Co najmniej 30 proc. projektów generatywnej sztucznej inteligencji zostanie porzuconych do końca 2025 r. z powodu niskiej jakości danych, nieodpowiedniej kontroli ryzyka, rosnących kosztów lub niejasnej wartości biznesowej – uważa Gartner. Rezygnacja z projektów nastąpi po weryfikacji ich koncepcji.

„Po zeszłorocznym szumie kadra kierownicza z niecierpliwością czeka na zwrot z inwestycji w generatywną AI, ale organizacje mają trudności z udowodnieniem i uświadomieniem sobie wartości. Wraz z poszerzaniem się zakresu inicjatyw coraz bardziej odczuwalne jest obciążenie finansowe związane z opracowywaniem i wdrażaniem modeli GenAI” – twierdzi Rita Sallam, wiceprezes w Gartnerze.

Dużym wyzwaniem dla organizacji jest uzasadnienie znacznych inwestycji w generatywną AI w celu zwiększenia produktywności, co według Gartnera może być trudne do bezpośredniego przełożenia na korzyści finansowe.

Wielu przedsiębiorców wykorzystuje GenAI do przekształcania swoich modeli biznesowych i tworzenia nowych możliwości w prowadzonym biznesie. Jednak te wdrożenia wiążą się ze znacznymi kosztami, które wynoszą od 5 mln do 20 mln dol.

Koszty ponoszone w związku z różnymi podejściami do wdrażania generatywnej sztucznej inteligencji

Źródło: Gartner

Koszty inwestycji w AI są nieprzewidywalne

„Niestety, nie ma jednego uniwersalnego rozwiązania dla GenAI, a koszty nie są tak przewidywalne, jak w przypadku innych technologii” – zauważa Sallam. Trudne do prognozowania i odsunięte w czasie ROI może nie spodobać się dyrektorom finansowym.

Ci co już wdrożyli, liczą korzyści

Jak jednak zauważono, ankietowani, które wcześniej wdrożyli rozwiązania, z różnych branż i procesów biznesowych, zgłaszają szereg usprawnień, różniących się w zależności od przypadku użycia, stanowiska i poziomu umiejętności pracownika.

Według niedawnego badania Gartnera respondenci zgłosili wzrost przychodów o 15,8 proc., oszczędność kosztów o 15,2 proc. i poprawę produktywności średnio o 22,6 proc.

Badanie zostało przeprowadzone wśród 822 szefów biznesu w okresie od września do listopada 2023 r.

„Dane te służą jako cenny punkt odniesienia do oceny wartości biznesowej wynikającej z innowacji w modelu biznesowym GenAI” – twierdzi Sallam. – „Ważne jest jednak, aby zdawać sobie sprawę z wyzwań związanych z szacowaniem tej wartości”.

Wiele zależy według niej od firmy, przypadku użycia, roli i siły roboczej. Często wpływ może nie być od razu widoczny i może się zmaterializować z czasem, jednak opóźnienie nie umniejsza korzyści.

Nie upierać się przy AI

Jeśli wyniki okażą się one niewystarczające, konieczne może okazać się zbadanie alternatywnych scenariuszy innowacji – zauważa ekspert.