Більше жодного «доказу концепції»: чому моделі штучного інтелекту, засновані на результатах, революціонізують ІТ-ландшафт

Кінець наївності: Чому нам потрібно повністю перерахувати економічну життєздатність штучного інтелекту

Поки Кремнієва долина переживає золоту лихоманку, а мільярди венчурного капіталу вкладаються в генеративний штучний інтелект, у залах рад європейських компаній поширюється розчарування. Ця невідповідність викликає тривогу: з одного боку, є революційний потенціал технології, а з іншого – баланс, який навряд чи можна виправдати за допомогою традиційних методів. Багато компаній виявляють, що їхні дорогі ініціативи у сфері штучного інтелекту, хоча й технічно вражаючі, економічно розчаровують.

Проблема, однак, полягає не в самій технології, а в тому, як ми вимірюємо та керуємо її цінністю. Протягом десятиліть керівники вчилися розраховувати інвестиції в ІТ, такі як впровадження SAP або CRM-систем – детерміновані проекти з чітким початком, кінцем та визначеними перевагами. Але ШІ підкоряється іншим правилам: він мінливий, ймовірнісний та динамічно розвивається. Будь-хто, хто намагається орієнтуватися в цьому новому світі зі старими картами традиційних ІТ-закупівель, ризикує занурити величезні бюджети в «пастку неповернутих витрат», так і не побачивши вимірної віддачі.

Ця ситуація особливо критична для німецьких малих і середніх підприємств та європейських корпорацій. Затиснута між інноваційною капіталістичною потужністю США та державним масштабуванням Китаю, Європа ризикує відстати. Однак рішенням не може бути сліпо інвестувати більше грошей. Натомість потрібна радикальна зміна парадигми: відмова від оплати за інфраструктуру та ліцензії до винагороди за фактичні результати.

У наступній статті аналізуються структурні недоліки традиційних інвестиційних моделей, розкриваються приховані чинники, що впливають на витрати проектів штучного інтелекту, та окреслюється вихід, який мінімізує ризики та гарантує створення цінності з першого дня. Це посібник для осіб, які приймають рішення та хочуть розуміти ШІ не як технологічну іграшку, а як вигідну конкурентну перевагу.

Підходить для цього:

• Unframe.AI: рентабельність інвестицій у корпоративний штучний інтелект: чому більшість розрахунків неправильні

Чому традиційні інвестиційні моделі в Європі приречені на провал і як радикальна переорієнтація може забезпечити доступ до світових ринків

Поточна невідповідність між масштабними інвестиціями у штучний інтелект та реальними прибутками, які він генерує, є однією з найактуальніших проблем для бізнес-лідерів у всьому світі. Хоча американські компанії прямих інвестицій та венчурного капіталу вклали в цей сектор понад 100 мільярдів доларів лише у 2024 році, європейські компанії, особливо німецькі малі та середні підприємства, стикаються з тривожною реальністю. Значна частина розрахунків рентабельності інвестицій (ROI) для корпоративного ШІ виявляється недосконалою. Це пов'язано не з відсутністю математичної точності, а радше з принципово неправильними припущеннями. Технологічна інфраструктура та фінансові моделі, побудовані на ній, що розроблялися десятиліттями для детермінованих ІТ-систем, таких як ERP або CRM, руйнуються під впливом волатильності та ймовірнісної природи сучасних систем ШІ. Будь-хто, хто досі намагається керувати генеративним ШІ з тими ж ключовими показниками ефективності (KPI), що й у впровадженні SAP, по суті, подорожує океаном за допомогою дорожньої карти.

Структурна несумісність класичних ІТ-метрик

Основна проблема традиційних інвестиційних розрахунків полягає в неправильному розумінні природи проектів штучного інтелекту. Чотири динаміки принципово відрізняють ці інвестиції від традиційного впровадження програмного забезпечення, що призводить до того, що стандартні моделі рентабельності інвестицій систематично створюють неточні прогнози.

По-перше, існує серйозна проблема з часовими рамками. Класична рентабельність інвестицій (ROI) передбачає визначену фазу впровадження, за якою йде фаза вимірюваної віддачі. Однак проекти штучного інтелекту рідко поводяться лінійно. Проект, запланований як шестимісячний пілотний проект, часто перетворюється на чотирнадцятимісячну експериментальну фазу. Готовність до виробництва, яка нібито мала бути за кілька тижнів, залишається теоретичною метою навіть через рік. Хоча знаменник у рівнянні ROI постійно зростає через постійні витрати, чисельник – віддача – залишається нульовим.

По-друге, проекти штучного інтелекту залежать від надзвичайної мінливості в масштабах. У той час як традиційні ІТ-проекти часто відповідають жорстким специфікаціям, варіанти використання ШІ динамічно розвиваються. Система обробки документів може перетворитися на платформу пошуку знань під час розробки, а потім бути замінена агентним рішенням для робочого процесу незадовго до розгортання. Оскільки технологічні основи – моделі, фреймворки та інструменти – змінюються з періодом напіврозпаду всього кілька місяців, рішення необхідно постійно адаптувати, щоб уникнути застарівання після розгортання.

По-третє, проблема атрибуції ставить перед фінансовими відділами, здавалося б, нездоланні виклики. Навіть якщо система штучного інтелекту генерує цінність, виділити цю цінність є складним завданням. Чи можна пояснити збільшення доходу новим механізмом рекомендацій на основі штучного інтелекту, оновленою командою продажів чи просто сприятливими економічними умовами? На відміну від детермінованого програмного забезпечення, де причинно-наслідковий зв'язок часто очевидний, зі штучним інтелектом часто вимірюється лише внесок у результат, а не його єдина причина.

По-четверте, пастка безповоротних витрат часто призводить до нераціональних рішень. Більшість корпоративних проектів штучного інтелекту вимагають значних початкових інвестицій: забезпечення інфраструктури, очищення даних, навчання моделей та інтеграція. До цього додаються витрати на управління спостережуваністю за ШІ, оскільки моделі, на відміну від статичного програмного забезпечення, схильні до погіршення продуктивності, відомого як дрейф, і повинні постійно контролюватися. Момент, коли можна перевірити, чи є інвестиції виправданими, часто знаходиться настільки пізно в проекті, що більша частина бюджету вже безповоротно витрачена.

Глобальний контекст та специфічні географічні недоліки Європи

Ці невід'ємні ризики стикаються з особливо крихкою екосистемою в Європі. Хоча американські компанії часто підтримуються толерантним до ризику венчурним капіталом і культивують культуру «швидкого зазнавання невдачі», європейський ринок функціонує в середовищі високого небажання ризикувати та суворого регулювання. Хоча Закон Європейського Союзу про штучний інтелект забезпечує правову визначеність, він покладає значні витрати на дотримання вимог для малих та середніх підприємств (МСП). За оцінками, перевірка на відповідність для однієї високоризикової системи штучного інтелекту може коштувати до 400 000 євро, якщо не впроваджено усталених систем управління якістю.

Це призводить до небезпечного розриву в інвестиціях. Інвестиції США у штучний інтелект значно перевищують європейські. Китай, у свою чергу, використовує державну інтеграцію для досягнення економії масштабу в промисловості. Німеччина та Європа ризикують опинитися в скрутному становищі: технологічно залежними від американських моделей та під ціновим тиском через китайську ефективність. Для європейських керівників вищого рівня це означає, що проекти зі штучним інтелектом повинні бути не лише прибутковими, а й стратегічно важливими. Однак саме німецький середній сектор, основа європейської економіки, вагається. Лише близько третини великих компаній та ще менша частина малих і середніх підприємств продуктивно використовують штучний інтелект. Страх перед непередбачуваними витратами та незрозумілими вигодами стримує інновації.

Керована платформа штучного інтелекту - Зображення: Xpert.Digital

Тут ви дізнаєтеся, як ваша компанія може швидко, безпечно та без високих бар'єрів входу впроваджувати індивідуальні рішення на основі штучного інтелекту.

Керована платформа штучного інтелекту — це ваш універсальний та безтурботний пакет для штучного інтелекту. Замість того, щоб мати справу зі складними технологіями, дорогою інфраструктурою та тривалими процесами розробки, ви отримуєте готове рішення, адаптоване до ваших потреб, від спеціалізованого партнера — часто протягом кількох днів.

Основні переваги з першого погляду:

⚡ Швидке впровадження: від ідеї до операційного застосування за лічені дні, а не місяці. Ми пропонуємо практичні рішення, які створюють негайну цінність.

🔒 Максимальна безпека даних: Ваші конфіденційні дані залишаються з вами. Ми гарантуємо безпечну та відповідність вимогам обробку без передачі даних третім особам.

💸 Без фінансових ризиків: Ви платите лише за результат. Повністю виключаються значні початкові інвестиції в обладнання, програмне забезпечення чи персонал.

🎯 Зосередьтеся на своєму основному бізнесі: Зосередьтеся на тому, що ви робите найкраще. Ми беремо на себе повне технічне впровадження, експлуатацію та обслуговування вашого рішення на основі штучного інтелекту.

📈 Орієнтований на майбутнє та масштабований: Ваш ШІ зростає разом з вами. Ми забезпечуємо постійну оптимізацію та масштабованість, а також гнучко адаптуємо моделі до нових вимог.

Детальніше про це тут:

• Керована платформа штучного інтелекту

Від абстрактної обіцянки до вимірної реальності

Щоб вийти з цього глухого кута, бізнес-кейс ШІ потрібно радикально переосмислити. Успішні організації починають не з питання про технологію, а про результат. Перше питання має бути таким: який конкретний бізнес-результат забезпечить цей ШІ? Розпливчасті цілі, такі як «підвищення ефективності» або «сприяння інноваціям», у цьому контексті нічого не варті. Надійний бізнес-кейс вимагає точних показників, які можна відстежувати щотижня на інформаційній панелі.

Гарними прикладами цього є конкретні та такі, що піддаються перевірці: скорочення часу розгляду договору з чотирьох годин до двадцяти хвилин, збільшення рівня вирішення проблем з першим контактом у сфері обслуговування клієнтів з 62 до 78 відсотків або скорочення ручного введення даних для заявок на кредит на 80 відсотків. Якщо мету неможливо сформулювати мовою керівника відділу, то бізнес-кейс відсутній.

Друге вирішальне питання стосується валідації: як ми дізнаємося, чи це працює? Традиційні моделі дають відповідь на це питання в кінці проекту — часто через вісімнадцять місяців. Однак проекти штучного інтелекту потребують постійної валідації. Що нам потрібно побачити на другому тижні, щоб підтвердити курс? Яка точка прийняття рішення існує на третьому місяці, коли проект можна зупинити, якщо відсутні показники? Найкращі інвестиції структуровані таким чином, щоб швидко довести свою цінність або зазнати невдачі, перш ніж буде знищено значний капітал.

Невидимі руйнівники капіталу у структурі витрат

Навіть якщо мета є обґрунтованою, багато розрахунків зазнають невдачі через приховані витрати, які часто ігноруються на початковому етапі. Підготовка даних займає близько 60 відсотків часу та бюджету в більшості проектів. Це включає не лише технічне очищення, але й управління, нормалізацію та особливо складне юридичне затвердження наборів даних у Європі.

Ще одним недооціненим фактором є складність інтеграції. Штучний інтелект, який функціонує в ізольованому демонстраційному середовищі, має мало спільного з системою, вбудованою в існуючі архітектури безпеки та робочі процеси. Ця «остання миля» інтеграції часто коштує дорожче, ніж сам компонент ШІ, і саме на ній зупиняється більшість проектів. Додайте до цього поточні експлуатаційні витрати. Моделі потребують постійного моніторингу дрейфу та регулярного перенавчання, коли змінюються шаблони даних.

Зрештою, альтернативна вартість часу майже ніколи не розраховується. Кожен місяць, який потрібен проекту ШІ для створення цінності, – це місяць втраченої цінності. Проект із тривалістю 18 місяців та рентабельністю інвестицій 200 відсотків може бути економічно гіршим, ніж проект із тривалістю шість тижнів та рентабельністю інвестицій 80 відсотків, оскільки останній генерує позитивний грошовий потік на 16 місяців довше. Організації з найкращою рентабельністю інвестицій – це не обов'язково ті, що мають найвищу віддачу, а радше ті, які найшвидше досягають вимірної цінності з найменшими капіталовкладеннями.

За межами капітальних витрат: зміна парадигми до моделей фінансування, орієнтованих на результат

З огляду на ці ризики та небажання Європи, набирають обертів нові моделі ціноутворення та бізнесу, які перекладають ризик з покупця на постачальника. Постачальники, такі як Unframe та інші прогресивні гравці на ринку, встановлюють принципи, засновані на попередній перевірці зобов'язань. Такий підхід до ціноутворення, заснований на результатах, може стати ключем до подолання заморожування інвестицій у Європі.

Замість того, щоб купувати інфраструктуру заздалегідь (CapEx) або платити за ліцензії за кожного користувача (ціноутворення на основі кількості робочих місць), які часто залишаються невикористаними, компанії тут платять за досягнуті результати. Витрати масштабуються залежно від отриманої цінності, а не від спожитих ресурсів. Це безпосередньо вирішує проблему атрибуції та змушує постачальників продавати лише ті рішення, які дійсно працюють.

У цій моделі кожна взаємодія починається з визначеного варіанту використання та вимірюваного результату. Клієнт бачить, як ШІ працює з його власними даними та в його середовищі, перш ніж робити значні інвестиції. Немає 18-місячної тривалості проекту з надією на повернення інвестицій в кінці. Пріоритетом є створення цінності. Крім того, величезні початкові витрати на інфраструктуру часто усуваються, оскільки сучасні платформи беруть на себе тягар підготовки даних та розгортання моделей. Це усуває ті приховані витрати, які в іншому випадку можуть споживати до 80 відсотків бюджету.

Ще однією перевагою цієї моделі є відхід від моделей ліцензування на основі користувачів, які в минулому перешкоджали широкому впровадженню. Якщо кожен додатковий користувач несе витрати, використання технології штучно обмежується. Моделі, орієнтовані на результат, навпаки, заохочують широке використання, оскільки більша кількість користувачів, як правило, призводить до більших результатів і, отже, до більшої доданої цінності.

Стратегічні наслідки для європейського лідерства

Для осіб, які приймають рішення в Європі, це означає, що ера експериментального «перевірки концепцій» без чіткого шляху до створення цінності закінчилася. Економічна реальність вимагає переходу від технологічної захопленості до майже хірургічної точності у визначенні бізнес-результатів. Компанії не повинні використовувати семінари та пілотні фази, щоб дізнатися, що може робити ШІ, а радше виділити найцінніший варіант використання та перевірити його економічний вплив.

Бажано шукати партнерства з постачальниками, які готові ризикувати та оцінюватися за результатами. Однак це також вимагає зміни мислення з боку клієнта: відмови від купівлі «ІТ-годин» чи «ліцензій» та переходу до партнерств зі створення цінності. У світі, де США та Китай домінують завдяки масовому розподілу капіталу, ефективність використання капіталу є єдиним шансом для Європи. Ключ не в тому, щоб витрачати більше грошей, а в тому, щоб інвестувати ці гроші в моделі, які окупляться до настання терміну оплати. Той, хто досі покладається на 18-місячні прогнози, вже програв гру. Справжня конкурентоспроможність виникає там, де створення цінності не обіцяється, а доводиться з першого дня.

Konrad Wolfenstein

Я радий допомогти вам як особистого консультанта.

зв’язатися зі мною під Вольфенштейном ∂ xpert.digital

зателефонуйте мені під +49 89 674 804 (Мюнхен)

LinkedIn
 

Наша глобальна галузева та бізнес-експертиза в розвитку бізнесу, продажах та маркетингу - Зображення: Xpert.Digital

Галузевий фокус: B2B, цифровізація (від штучного інтелекту до XR), машинобудування, логістика, відновлювані джерела енергії та промисловість

Детальніше про це тут:

• Бізнес-центр Xpert

Тематичний центр з аналітичними матеріалами та експертними знаннями:

• Платформа знань про світову та регіональну економіку, інновації та галузеві тенденції
• Збір аналізів, імпульсів та довідкової інформації з наших пріоритетних напрямків
• Місце для експертів та інформації про поточні розробки в бізнесі та технологіях
• Тематичний центр для компаній, які хочуть дізнатися про ринки, цифровізацію та галузеві інновації