Бизнес начинает пересматривать подход к искусственному интеллекту
Компании, бросившиеся внедрять искусственный интеллект, все чаще сталкиваются с дорогими лицензиями, ошибками и выгоранием персонала.
Бизнес начинает пересматривать подход к искусственному интеллекту после того, как потратил на его внедрение значительные средства, пишет DW. На первый план выходят вопросы реальной пользы, текущих затрат и рисков.
Показательный пример приводит консалтинговая Accenture. По собственным данным, она вложила $3 млрд в направление данных и ИИ и ежегодно тратит больше $1 млрд на обучение сотрудников. Компания настолько активно продвигала технологию, что на руководящие должности назначали только тех, кто регулярно пользуется внутренними ИИ-инструментами. В итоге дорогие модели стали применять даже для простых презентаций и коротких отчетов, расходы на токены взлетели, и теперь каждому сотруднику выделяют лишь $29 в месяц, а все сверх этого нужно согласовывать с руководством.
Еще одна проблема получила название workslop, от английских слов work и slop, то есть работа и помои. Сгенерированный ИИ контент выглядит профессионально, но часто оказывается поверхностным или ошибочным, и вместо экономии времени сотрудникам приходится все перепроверять и переделывать. На это публично жаловался даже Райан Рослански, до октября занимавший пост исполнительного вице-президента Microsoft.
Исследователи рынка труда опасаются и более долгосрочного эффекта. «Передача мыслительного процесса на аутсорсинг ведет к когнитивной деградации», предупреждает Эрик Со из Массачусетского технологического института. Профессор Мюнхенского университета имени Людвига-Максимилиана Анне-Софи Майер добавляет, что ИИ всегда создает впечатление собственной правоты и отбивает желание критически оценивать его выводы. Кроме того, сотрудники, опасаясь, что обученный ими ИИ однажды их заменит, порой сознательно вносят в систему неверные данные.
В Германии многие компании и вовсе не спешат с ИИ. По данным Института исследований рынка труда и профессий, к концу 2025 года около двух третей немецких предприятий отказались от использования таких инструментов, чаще всего из-за отсутствия подходящих задач.
