Почему искусственный интеллект пока не привёл к заметному росту производительности бизнеса
Хотя искусственный интеллект способен ускорять отдельные задачи на 20–50%, его влияние на общую производительность компаний пока значительно скромнее, отмечает экономист Эдгарс Черковскис. Латвия по-прежнему отстаёт от среднего показателя ЕС по внедрению ИИ.
Искусственный интеллект способен заметно ускорять выполнение отдельных задач, однако его влияние на общую производительность экономики растёт значительно медленнее, отмечает экономист и эксперт сети школ лидеров ИИ Эдгарс Черковскис. По оценкам Swedbank, совокупная факторная производительность может расти лишь примерно на 1% в год. В масштабном международном опросе, охватившем почти 6000 руководителей компаний, около 70% заявили, что используют ИИ, однако в ближайшие три года они ожидают в среднем лишь 1,44%-ного роста производительности.
Внедрение ИИ в Латвии остаётся сравнительно осторожным: по данным Eurostat, в прошлом году его использовали 12,2% латвийских компаний, тогда как в среднем по ЕС этот показатель составил 20%. По данным Центрального статистического управления, более 60% компаний, рассматривавших внедрение ИИ, но так и не сделавших этого, называют главным препятствием нехватку необходимых навыков.
Почему ожидания не оправдались
Черковскис отмечает, что многие руководители компаний надеялись быстро автоматизировать с помощью ИИ значительную часть процессов, сократив время и издержки, однако подобные перемены представляют собой долгосрочный процесс. Одна из частых ошибок — попытка просто «пристроить» ИИ к существующим процессам, не меняя их по сути. Наибольшую пользу, по его мнению, даёт не передача технологии отдельной задачи, а пересмотр самого процесса — это можно сравнить с настоящей цифровизацией, а не простым переносом бумажной анкеты в онлайн.
Вторая проблема — нехватка компетенций: в Латвии не хватает специалистов по ИИ, а компаниям нужны сотрудники, одновременно понимающие как внутренние процессы, так и возможности технологии. Важную роль играют и затраты, поскольку внедрение и поддержка более сложных решений на основе ИИ могут потребовать значительных инвестиций.
Где ИИ уже работает хорошо
Эксперт отмечает, что уже сейчас ИИ эффективно помогает в анализе данных, подготовке текстов, переводе, генерации изображений и создании документов — именно в рутинных, чётко определённых задачах результат можно измерить быстрее всего. При этом осторожнее стоит подходить к передаче ИИ более сложных задач, например работы с клиентами высокого уровня.
Черковскис советует компаниям оценивать производительность не по числу приобретённых лицензий, а по объёму сэкономленного времени и тому, как это время используется для более ценной работы.
