инвестициите и загуба се свежда до стратегията
За много компании системите за изкуствен интелект (AI) трябва да оптимизират операциите, да намалят разходите и да открият нови източници на приходи.
Въпреки това корпоративната треска по AI се оказва скъпо начинание, а възвръщаемостта на инвестициите не е равномерно разпределена. Инвеститори, бизнес лидери и анализатори твърдят, че разликата между печеленето от AI инвестиции и изпадането на загуба се свежда до наличието на ясна стратегия и разбирането за това, къде технологията създава реална стойност.
Изследователската фирма Gartner оцени, че глобалните разходи за изкуствен интелект достигнаха 1,5 трилиона долара през 2025 г. Само САЩ са на път да инвестират 758 милиарда долара в изкуствен интелект до 2029 г., според анализ на International Data Corporation.
Макар че лъвският дял от тези разходи отива за хипермащабни компании като Amazon и Google, малките и средните предприятия също харчат сериозни суми. В доклад на SmartDev от 2025 г. се отбелязва, че компаниите „редовно подценяват“ разходите за AI проекти с над 1000% при прехода от пилотна към производствена фаза.
Анализът посочва, че средната инвестиция от 50 000 долара в AI инициативи от малки и средни предприятия ще струва между 200 000 и 500 000 долара за период от пет години. Изследователите от SmartDev приписват по-голямата част от тези разходи на липсата на разбиране за същността на AI покупките, като заявяват: „Внедряването на AI прилича повече на наемането на нов служител, отколкото на инсталирането на софтуер. Нужни са обучение, постоянна поддръжка, редовни актуализации и инфраструктура, която расте заедно с бизнеса ви.“
Проучване на Ernst & Young потвърди тези изводи. От общо 975 ръководители, интервюирани във водещи фирми, 99% отчетат финансови загуби, свързани с „рискове от изкуствения интелект“, като почти две трети съобщават за загуби над 1 милион долара. Средната загуба сред анкетираните възлиза на 4,4 милиона долара. Според проучването най-честите рискове, свързани с AI, са несъответствие с регулаторната рамка, отрицателно въздействие върху целите за устойчивост и пристрастни резултати.
„Широко разпространените и нарастващи разходи, породени от неуправляем AI, открояват критичната необходимост организациите да вградят съответните практики дълбоко в своите операции — не само за да ограничат рисковете, но и за да ускорят създаването на стойност“, заяви Радж Шарма, глобален управляващ партньор за растеж и иновации в Ernst & Young.
Алок Агарвал, главен изпълнителен директор и главен специалист по данни в SCRY AI, заяви, че проучването на Ernst & Young „е точно в целта“. „Миналата година наблюдавах как компаниите изсипват пари в изкуствения интелект… Почти всички по-големи от тях понесоха загуби — милиарди долари отидоха на вятъра“, заяви Агарвал пред The Epoch Times.
Ефектът на тълпата
Агарвал, който работи в сферата на изкуствения интелект и е бивш изследовател в IBM, е станал свидетел на немалко провалени AI инвестиции.
„Изпълнителните директори не са доволни, защото тези разходи от над 1 милион долара за генеративен изкуствен интелект отиват предимно за кърпене на проблеми, а не за генериране на печалби. Пилотните проекти така и не се превръщат в ежедневни работни инструменти“, посочва той.
Новите аналитични подходи сочат, че настоящите изчисления на възвръщаемостта на инвестициите може да пренебрегват рисковите фактори в AI проектите — което отчасти обяснява защо някои компании трудно успяват да определят реалната стойност от тях. Парадоксално, проучване на Deloitte показва, че макар възвръщаемостта на AI инвестициите да остава неуловима за едни, инвестиционният интерес не спира да расте. Агарвал смята, че компаниите трябва да намерят конкретна ниша за своите AI покупки.
„Победителите залагат на ясни цели, качествени данни и външни екипи от доставчици вместо на собствени разработки. Губещите гонят модата, без да я обвързват с реални бизнес задачи. Фирмите, които залагат на готови решения, постигат двойно по-добри резултати в сравнение с тези, разчитащи на поръчкови разработки“, каза той.
Междувременно компании от всякакъв мащаб печелят от AI инвестициите си. Някои смятат, че разликата между печелившите и губещите се крие в готовността да вложат в обучение и развитие на персонала толкова, колкото и в самия продукт. „Много ръководители са под натиск от бордовете да „правят AI“, което води до прибързано стартиране на проекти без необходимата дисциплина“, каза Джо Сагрила, преподавател в Бизнес училището „Маккомбс“ към Тексаския университет, пред The Epoch Times.
„Виждал съм технологични компании да въвеждат задължително използване на AI, след което служителите се съобразяват формално — например като го използват за резюмиране на бележки от срещи, от които всъщност нямат нужда.“
Сагрила казва, че това е „законът на Гудхарт“ в действие — принцип, според който когато дадена мярка се превърне в цел, тя престава да бъде добра мярка. „Показателят се превръща във „въвеждане на AI“, вместо в създаване на реална стойност. А реалната стойност се създава, но не се измерва и улавя“, каза той.
Сагрила е забелязал, че много организации третират AI като система за управление на ресурсите на предприятието — подход отгоре надолу. „Но непосредствената възвръщаемост от AI е отдолу нагоре: отделните служители намират начини да работят по-ефективно в ежедневието си“, каза той. „Повечето компании все още не са разбрали как да измерят и да се възползват от тази стойност.“
Играем, за да спечелим
Аарон Уитакър, вицепрезидент по генериране на търсене в Thrive Internet Marketing Agency, сподели, че след първоначалната AI инвестиция на компанията са направени корекции, които вече започват да дават резултати.
„От опита на нашата компания, разликата във [възвръщаемостта на инвестициите] се дължи по-малко на възможностите на генеративния AI и повече на това доколко изпълнението е съобразено с реалните нужди“, каза Уитакър пред The Epoch Times. „Стартирахме с инвестиция от около 100 000 долара в лицензиране, интеграция и структурирано обучение, като очаквахме видимо подобрение на ефективността още през първото тримесечие. Много скоро обаче се натъкнахме на сериозен проблем с качеството на данните“, каза той.
„Тъй като 25% от отчетните ни данни бяха съхранени в несвързани файлове и несъвместими формати, резултатите от AI изискваха постоянна ръчна проверка“, каза Уитакър. Промяната настъпи едва след като екипът му обединил документацията в единна отчетна структура и разпределил отговорностите за управление на данните.
„Разбрахме също, че използването на AI само за писане не носи особена полза за финансовите ни резултати. Истинската промяна настъпи, когато спряхме да го използваме като помощник за писане и го вградихме директно в платформата си, за да изпълнява конкретни задачи“, каза той. Уитакър смята, че изпълнителните директори, които губят от AI системите си, управляват бизнеса „по стария начин“ и не са определили конкретна роля за технологията.
„Връщането на инвестицията идва едва когато спрете да плащате за новостта на софтуера и започнете да го използвате, за да се освободите от рутинната работа, която изяжда работното ви време“, каза той.
Роки Чай, главен изпълнителен директор на Ultra Cleaning, едва не загуби шестцифрена сума при покупка на AI, преди да се замисли сериозно каква е реалната „добавена стойност“ за неговия бизнес.
„Почти допуснах грешка за 120 000 долара. Доставчикът обеща, че системата им „напълно ще автоматизира“ операциите ни, но след два месеца тестване разбрах, че тя не може да се справи с непредвидимата реалност на сервизната работа — когато клиентите сменят изискванията си по средата на проекта или лошото време забавя всичко“, каза Чай пред The Epoch Times. В крайна сметка това го накара да направи по-обмислена AI инвестиция, съобразена с конкретната му дейност, която вече дава положителни резултати.
„Отраслите, които виждат реална възвръщаемост, са тези с повтарящи се, данъчно интензивни операции, при които AI наистина блести. В нашия случай планирането на маршрути и съгласуването на графици ни донесе 23% икономия на гориво и 18% ръст на производителността за шест месеца – защото тези задачи се свеждат до чиста логика и данни“, каза той.
Чай също смята, че възвръщаемостта на AI инвестициите е пряко свързана с качеството на внедряването, а не с технологията сама по себе си. „Прекарахме три месеца в обучение на екипа и в настройване на AI към нашите специфични работни процеси, преди да го пуснем в реална работа“, каза той. „Компаниите, които пропускат тази стъпка и очакват резултати от типа „включи и работи“, обикновено се сблъскват с ниско ниво на приемане и пропиляна инвестиция. Разочарованието не идва от надценения AI — идва от лошото внедряване и нереалистичните очаквания за това, което AI може да свърши, за разлика от това, което хората все още правят по-добре“, каза той.
Сагрила споделя това виждане и посочва, че на много бизнес лидери им липсва „дигитална грамотност“, за да отделят същественото от шума. „Виждал съм стари проекти за автоматизация, преименувани на „AI“, само за да се осигури финансиране или да се претендира за успех. Организациите действат хаотично — пускат инструменти без стратегия, стартират проекти, без да са оценили качеството на данните или готовността на работните процеси“, каза Сагрила. Само 44% от главните ИТ директори са били смятани за „добре запознати с AI“ от своите изпълнителни директори, според проучване на Gartner от 2025 г.
„AI не е просто поредна стъпка в развитието на дигиталния бизнес. AI е качествен скок в начина, по който функционират бизнесът и обществото. Ако познанията на висшето ръководство не се подобрят бързо, конкурентоспособността ще пострада и самото оцеляване на компаниите ще бъде поставено под въпрос“, заяви Дейвид Фърлонгър, анализатор и сътрудник на Gartner.
Изследване на Kearney 100 установи, че въпреки че 78% от анкетираните изпълнителни директори заявяват, че се чувстват уверени в AI инвестициите си, най-успешните компании са именно тези, в които изпълнителните директори играят второстепенна роля в AI стратегията.
„Проучването разкри поразително разминаване: най-успешните компании са тези, в които висшето ръководство съзнателно отстъпва от пряката намеса в AI стратегията. В компаниите с висока ефективност само 59% от главните изпълнителни директори упражняват пряк надзор, в сравнение с 92% при по-слабо представящите се“, се посочва в доклада на Kearney. Оперативното изпълнение и стратегията са поверени на специализирани екипи, което се оказва по-ефективно и дава по-добри резултати.
„Разочарованието от [изкуствения интелект] идва по-скоро от компаниите, които пропускат обучението и внедряването, отколкото от доставчици, дали празни обещания. Лидерите забравят да вплетат AI в ежедневните процеси – и той просто не проработва“, посочва Агарвал.
