В последние месяцы в прессе много говорят о том, что «пузырь» вокруг искусственного интеллекта (ИИ) начинает сдуваться. Заголовки крупных изданий, таких как The Washington Post, Financial Times и The New York Times, указывают на то, что ажиотаж вокруг ИИ начинает ослабевать. Однако, по мнению Пола МакДона-Смита, старшего преподавателя информационных технологий в Школе менеджмента MIT Sloan, подобные колебания вокруг ИИ не новы и имеют давнюю историю.

Циклы «взлета и падения» ИИ продолжаются уже десятилетиями. МакДона-Смит подчеркивает, что с момента появления ИИ в 1950-х годах, когда его основоположники, такие как Алан Тьюринг, Джон Маккарти и Марвин Мински, возлагали на него большие надежды, прошло много времени. Эти ожидания не всегда оправдывались, что привело к периоду скептицизма и сокращению инвестиций в 1970-80-х годах, известному как «зима ИИ».

В 1980-х годах с появлением машинного обучения ИИ снова начал набирать обороты. Прорывы в нейронных сетях и значительные улучшения в вычислительных мощностях позволили ИИ продвинуться в таких областях, как компьютерное зрение, обработка естественного языка и сложные процессы принятия решений.

Тем не менее, вопрос о том, превышает ли ИИ ожидания или не оправдывает их, остается актуальным на протяжении последних 70-80 лет. МакДона-Смит считает, что избежать новой «зимы ИИ» можно, если сосредоточиться на так называемом «последнем этапе» — интеграции возможностей ИИ с человеческими навыками, такими как креативность, любопытство и критическое мышление.

Ключевыми проблемами, сдерживающими развитие ИИ, остаются качество и доступность данных. Многие организации сталкиваются с разрозненностью данных, их непоследовательными форматами и сложными вопросами конфиденциальности. Добавьте к этому дефицит специалистов, обладающих необходимыми знаниями в области ИИ, данных и креативности, чтобы превратить потенциал ИИ в реальный бизнес-результат.

Для преодоления этих проблем МакДона-Смит рекомендует бизнес-лидерам задать три простых вопроса: какова стратегия данных, стратегия кадров и стратегия ИИ в их компаниях? Он также предлагает использовать «двухскоростной подход» к разработке стратегий ИИ, где быстрые эксперименты сочетаются с долгосрочным планированием на период от 18 до 24 месяцев.

Те компании, которые уже успешно внедряют ИИ, инвестируют в надежные структуры управления данными и понимают, что их ждет значительный рост вычислительных мощностей в ближайшие годы. Успешные предприятия также используют сочетание технологий ИИ и вычислительных возможностей, создавая новые бизнес-модели и пересматривая методы ведения бизнеса.

Вопрос о том, как избежать повторения старых ошибок и сгладить колебания в циклах ИИ, остается актуальным. Чтобы ИИ оправдал ожидания, необходимо не только инновационное мышление, но и тщательная проработка стратегий на всех уровнях организации.