Изкуственият интелект се забавя в развитието си, но бизнесите не трябва да се тревожат за това

Разработването на усъвършенствани ИИ-модели демонстрира признаци на забавяне. След вълнението около изкуствения интелект, което възникна с пускането на алгоритъма ChatGPT на OpenAI в края на 2022 г. и редовното пускане на впечатляващи AI-модели, става все по-ясно, че темпът на развитие в големите езикови моделите се забавя.

Това лято Meta Platforms забави пускането на пазара на новия си флагмански ИИ-модел Llama 4 Behemoth, тъй като процесът на усъвършенстването му се проточи. OpenAI също пусна най-новия си модел, GPT-5, по-късно от планираното и той не успя да оправдае очакванията.

Всъщност, спадът в интереса към усъвършенстваните AI-алгоритми не би трябвало да е основен проблем за компаниите, които внедряват ИИ в своите работни процеси. Генеративните алгоритми вече са добре установени в бизнеса, предоставяйки осезаеми ползи от обобщаването на големи текстови документи и подпомагането на кодирането до писането на имейли. По-простите невронни мрежи, които предшестват генеративните алгоритми, също намират все по-голямо приложение, например при обработката на фактури. Но повечето компании имат слабо разбиране за това какво може да прави ИИ днес, камо ли в какво може да се превърне в бъдеще.

Не всички организации активно внедряват технологии с изкуствен интелект в работните си процеси. Това често се дължи на опасения относно изтичане на поверителни данни чрез ИИ-ботовете. Освен това, на изкуствения интелект рядко се дава възможността за вземането на ключови решения, които засягат финансите, служителите и клиентите. Тенденцията дори при най-модерните ИИ-модели понякога да дават неправилни отговори само увеличава недоверието.

Скорошно проучване на MIT установи, че много компании като цяло са доволни от съществуващите AI-инструменти на OpenAI и Microsoft. Но когато става въпрос за разработване на персонализиран софтуер за изкуствен интелект – видът, който би трябвало да донесе най-голяма бизнес стойност – пилотните проекти се провалят с 95%. Авторите на проучването отбелязват, че корпоративните потребители са „изключително скептични към инструментите за изкуствен интелект“, вярвайки, че те са „прекалено сложни или откъснати от реалните работни процеси“.

Самото осъзнаване, че изкуственият интелект се забавя, може да даде на компаниите повече увереност да инвестират време и пари в него. Корпоративният сектор очевидно се нуждае от повече време, за да адаптира ИИ-инструментите към своите операции. Засега интеграцията на големи езикови модели в ежедневните задачи все още е в начален стадий.

Това не е изненадващо. Интернет в крайна сметка промени начина, по който хората живеят и правят бизнес, но през 90-те години на миналия век това отне повече време, отколкото очакваха ранните му ентусиасти. По данни на Pew Research Center, било е необходимо десетилетие, за да се увеличи нивото на проникване на домашния широколентов интернет в САЩ от почти нулево през 2000 г. до над 60 % при възрастното население.

Бумът на изкуствения интелект е различен в много отношения, но може да следва подобна траектория: изблик на ентусиазъм, последван от спад, тъй като технологията се разпространява в обществото и бизнеса. Истинският мащаб на ползите от изкуствения интелект ще стане ясен едва след години. Подобряването на производителността на моделите става все по-трудно, което е в полза на производителите на хардуер като Nvidia. Основни играчи, включително OpenAI и Meta, вероятно ще инвестират още повече в инфраструктура в опит да ускорят темпото на напредък в собствените си модели.