Кирилл Фомичев

100 лет назад предприниматели совершили ошибку, которую сегодня повторяют с искусственным интеллектом У команды Ильи Опренко (Skyfort) вышла интересная статья о том, как искусственный интеллект меняет бизнес, работу и капитал. В ней несколько конкретных историй и исследований, которые заставляют посмотреть на AI немного иначе. История первая. Электричество. В начале XX века владельцы фабрик начали заменять паровые машины электрическими двигателями. Покупали дорогое оборудование, но производительность почти не росла. Причина оказалась неожиданной: новые двигатели продолжали вращать старые валы и ремни, а станки стояли на прежних местах. Прорыв произошёл, когда отдельные электромоторы позволили полностью изменить устройство фабрик. История вторая. Дешевле производить, не значит больше зарабатывать. Новые технологии позволяют компаниям выпускать товары с меньшими затратами. Но снижение себестоимости не обязательно превращается в дополнительную прибыль. Конкуренты получают доступ к тем же инструментам, снижают цены, а потребители привыкают к более дешёвым продуктам. И даже когда отдельные операции становятся быстрее, производительность бизнеса в целом может почти не меняться: сэкономленное время теряется на других этапах работы. Получается парадокс: технология делает производство дешевле, но не гарантирует ни роста общей производительности, ни увеличения прибыли. Теперь несколько парадоксов AI. ▪️по данным MIT NANDA (2025), около 95% изученных корпоративных внедрений генеративного AI не показали измеримого финансового результата. ▪️в исследовании с 5179 сотрудниками службы поддержки AI повысил производительность в среднем на 14%. Но у новичков прирост составил 34%, а у самых опытных сотрудников эффект был минимальным. ▪️в эксперименте с консультантами BCG использование GPT ускоряло выполнение подходящих задач на 25% и повышало качество более чем на 40%. Но стоило выйти за пределы возможностей модели, и специалисты с AI начинали ошибаться чаще тех, кто работал самостоятельно. Получается любопытная картина. ИИ уже умеет делать сотрудников «быстрее», помогать новичкам догонять опытных специалистов и повышать качество работы. Но всё это ещё не гарантирует роста прибыли компании. А иногда технология даже ухудшает результат. И, мы слишком много обсуждаем, какой ИИ выбрать, но слишком мало, а какие конкретно процессы, продукты и бизнес-модели благодаря ему вообще перестают иметь смысл или становятся эффективнее/быстрее/дешевле/масштабнее. Сто лет назад было недостаточно купить электродвигатель. Сегодня, недостаточно купить подписку на ChatGPT или другой ИИ. В статье «Экзоскелет для разума» ещё много интересного про индустриальную революцию, искусственный интеллект и формирование капитала. Делюсь ссылкой на полный текст.