Штучний інтелект як двигун зростання: як корпоративні платформи штучного інтелекту переосмислюють американську економіку

Забудьте про ChatGPT чи Gemini: новий «підхід Blueprint» автоматизує компанії за лічені дні замість місяців.

Американська економіка переживає найбільшу трансформацію з часів електрифікації: у міру того, як мільярди надходять, зараз приймається рішення про те, хто зробить стрибок від ажіотажу до створення реальної цінності.

Сполучені Штати рішуче закріпили свою позицію як беззаперечної наддержави у сфері штучного інтелекту у 2024 році. З приватними інвестиціями, що перевищують 109 мільярдів доларів, та рівнем інновацій, який значно перевищує навіть Китай, здається, що сцена готова до майбутнього, де домінуватиме ШІ. Однак блискучі технологічні фасади Кремнієвої долини іноді маскують сувору реальність у ширшому корпоративному ландшафті. Поки такі гіганти, як Microsoft та Alphabet, модернізують свою інфраструктуру за сотні мільярдів доларів, «Головна вулиця» — промисловий хребет Америки — бореться з небезпечним розривом у впровадженні.

Цифри водночас тривожні та обнадійливі: хоча майже 90 відсотків великих компаній вже використовують штучний інтелект, вражаючі 95 відсотків усіх пілотних проектів генеративного штучного інтелекту зазнають невдачі через складну інтеграцію в існуючі системи. Саме в цій суперечності між технологічною доцільністю та операційними перешкодами зараз формується новий клас корпоративних рішень. Платформи, засновані на так званому «плановому підході», обіцяють скоротити час розробки, який може тривати місяцями, до кількох днів та подолати бар'єри застарілих ІТ-систем.

У цій статті заглиблюється в те, як економіка США переосмислює себе завдяки автономним агентам, периферійним обчисленням та радикальній автоматизації процесів. Ми аналізуємо, чому компанії з успішними стратегіями штучного інтелекту значно перевершують S&P 500, який культурний опір потрібно подолати та чому Четверта промислова революція переосмислить не лише технології, а й ринок праці та глобальну конкурентоспроможність Америки протягом наступних десятиліть.

Коли Кремнієва долина зустрічається з Головною вулицею: революція не чекає на тих, хто вагається.

Американська економіка перебуває на технологічному переломному етапі, переосмислюючи конкурентоспроможність та економічну життєздатність. Хоча великі технологічні компанії в Кремнієвій долині вже інвестують мільярди у штучний інтелект, ширша американська бізнес-спільнота все ще має труднощі з практичним впровадженням цієї технології. Зі 109,1 мільярда доларів приватних інвестицій у штучний інтелект лише у 2024 році Сполучені Штати очолюють світову революцію у сфері штучного інтелекту, перевищуючи інвестиції Китаю в дванадцять разів. Однак існує розрив у впровадженні між технологічним лідерством та операційною реальністю, розрив, який лише деякі компанії успішно подолали.

У цій суперечності між інноваціями та впровадженням з'являються такі платформи, як Unframe, які обіцяють реалізувати складні корпоративні проекти зі штучним інтелектом за лічені дні, а не за місяці. Так званий підхід «план» трансформує традиційні цикли розробки та робить доступною автоматизацію на базі штучного інтелекту, що раніше вимагало місяців впровадження. Поки американські компанії все ще борються з інтеграцією ізольованих рішень штучного інтелекту, піонери, такі як корпорації зі списку Fortune 500, вже демонструють, як комплексні рішення для автоматизації можуть мати операційний вплив за дуже короткий час.

Цифри говорять самі за себе: 87 відсотків великих компаній з понад 10 000 співробітників вже впровадили штучний інтелект, що на 23 відсотки більше, ніж у 2023 році. Однак, поточні дослідження також виявляють зворотний бік: 95 відсотків пілотних проектів генеративного штучного інтелекту в компаніях зазнають невдачі, головним чином через проблеми інтеграції, брак досвіду та неадекватну стратегію. Ця невідповідність між впровадженням та успішним впровадженням підкреслює центральну проблему сучасної автоматизації підприємств.

Американський ландшафт штучного інтелекту в глобальному контексті

Сполучені Штати зарекомендували себе як беззаперечна наддержава у сфері штучного інтелекту. Зі сукупними приватними інвестиціями, що перевищують 470 мільярдів доларів у період з 2013 по 2024 рік, США перевершують інвестиції всіх країн ЄС разом узятих у дев'ять разів. Це домінування проявляється не лише в капіталі, але й у швидкості технологічного розвитку та готовності руйнувати усталені бізнес-моделі.

Американський ринок штучного інтелекту принципово відрізняється від інших економічних регіонів завдяки своїй схильності до ризику та тісній інтеграції венчурного капіталу, університетських досліджень та промислового застосування. Тільки чотири найбільші технологічні компанії — Amazon, Alphabet, Microsoft та Meta — планують інвестувати 364 мільярди доларів в інфраструктуру штучного інтелекту у 2025 році, що значно більше, ніж 325 мільярдів доларів у попередньому році. Ці інвестиції створюють далекосяжні мультиплікаційні ефекти: кожен долар, безпосередньо інвестований, генерує додаткові 2,53 долара економічної активності та підтримує загалом 2,7 мільйона робочих місць в американській економіці.

Вплив на валовий внутрішній продукт вже можна виміряти. Інвестиції, пов'язані зі штучним інтелектом, зробили внесок у зростання ВВП у першій половині 2025 року на 1,1 процентного пункту, вперше перевищивши споживчі витрати як рушійну силу зростання. Технічно кажучи, інвестиції в обладнання та програмне забезпечення для обробки інформації становили лише чотири відсотки ВВП США, проте вони відповідали за 92 відсотки зростання за цей період. Така концентрація зростання на інвестиціях, пов'язаних зі штучним інтелектом, є безпрецедентною та підкреслює трансформаційну силу цієї технології.

Розподіл впровадження ШІ в галузях демонструє цікаві закономірності. Хоча 30 відсотків компаній в інформаційному секторі використовують ШІ, далі йдуть професійні послуги з 23 відсотками та фінансові послуги з 17 відсотками, традиційні сектори, такі як готельний бізнес та будівництво, значно відстають, маючи лише по три відсотки кожен. У виробничому секторі приблизно 29 відсотків американських виробників впровадять ШІ або машинне навчання для розумного виробництва до 2025 року, причому 87 відсотків стверджують, що регуляторне розуміння технологій ШІ є важливим для промислового розвитку.

Історичний вимір четвертої промислової революції

Історія промислової трансформації у Сполучених Штатах характеризується хвилями інновацій, кожна з яких призводить до фундаментальних змін у виробничому ландшафті. Від механізації через паровий двигун, через електрифікацію та конвеєрне виробництво до комп'ютеризації – кожна промислова революція змінювала американську економіку. Однак четверта промислова революція, що характеризується штучним інтелектом та кіберфізичними системами, розгортається безпрецедентними темпами.

Прорив ChatGPT у листопаді 2022 року ознаменував поворотний момент. Всього за п'ять днів платформа досягла одного мільйона користувачів, що спровокувало хвилю інвестицій у всі галузі. Цей розвиток вперше підкреслив потенціал генеративного штучного інтелекту для практичного застосування та призвів до фундаментальної переоцінки технологій штучного інтелекту в промисловому контексті. Вартість запитів ШІ знизилася в 280 разів між листопадом 2022 року та жовтнем 2024 року, прискоривши впровадження та стимулюючи подальший технологічний розвиток.

Компанія Unframe.AI з'явилася у 2024 році в цьому динамічному середовищі, її заснував у Купертіно колишній засновник Noname Security Шей Леві. Компанія визначила ключову прогалину на ринку: хоча технології штучного інтелекту ставали дедалі зрілішими, компаніям бракувало практичних способів швидкого впровадження цих технологій у свої існуючі системи. У перший рік роботи Unframe отримала мільйони доларів США постійного доходу та почала співпрацювати з компаніями зі списку Fortune 500.

Прискорені темпи інновацій також очевидні в поширенні штучного інтелекту в американському бізнес-середовищі. У той час як попередні промислові революції потребували десятиліть, щоб стати широко поширеними, впровадження штучного інтелекту серед американських компаній подвоїлося лише за два роки, з 3,7 відсотка наприкінці 2023 року до 9,7 відсотка у серпні 2025 року. Рівень впровадження значно вищий серед компаній зі списку Fortune 500: 78 відсотків цих організацій використовували штучний інтелект у 2024 році порівняно з 55 відсотками попереднього року.

Технологічна архітектура та основні механізми

Технологічна основа сучасних корпоративних платформ штучного інтелекту базується на модульній архітектурі, яка принципово відрізняється від традиційних підходів до розробки програмного забезпечення. В її основі лежить підхід «план» – інноваційний метод перетворення бізнес-вимог у функціональні рішення на основі штучного інтелекту. Цей підхід усуває традиційні фази аналізу вимог, архітектури програмного забезпечення та впровадження, замінюючи їх автоматизованим процесом генерації.

Сучасні корпоративні платформи штучного інтелекту мають чотири ключові технічні складові. По-перше, вони включають розширені можливості пошуку та міркування, які перетворюють неструктуровані корпоративні дані на структуровану інформацію, доступну для пошуку. Ця функціональність дозволяє американським компаніям отримати доступ до накопичених десятиліть знань про предметну область, які раніше були приховані в електронних листах, звітах та застарілих системах.

Другий компонент зосереджений на автоматизації та агентах штучного інтелекту. Ці автономні системи виконують складні робочі процеси та приймають проактивні рішення на основі даних у режимі реального часу. Наприклад, у промисловому середовищі ці агенти можуть оптимізувати інтервали технічного обслуговування, проводити перевірки контролю якості або приймати рішення щодо ланцюга поставок без втручання людини. Розробка таких автономних агентів є ключовим напрямком у 2025 році, оскільки 64 відсотки компаній очікують повністю автономних бізнес-процесів до 2027 року.

Компонент абстракції та обробки даних утворює третій технічний будівельний блок. Платформи перетворюють неструктурований контент, такий як дані датчиків, журнали машин або виробнича документація, у зручні структуровані формати. Ця можливість особливо актуальна для американських промислових компаній, які часто мають неоднорідні ІТ-ландшафти з різними форматами даних та застарілими системами. Дослідження показує, що 83 відсотки керівників США вважають, що сильніша інфраструктура даних прискорить впровадження штучного інтелекту в їхніх організаціях.

Четвертий компонент включає функції модернізації, які перетворюють застарілі системи на програмне забезпечення, що базується на штучному інтелекті. Ця функціональність вирішує одну з найбільших проблем, з якими стикаються американські компанії: інтеграцію сучасних технологій штучного інтелекту в існуючі виробничі середовища без необхідності руйнівних змін у системі. Фактично, 80 відсотків американських компаній визначили інтеграцію зі застарілими системами як одну з найбільших перешкод у впровадженні штучного інтелекту.

Периферійні обчислення відіграють дедалі більшу роль в архітектурі штучного інтелекту на підприємствах. Промислові програми часто вимагають обробки даних у режимі реального часу з затримкою менше мілісекунди. Понад 14 мільйонів промислових об'єктів трансформуються або знаходяться на межі трансформації через появу програм, залежних від штучного інтелекту. Периферійні обчислення наближають обробку даних до датчиків та виробничого обладнання, дозволяючи приймати критично важливі рішення без затримок, спричинених передачею даних по мережі. Наприклад, Tesla масштабно розгортає приватні мережі 5G на своїх гігафабриках, а Airbus оголосив про плани замінити Wi-Fi приватними мережами 5G на всіх своїх заводах протягом наступних п'яти років.

Архітектура безпеки все більше дотримується принципу нульової довіри. Дані клієнтів ніколи не повинні залишати безпечне корпоративне середовище, оскільки платформи можуть бути розгорнуті як у приватних хмарах, так і локально. Це архітектурне рішення особливо актуальне для американських компаній, які підпадають під суворі правила захисту даних і повинні захищати конфіденційні виробничі дані. Загроза від кібератак на основі штучного інтелекту різко зростає: 90 відсоткам компаній наразі бракує необхідної зрілості для ефективної боротьби з сучасними передовими загрозами, що керуються штучним інтелектом.

Практичне застосування та операційна трансформація

Практичне застосування технології корпоративного штучного інтелекту в американському бізнес-ландшафті вже демонструє помітні результати. Компанії, які значні інвестиції в штучний інтелект, з обсягом інвестицій у розмірі 10 мільйонів доларів США або більше по всіх бізнес-підрозділах, значно частіше (71 відсоток) повідомляють про значне зростання продуктивності, пов'язане зі штучним інтелектом, за останній рік, ніж компанії з меншими інвестиціями (менше 10 мільйонів доларів США), з яких лише 52 відсотки повідомляють про таке зростання.

ІТ-операції зарекомендували себе як домінуюча сфера застосування. Комплексне опитування 235 осіб, які приймають рішення у великих компаніях, визначило ІТ-операції як найвпливовіше застосування штучного інтелекту, що відзначили 50 відсотків респондентів. Корпоративні платформи штучного інтелекту автоматизують складні робочі процеси управління ІТ-послугами, які раніше вимагали ручної обробки. Електронні листи автоматично перетворюються на заявки, угоди про рівень обслуговування призначаються та направляються відповідним командам, а керівники отримують інформацію про стан обробки в режимі реального часу.

Автоматизація процесів лідирує в конкретних випадках використання з рівнем впровадження 76%, далі йдуть чат-боти для обслуговування клієнтів з 71% та аналітика даних з 68%. Вплив значний: автоматизація процесів скорочує час обробки на 43%, а чат-боти для обслуговування клієнтів — час реагування на 67%. Прогнозоване обслуговування з рівнем впровадження 52% скорочує час простою на 29%.

Конкретний приклад ілюструє трансформацію процесів котирування. Глобальний дистриб'ютор технологій повністю автоматизував процес котирування продажів за допомогою штучного інтелекту, скоротивши час обробки з 24 годин до кількох секунд. Таке підвищення ефективності дозволяє компанії обробляти значно більше запитів клієнтів та швидше реагувати на зміни на ринку.

Забезпечення якості значно виграє від систем обробки зображень на основі штучного інтелекту. Сучасні виробничі лінії працюють зі швидкістю, яка перевантажує людський контроль якості. Системи штучного інтелекту безперервно аналізують зображення з камер і виявляють мікроскопічні дефекти або відхилення в режимі реального часу. Ця технологія дозволяє американським виробникам підвищувати стандарти якості, одночасно зменшуючи брак і кількість повторної обробки.

Прогнозне обслуговування є ще однією ключовою сферою успішного впровадження штучного інтелекту. Національний науковий фонд підтримав розробку MaVila, моделі штучного інтелекту, спеціально розробленої для виробництва, яка навчається безпосередньо на основі візуальних та мовних даних у заводських умовах. Інструмент може бачити та спілкуватися, аналізуючи зображення деталей, описуючи дефекти простою мовою, пропонуючи рішення та навіть спілкуючись з машинами для автоматичного налаштування. Ця технологія може бути особливо доступною для малого та середнього бізнесу, який не може дозволити собі дорогі інструменти штучного інтелекту або знання, необхідні для їх експлуатації.

Швидкість впровадження принципово відрізняє сучасні корпоративні платформи штучного інтелекту від традиційних ІТ-проектів. У той час як класичне впровадження штучного інтелекту займає місяці або роки, рішення на основі креслень можна продуктивно розгорнути лише за кілька днів. Така економія часу є результатом підходу, який виключає або значно скорочує тривалі фази аналізу вимог, проектування системи та програмування.

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

Економічний вимір трансформації штучного інтелекту

Економічний вплив впровадження штучного інтелекту в Сполучених Штатах вже чітко вимірний і обіцяє фундаментальні зміни в довгостроковій перспективі. Компанії, що використовують штучний інтелект для підвищення продуктивності, перевершили S&P 500 на 29 відсотків у річному обчисленні з липня 2024 року по липень 2025 року, зі зростанням ціни акцій на 17,2 відсотка порівняно з 13,3 відсотка для загального індексу. Ще більш вражаючим є зростання доходів: ці компанії повідомили про середнє річне зростання доходів на 13,1 відсотка у своїх звітах за 10 кварталів, порівняно із середньозваженим показником S&P 500 лише на 5,1 відсотка.

Зростання продуктивності завдяки штучному інтелекту вже помітне в агрегованих економічних даних. Оцінки Anthropic показують, що існуючі системи штучного інтелекту можуть збільшити річну продуктивність праці в США на 1,8 відсотка протягом наступних десяти років, що майже вдвічі перевищить поточні довгострокові темпи зростання. Федеральний резервний банк Сент-Луїса повідомляє, що частка робочих годин з використанням генеративного штучного інтелекту зросла з 4,1 відсотка у листопаді 2024 року до 5,7 відсотка у 2025 році, що свідчить про зростання продуктивності до 1,3 відсотка з моменту впровадження ChatGPT.

Довгострокові прогнози Вортонської школи оцінюють, що штучний інтелект підвищить продуктивність праці та ВВП на 1,5 відсотка до 2035 року, майже на 3 відсотки до 2055 року та на 3,7 відсотка до 2075 року. Ці оцінки базуються на припущенні, що приблизно 15 відсотків поточного ВВП з часом зазнає впливу штучного інтелекту, причому ця частка зростатиме протягом наступних двох десятиліть, оскільки більш схильні до впливу сектори зростатимуть швидше, ніж решта економіки.

Інвестиції в інфраструктуру штучного інтелекту мають далекосяжний мультиплікативний ефект. Очікується, що інвестиції великих технологічних компаній у розмірі 364 мільярдів доларів у 2025 році підтримають загальний обсяг економічного виробництва на суму 923 мільярди доларів, створять 2,7 мільйона робочих місць, генеруватимуть 297 мільярдів доларів доходів від праці, зроблять внесок у ВВП на суму 469 мільярдів доларів та забезпечать податкові надходження на суму 105 мільярдів доларів.

Штучний інтелект (ШІ) пропонує унікальні можливості для малих та середніх підприємств (МСП). Дев'яносто вісім відсотків американських малих підприємств використовують інструменти на базі ШІ, причому 91 відсоток переконаний, що ці інструменти допоможуть їхньому бізнесу зростати. Використання генеративних інструментів ШІ, таких як чат-боти та генерація зображень, серед малого бізнесу зросло майже вдвічі, зросвши з 23 відсотків у 2023 році до 40 відсотків у 2024 році. Найпримітніше, що малий бізнес, який повністю використовує технології, не тільки перевершує своїх конкурентів, але й демонструє більший оптимізм щодо майбутнього. Чотири з п'яти малих підприємств повідомляють, що використання технологій допомогло їм уникнути підвищення цін для споживачів, незважаючи на постійну інфляцію.

Проблеми та бар'єри впровадження

Незважаючи на свій багатообіцяючий потенціал, американські компанії стикаються зі значними труднощами у впровадженні штучного інтелекту. Культурна стійкість є однією з найбільш недооцінених перешкод. Великі організації часто розвивають культуру, яка винагороджує стабільність, передбачуваність та усталені методи роботи. Штучний інтелект за своєю суттю вносить невизначеність та зміни.

Працівники, які побудували свою кар'єру на певному досвіді, можуть відчувати загрозу з боку систем штучного інтелекту, які можуть виконувати деякі з їхніх завдань ефективніше. Керівники середньої ланки можуть хвилюватися, що штучний інтелект зробить їхні ролі застарілими. Керівники стурбовані ризиками прийняття рішень на основі алгоритмів, які вони не до кінця розуміють. Цей опір проявляється ледь помітними, але потужними способами: працівники можуть формально дотримуватися директив щодо впровадження штучного інтелекту, але знаходити способи обійти нові системи. Менеджери можуть підтримувати штучний інтелект в принципі, але створювати бюрократичні перешкоди, що уповільнюють впровадження.

Складність технологічної інтеграції створює ще одну величезну перешкоду. Великі організації зазвичай мають сотні або тисячі різних програмних застосунків, кожен з яких має власні API, формати даних та вимоги до інтеграції. Додавання можливостей штучного інтелекту до цього середовища вимагає ретельного планування, щоб забезпечити доступ систем штучного інтелекту до необхідних даних, зберігаючи при цьому вимоги безпеки та продуктивності всієї технологічної екосистеми.

Особливо проблематичними є доступність та якість даних. Дві третини керівників визнають, що неадекватна інфраструктура є перешкодою для впровадження штучного інтелекту в їхніх компаніях. Моделі штучного інтелекту настільки ж хороші, наскільки хороші дані, на яких вони навчаються, і багато компаній мають проблеми з фрагментованими, непослідовними або низькоякісними наборами даних.

Дефіцит кваліфікованих кадрів ще більше загострює ситуацію. Ринок фахівців зі штучного інтелекту є дуже конкурентним, і великим організаціям часто важко конкурувати з технологічними компаніями та стартапами за найкращих фахівців у галузі штучного інтелекту. Згідно з опитуванням SnapLogic, 93 відсотки організацій США та Великої Британії повідомляють, що штучний інтелект є пріоритетом бізнесу, проте понад половина визнає, що їм не вистачає правильного поєднання кваліфікованих фахівців зі штучного інтелекту для реалізації своїх стратегій. Лише кожен десятий співробітник повідомляє про наявність повсякденних навичок роботи зі штучним інтелектом.

Вимоги до дотримання нормативних вимог та регулювання додають ще більшої складності. США застосовують багаторівневий регуляторний підхід до ШІ, поєднуючи федеральні виконавчі розпорядження, вказівки агентств та різні закони штатів, створюючи складний ландшафт дотримання вимог для компаній. Законодавство штатів, таке як Закон Колорадо про ШІ та Закон Каліфорнії про прозорість ШІ, очолює регуляторні зусилля, зосереджуючись на високоризикованих системах ШІ, прозорості та захисті прав споживачів.

Закон Колорадо про штучний інтелект вимагає від розробників та операторів систем штучного інтелекту, які приймають важливі рішення в таких сферах, як зайнятість, освіта, фінансові послуги, охорона здоров'я, житло, страхування та юридичні послуги, проводити комплексні оцінки впливу за 90 днів до розгортання. Ці вимоги створюють значне адміністративне навантаження та вимагають спеціалізованої юридичної та технічної експертизи.

Тіньовий ШІ становить особливо підступний ризик. Бізнес-підрозділи часто розгортають неавторизовані інструменти та програми ШІ без відома команди безпеки, створюючи величезні прогалини в видимості. Фінансовий вплив цієї прогалини в управлінні є суттєвим: згідно зі звітом IBM за 2025 рік, витоки даних за участю тіньового ШІ коштують організаціям в середньому на 670 000 доларів більше, ніж витоки без неавторизованого ШІ. Першопричиною є збої в управлінні: вражаючі 97 відсотків усіх інцидентів безпеки, пов'язаних зі ШІ, сталися в системах, яким бракувало належного контролю доступу, політик управління та нагляду за безпекою.

Змінний світ праці

Вплив штучного інтелекту на американський ринок праці є складним і багатогранним. З одного боку, дослідження показують, що штучний інтелект підвищує продуктивність праці та в більшості випадків допомагає усунути прогалини у кваліфікованих кадрах. З іншого боку, американські виробники стикаються з величезною нестачею робочої сили: майже два мільйони робочих місць, половина всіх новостворених посад, можуть залишитися незаповненими до кінця десятиліття.

Багато компаній звернулися до штучного інтелекту та автоматизації, щоб подолати цю прогалину. Робототехніка, штучний інтелект та машинне навчання стали ключовими інструментами для американських виробників у боротьбі з нестачею робочої сили. Згідно зі звітом Міжнародної федерації робототехніки, кількість колаборативних роботів, що використовуються в обробній промисловості США, протягом останніх трьох років зростала на 25 відсотків щорічно.

У Плані дій Білого дому щодо штучного інтелекту наголошується на необхідності розширення можливостей робочої сили в еру штучного інтелекту. Міністерству праці було запропоновано спрямувати кошти на розвиток робочої сили на навчання, освітні програми та інші ініціативи, що базуються на навичках, що пріоритезують розвиток можливостей штучного інтелекту. Очікується, що до 2025 року освітні та робочі можливості, що надаються Міністерством енергетики та Національним науковим фондом, додадуть понад 500 нових дослідників усіх рівнів кар'єри до національної робочої сили у сфері штучного інтелекту в різних критично важливих сферах фундаментальних досліджень та розвитку передових технологій.

Однак реальність показує, що 67 відсотків робочих місць сьогодні потребують навичок роботи зі штучним інтелектом, тоді як можливості навчання значно відстають. Фінансування Закону про інновації та можливості робочої сили (WIOA) все частіше рекомендується використовувати для розробки програм розвитку робочої сили в галузі штучного інтелекту. Очікується, що органи влади штатів та місцевого самоврядування співпрацюватимуть з промисловістю для створення навчальних програм, орієнтованих на галузь, та розширення програм раннього ознайомлення та попереднього навчання.

Важливо наголосити, що автоматизація повинна розширювати людські можливості, а не замінювати людей. Якщо виробниче середовище має труднощі з пошуком кваліфікованих працівників, впровадження правильних верстатів з ЧПК для автоматизації повторюваних і трудомістких завдань дозволяє поточним співробітникам зосередитися на більш цінних видах діяльності, таких як удосконалення конструкції, оптимізація процесів та прийняття стратегічних рішень.

Майбутні тенденції та технологічна конвергенція

Розвиток автоматизації підприємств на базі штучного інтелекту стикається з фундаментальними трансформаціями, які виходять за рамки окремих удосконалень і змінять цілі галузі. Периферійні обчислення стануть домінуючою архітектурою для промислових застосувань штучного інтелекту. Хоча поточні рішення все ще значною мірою залежать від хмарних обчислень, обробка даних все більше переходить безпосередньо на виробничі потужності.

Злиття цифрових двійників та штучного інтелекту революціонізує промислове моделювання. Прогнозується, що американський ринок цифрових двійників зросте з 3,90 мільярда доларів у 2025 році до 29,79 мільярда доларів до 2032 року зі середньорічним темпом зростання 33,7 відсотка. Майже третина організацій інвестують понад 10 мільйонів доларів у технологію цифрових двійників, причому виробництво є лідером у впровадженні. Понад 40 відсотків виробничих компаній пілотують технологію цифрових двійників, і повне впровадження триває.

З організацій, які використовували технологію цифрових двійників, 65 відсотків повідомляють про скорочення часу простою та експлуатаційних витрат. Більше половини повідомляють про покращення прогнозного обслуговування, а 40 відсотків досягли кращої співпраці. Таке поєднання дозволяє навчати та тестувати моделі штучного інтелекту в безпечних віртуальних середовищах перед їх розгортанням у критично важливих виробничих системах.

Приписне технічне обслуговування замінить прогнозне технічне обслуговування та стане наступним еволюційним кроком. У той час як сучасні системи прогнозують потреби в технічному обслуговуванні, майбутні системи штучного інтелекту генеруватимуть конкретні рекомендації щодо дій та автоматично їх впроваджуватимуть. Інтелектуальне виробниче підприємство не лише попереджатиме, що склад може вийти з ладу через три дні, але й автоматично замовлятиме запасні частини, плануватиме технічне обслуговування та відповідно коригуватиме плани виробництва.

Пояснення щодо ШІ стають регуляторною необхідністю, особливо в США, де вимоги до дотримання нормативних вимог зростають. Принцип «чорної скриньки» існуючих систем ШІ є нестійким у довгостроковій перспективі, оскільки бізнес та регуляторні органи вимагатимуть прозорих процесів прийняття рішень. Структура управління ризиками ШІ NIST залишається дуже впливовою, добровільною структурою та широко вважається найкращою практикою, що робить її наріжним каменем будь-якої ефективної програми управління ШІ.

Інтеграція квантових обчислень знайде своє перше практичне застосування в автоматизації підприємств, починаючи з 2028 року. Ця технологія дозволить революційно покращити ситуацію, зокрема, у вирішенні складних проблем планування та оптимізації ланцюгів поставок.

Автономні виробничі системи поступово стають реальністю. Американські автовиробники, такі як Tesla, вже експериментують із заводами, які можуть працювати повністю без втручання людини. Ці заводи, що працюють без освітлення, використовують штучний інтелект для всіх виробничих рішень, від планування матеріалів до контролю якості.

Демократизація розробки штучного інтелекту дасть американським компаніям змогу створювати власні рішення на основі штучного інтелекту. Платформи з низьким кодом та без коду дозволять інженерам без навичок програмування створювати додатки на основі штучного інтелекту. Цей розвиток значно прискорить темпи інновацій в американських компаніях.

Стратегічне значення для американської економіки

Стратегічне значення штучного інтелекту для Сполучених Штатів як місця для ведення бізнесу є значним. Оскільки 87 відсотків великих компаній вже використовують штучний інтелект, а ще 78 відсотків усіх організацій використовують ту чи іншу форму штучного інтелекту, Америка перебуває у вигідному становищі. Інвестиції у розмірі 109,1 мільярда доларів у штучний інтелект, заплановані на 2024 рік, перевищать інвестиції Китаю в дванадцять разів, що підкреслить його технологічне лідерство.

Водночас існує ризик того, що повільні темпи впровадження призведуть до конкурентних недоліків. Хоча 95 відсотків виробників або інвестують у штучний інтелект, або планують інвестувати протягом п'яти років, 95 відсотків пілотних проектів генеративного штучного інтелекту зазнають невдачі. Цей прогалину у впровадженні могли б подолати такі платформи, як Unframe, що дозволило б американським компаніям швидше реалізувати свої амбіції щодо штучного інтелекту.

Економічні наслідки виходять за рамки окремих компаній. Прогнозоване зростання продуктивності праці на 1,8 відсотка щорічно протягом наступних десяти років може майже вдвічі перевищити поточні довгострокові темпи зростання. Це може мати вирішальне значення для компенсації викликів, пов'язаних з демографічними змінами та нестачею кваліфікованих працівників.

План дій Америки щодо штучного інтелекту адміністрації Трампа наголошує на покращенні глобального домінування Америки у сфері штучного інтелекту шляхом зменшення регуляторних бар'єрів для сприяння інноваціям. У грудні 2025 року президент Трамп видав виконавчий указ про забезпечення національної політичної бази для штучного інтелекту, спрямований на запобігання урядовим регулюванням, які б створили клаптикову мозаїку з 50 різних регуляторних режимів, що ускладнило б дотримання вимог.

Диференційоване оцінювання

Аналіз ландшафту корпоративного штучного інтелекту в Сполучених Штатах виявляє складну картину технологічних змін, що створюють як надзвичайні можливості, так і значні ризики. Фундаментальна інновація підходу "план" та подібних платформ полягає не в базовій технології штучного інтелекту, а в радикальному прискоренні циклів впровадження, що стискає тривалість традиційних ІТ-проектів з місяців до днів.

Технологічні переваги сучасних корпоративних платформ штучного інтелекту незаперечні: їхня модульна архітектура, універсальні можливості інтеграції та здатність використовувати існуючі корпоративні дані без складної міграції даних вирішують ключові проблемні питання американських компаній. Зростання продуктивності, якого вже досягнуто в компаніях зі списку Fortune 500, демонструє їхній практичний потенціал. Компанії, що використовують штучний інтелект для підвищення продуктивності, перевершили S&P 500 на 29 відсотків і більш ніж подвоїли свій приріст доходів.

Тим не менш, виявлені ризики можуть підірвати обіцяні переваги. Відсутність можливості відстеження рішень, заснованих на штучному інтелекті, суперечить американським вимогам до відповідності та стандартам якості. Швидкість впровадження може призвести до поспішних рішень, які несуть операційні ризики. Ризики кібербезпеки зростають з кожною додатковою мережевою системою штучного інтелекту, а кіберзлочини, пов'язані зі штучним інтелектом, прогнозуються на рівні 10,5 трильйонів доларів щорічно до 2025 року.

Оцінка дає нюансований висновок: платформи корпоративного штучного інтелекту являють собою значний технологічний прогрес з потенціалом для прискорення автоматизації американського бізнесу. Однак ця технологія не є панацеєю та вимагає ретельного стратегічного планування, належного управління ризиками та відповідального впровадження. Американські компанії повинні розглядати цю технологію як один із компонентів своєї цифрової трансформації, а не як комплексне рішення.

Успіх зрештою залежатиме від того, наскільки добре американським компаніям вдасться узгодити технологічні можливості зі своїми конкретними вимогами до якості, безпеки та відповідності. Сполучені Штати, з їхніми величезними інвестиціями, технологічним досвідом та культурою інновацій, мають унікальну можливість очолити світову революцію штучного інтелекту. Але ця лідерська позиція вимагає більше, ніж просто капіталовкладень: вона вимагає стратегічного мислення, культурної трансформації, інвестицій в освіту та розвиток робочої сили, а також збалансованого регуляторного підходу, який сприяє інноваціям, одночасно адекватно враховуючи ризики.

Найближчі роки будуть вирішальними. Компанії, які інвестують у автоматизацію на основі штучного інтелекту сьогодні, серйозно ставлячись як до технологічних можливостей, так і до організаційних і культурних викликів, позиціонують себе для технологічної конвергенції майбутнього. Корпоративні платформи штучного інтелекту, такі як Unframeможуть слугувати базою інтеграції, бездоганно поєднуючи різні технології та долаючи розрив у впровадженні між амбіціями та реальністю. Однак, зрештою, успіх визначатиметься не лише технологіями, а й здатністю американських компаній використовувати ці інструменти відповідально, стратегічно та з акцентом на довгострокову цінність, а не на короткострокове підвищення ефективності.

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