Ожидание развития искусственного интеллекта заставляет предприятия колебаться, но всплеск расходов не за горами, пишет на портале InformationWeek Ларри Уолш, основатель, генеральный директор и главный аналитик консалтинговой компании Channelnomics.

Шумиха вокруг ИИ достигла ажиотажа во всем технологическом ландшафте. ИИ доминирует в заголовках новостей и на конференциях. Обещания, что большие языковые модели (LLM), машинное обучение и нейронные сети обеспечат беспрецедентное повышение эффективности, возможности прогнозирования и индивидуальное взаимодействие, в изобилии. Эти инновации призваны сократить расходы, перестроить бизнес-операции и открыть новые возможности для роста и прибыльности.

Однако это оптимистичный прогноз, а не текущая реальность.

Аналитики рынка сообщают, что общие расходы на ИТ растут двузначными темпами — от 20 до 27% в год. Это впечатляет, но они стартуют со скромной базы. Фактические расходы на ИИ в 2023 г. находятся в диапазоне между 20 и 25 млрд. долл. Хотя эта цифра и значительна, она скромнее расходов на облачные вычисления, безопасность и ПО для бизнеса.

Некоторые технологические аналитические компании оценивают расходы на ИИ в сотни миллиардов долларов. По одному из прогнозов, к 2026 г. расходы на ИИ могут достичь 300 млрд. долл. Учитывая продажи обычных технологий, включающих ИИ в качестве основного или дополнительного компонента, такая цифра кажется правдоподобной.

Тем не менее, несмотря на широкое распространение чатботов, виртуальных помощников, систем рекомендаций и аналитических инструментов, ИИ не вызвал такого роста расходов на корпоративные ИТ, как другие революционные технологии, такие как облачные вычисления, безопасность и мобильность.

Поставщики технологий сообщают нам о тенденции: предприятия либо откладывают, либо отменяют ИТ-проекты, чтобы сэкономить бюджет, занимая позицию «подождем и посмотрим» в отношении развития ИИ. Организации, предвидя надвигающуюся волну инноваций в области ИИ, предпочитают дождаться последних достижений, а не инвестировать в текущие технологии. Один из известных технологических вендоров рассказал, что их квартальная выручка снизилась из-за того, что ИИ сократил расходы клиентов по большинству категорий продуктов.

В технологическом секторе вендоры выходят на рынок через непрямые каналы. В эту систему входят реселлеры и поставщики услуг, отвечающие за пред- и постпродажные аспекты внедрения и развертывания технологических продуктов. Технологические вендоры подготавливают своих партнеров по каналам сбыта к ИИ-революции, подчеркивая необходимость укрепления инфраструктуры и оттачивания соответствующих навыков для удовлетворения рыночного спроса.

Тем не менее, ирония ощутима. Многие вендоры не имеют убедительных ИИ-историй или продуктов для своих канала и клиентов. В то время как многочисленные технологические компании объявляют о проектах или разработке продуктов в области ИИ, реальность такова, что «ИИ-помойка» более распространена, чем настоящие продукты. Поскольку ИИ — это актуальное модное слово, вендоры выставляют его напоказ, даже не имея в своей линейке законного продукта. Говоря с юмором, «если это машинное обучение, то оно, скорее всего, написано на Python. Если это искусственный интеллект, то он, скорее всего, написан в PowerPoint».

Сегодня ИИ функционирует как функция. Крупные ИТ-корпорации интегрируют возможности ИИ в свои предложения. Хотя эти усовершенствования заслуживают одобрения, они не всегда являются дополнительными источниками дохода. Автоматические обновления облачных сервисов могут обеспечить удержание клиентов, но не всегда приводят к новым продажам.

Даже если функции ИИ стимулируют новые продажи, как поставщики классифицируют их? Попадают ли эти доходы в категорию ИИ, CRM, продуктивность, сеть, безопасность или другую основную технологическую категорию?

Бум ИИ неминуем. Несмотря на то, что фундамент только закладывается, глубокое влияние ИИ видно на горизонте. Технологический сектор и его канальные партнеры готовятся извлечь выгоду, когда спрос на ИИ достигнет пика. Тем не менее, на пути к достижению этой цели стоят различные препятствия: от определения сценариев использования до решения проблем интеграции, управления данными, приобретения навыков и этических соображений.

Для преодоления этих препятствий необходимо сотрудничество исследователей, поставщиков, канальных партнеров и потребителей. Канал будет способствовать принятию решений, поддерживая их использование, внедряя решения, повышая квалификацию персонала и предлагая постоянную оптимизацию и поддержку.

По мере устранения этих препятствий и появления настоящих ИИ-продуктов клиенты будут готовы вкладывать средства, чтобы получить обещанный рост производительности и прибыли. Однако в настоящее время вся преобразующая сила ИИ еще ждет своей реализации.