Посібник для керівників щодо інвестування у штучний інтелект: розуміння ціннісної пропозиції у 2025 році

Бізнес

Посібник для керівників щодо інвестування у штучний інтелект: розуміння ціннісної пропозиції у 2025 році

L'AI automatizzerà 300M posti lavoro equivalenti globalmente, 92M eliminati entro 2030 (WEF), 60% lavori paesi alto reddito influenzati—ma saldo netto positivo: 170M nuovi ruoli emergeranno (+78M totale). Lavori più suscettibili: amministrativi 46% attività automatizzabili, back-office, call center, contabilità. Risultati settoriali già misurabili: finanza -40% costi operativi +40% efficienza gestione rischio, sanità -30-50% tempi diagnosi con scoperta farmaci da 5 anni a <1 anno (-60% costi), software -56% tempi sviluppo con +30-60% accelerazione time-to-market, manifattura -80% downtime con +8% profitti annui, marketing +30% conversioni con -30% costi acquisizione clienti. Polarizzazione salariale estrema: avvocati con competenze AI guadagnano +49% vs colleghi tradizionali. Italia caso demografico: gap 5.6M posti lavoro entro 2033, automazione 3.8M diventa necessità vs rischio. Competenze 2025: pensiero analitico, creatività, intelligenza sociale—94% responsabili marketing riporta impatto positivo vendite, 91% aziende con AI assumerà nel 2025. Questione centrale: non se AI sostituirà umani ma quali umani si adatteranno vs resisteranno cambiamento.

Фабіо Лоріа

Генеральний директор та засновник Electe‍

Підсумуйте цю статтю за допомогою ШІ

У міру того, як тенденції інвестування в ШІ розвиватимуться до 2025 року, керівники стикаються зі зростаючим тиском щодо прийняття стратегічних рішень про впровадженняШІ. Зі стрімким впровадженням інструментів штучного інтелекту компаніями - 22% впроваджують їх широко, а 33% використовують їх обмежено - розуміння того, як оцінювати та впроваджувати рішення штучного інтелекту, стало критично важливим для збереження конкурентних переваг. У книзі Ендрю Берджесса"Посібник для керівників зі штучного інтелекту" автор надав вичерпний посібник для керівників підприємств, які бажають зрозуміти та впровадити рішення зі штучного інтелекту у своїх організаціях.

‍

Ця книга була опублікована у 2017 році видавництвом Springer International Publishing і містить практичний огляд того, як компанії можуть використовувати штучний інтелект. Що змінилося сьогодні?

‍

Поточні інвестиційні тенденції в ШІ 2025

Сфера штучного інтелекту переживає безпрецедентне зростання, а організації роблять все більш значні інвестиції, щоб залишатися конкурентоспроможними.

Основи:

Берджесс підкреслив, що важливо починати з визначення чітких цілей, узгоджених з бізнес-стратегією - принцип, який залишається актуальним і сьогодні. У книзі він виділив вісім основних можливостей штучного інтелекту:

‍

Розпізнавання зображень
Розпізнавання голосу
Пошук та вилучення інформації
Кластеризація
Розуміння природної мови
Оптимізація
Прогнозування
Розуміння (сьогодні)

Еволюція з 2018 по 2025 рік:

З часу написання книги ШІ пройшов шлях від технології, що розвивається, до мейнстрімної технології. Здатність "Розуміння", яку Берджесс вважав футуристичною, зазнала значного прогресу з появою великих мовних моделей (LLM) і технологій генеративного ШІ, які ще не з'явилися у 2018 році.

стратегічні рамки для прийняття інвестиційних рішень у сфері ШІ

Чотири основні питання

Оцінюючи інвестиції в ШІ, дуже важливо зосередитися на цих важливих питаннях:

Визначення бізнес-проблеми
Показники успіху
Вимоги до впровадження
Оцінка ризиків

‍

Примітка: Ця система з чотирьох питань ґрунтується на сучасних знаннях і не представлена в книзі Берджеса в явному вигляді.

‍

Побудова ефективної стратегії штучного інтелекту

Система усиновлення:

Берджесс пропонує детальну структуру для створення стратегії ШІ, яка включає:

Узгодження з бізнес-стратегією - розуміння того, як ШІ може підтримати існуючі бізнес-цілі
Розуміння амбіцій НА - Визначте за бажанням:
- Удосконалення існуючих процесів
- Трансформація бізнес-функцій
- Створення нових послуг/продуктів
Оцінка зрілості НА - Визначте поточний рівень зрілості організації за шкалою від 0 до 5:
- Ручна обробка (рівень 0)
- Традиційна ІТ-автоматизація (рівень 1)
- Базова ізольована автоматизація (рівень 2)
- Тактичне впровадження засобів автоматизації (рівень 3)
- Тактичне впровадження різних технологій автоматизації (Рівень 4)
- Комплексна стратегічна автоматизація (Рівень 5)
Створення теплової карти НПА - визначення областей з найбільшими можливостями
Розробка бізнес-кейсу - оцінка "твердих" і "м'яких" переваг
Управління змінами - планування того, як організація буде адаптуватися
Розробка дорожньої карти внутрішнього аудиту - Створення середньо- та довгострокового плану

Еволюція з 2018 по 2025 рік:

Концепція Берджеса залишається напрочуд актуальною і сьогодні, але потребує доповнення міркуваннями щодо:

Етика та нормативно-правові акти зі штучного інтелекту (наприклад, Закон ЄС про штучний інтелект)
Екологічна стійкість НА
Відповідальні стратегії ШІ
Інтеграція з новими технологіями, такими як квантові обчислення

Вимірювання рентабельності інвестицій в ШІ

Визначальні фактори для повернення інвестицій:

Берджесс виділяє різні типи переваг ШІ, які поділяються на "тверді" та "м'які":

Жорсткі пільги:

Зниження витрат
Уникнення витрат
Задоволеність клієнтів
Відповідність
Зниження ризиків
Пом'якшення збитків
Пом'якшення втрат доходів
Отримання доходу

М'які пільги:

Культурні зміни
Конкурентна перевага
Ефект ореолу
Увімкнення інших переваг
Сприяння цифровій трансформації

‍

‍

__wf_зарезервовано_успадковувати — Вимірювання рентабельності інвестицій у ШІ стало більш досконалим, з'явилися спеціальні системи для оцінки впливу генеративного ШІ, яких не існувало, коли Берджесс писав книгу.

‍

Технічні підходи до впровадження ШІ

‍

Типи рішень:

Берджесс представив три основні підходи до впровадження АІ:

Готове програмне забезпечення для штучного інтелекту - Готові рішення
Платформи штучного інтелекту - надаються великими технологічними компаніями
Індивідуальна розробка ІА - Індивідуальні рішення

Для перших кроків він запропонував розглянути:

Підтвердження концепції (PoC)
Прототипи
Мінімальний життєздатний продукт (MVP)
Тест найризикованіших припущень (RAT)
Пілот

Що змінилося?

З 2018 року ми стали свідками:

демократизація інструментів ШІ за допомогою рішень без коду/з низьким рівнем коду
Кардинальне вдосконалення хмарних платформ штучного інтелекту
Зростання генеративного ШІ та таких моделей, як GPT, DALL-E тощо.
Поява рішень AutoML, які автоматизують частини процесу науки про дані

Врахування ризиків та викликів

‍

Ризики штучного інтелекту:

Берджесс присвятив цілу главу ризикам ШІ, зазначивши:

Якість даних
Відсутність прозорості - природа алгоритмів як "чорної скриньки
Ненавмисна упередженість
Наївність ШІ - межі контекстного розуміння
Надмірна залежність від ШІ
Неправильний вибір технології
Зловмисні дії

Еволюція з 2018 по 2025 рік:

З моменту написання книги:

Занепокоєння щодо упередженості алгоритму стало критичним питанням (на розгляді)
Безпека штучного інтелекту стає критично важливою зі зростанням загроз
Регулювання ШІ стало ключовим фактором
Ризики глибоких фейків і дезінформації, що генерується штучним інтелектом, стали значними
Занепокоєння щодо конфіденційності зросло з більш широким застосуванням штучного інтелекту

Створення ефективної організації внутрішнього аудиту

‍

З книги Берджеса (2018):

Берджес зробив пропозицію:

Побудова екосистеми штучного інтелекту з постачальниками та партнерами
Створення Центру досконалості (ЦД) зі спеціалізованими командами
Розгляньте такі ролі, як директор з питань даних (CDO) або директор з питань автоматизації (CAO)

Еволюція з 2018 по 2025 рік:

З тих пір:

Роль головного директора з питань штучного інтелекту (CAIO) стала звичним явищем
Зараз ШІ часто інтегрований по всій організації, а не ізольований в одному ЦПО
Демократизація ШІ призвела до більш розподілених операційних моделей
З'явилася важливість АІ-грамотності для всіх співробітників

Висновок

З книги Берджеса (2018):

На завершення Берджес наголосив на важливості:

Не вірте хайпу, а зосередьтеся на реальних бізнес-проблемах
Розпочніть шлях ІА якомога швидше
Забезпечення майбутнього компанії за допомогою розуміння ШІ
Прийняття збалансованого підходу між оптимізмом і реалізмом

Еволюція з 2018 по 2025 рік:

Заклик Берджеса "не вірити хайпу" залишається неймовірно актуальним і в 2025 році, особливо з огляду на надмірний ажіотаж навколо генеративного ШІ. Однак швидкість впровадження ШІ стала ще більш критичною, і компанії, які ще не розпочали свій шлях до ШІ, зараз опиняються у суттєво невигідному становищі порівняно з тими, хто дослухався до поради Берджеса розпочати його раніше (у 2018 році!).

‍

Ландшафт штучного інтелекту у 2025 році буде складнішим, більш зрілим і більш інтегрованим у бізнес-стратегію, ніж можна було передбачити у 2018 році, але основні принципи стратегічного узгодження, створення цінності та управління ризиками, які окреслив Берджесс, залишаються напрочуд актуальними.

Ресурси для розвитку бізнесу

9 листопада 2025 року

Пастка прогнозування: чому передбачення майбутнього недостатньо

Складні прогностичні моделі, які генерують прогнози, якими ніхто не користується, - це "пастка прогнозів". ШІ за визначенням орієнтований на минуле: історичні дані є його сировиною. Він виявляє кореляції, а не причини. Справжнє питання не в тому, "що може статися", а в тому, "що ми повинні робити". Компанії-переможці у 2025 році не матимуть кращих алгоритмів - вони інтегрують ШІ в процеси прийняття рішень. Зміна перспективи: розглядати ШІ не як технологію прогнозування, а як технологію покращення процесу прийняття рішень.

9 листопада 2025 року

Революція штучного інтелекту: фундаментальна трансформація реклами

71% споживачів очікують персоналізації, але 76% розчаровуються, коли вона йде не так - ласкаво просимо до парадоксу реклами зі штучним інтелектом, який генерує $740 млрд щорічно (2025). DCO (динамічна креативна оптимізація) забезпечує результати, які можна перевірити: +35% CTR, +50% конверсії, -30% CAC завдяки автоматичному тестуванню тисяч креативних варіацій. Приклад з практики роздрібної торгівлі одягом: 2 500 комбінацій (50 зображень × 10 заголовків × 5 закликів до дії) для кожного мікросегмента = +127% ROAS за 3 місяці. Але руйнівні структурні обмеження: проблема холодного старту займає 2-4 тижні + тисячі показів для оптимізації, 68% маркетологів не розуміють рішень ШІ, застарілість файлів cookie (Safari вже, Chrome 2024-2025) змушує переосмислити таргетинг. Дорожня карта на 6 місяців: фундамент з аудитом даних + конкретні KPI ("знизити CAC на 25% в сегменті X", а не "збільшити продажі"), пілотне A/B-тестування АІ на 10-20% бюджету проти ручного, масштабування на 60-80% з крос-канальним DCO. Напруженість щодо конфіденційності критична: 79% користувачів стурбовані збором даних, втома від реклами - 60% залучення після 5+ експозицій. Майбутнє без файлів cookie: контекстний таргетинг 2.0, семантичний аналіз у реальному часі, дані від третіх сторін через CDP, об'єднане навчання для персоналізації без індивідуального відстеження.

9 листопада 2025 року

Революція в галузі штучного інтелекту в компаніях середнього бізнесу: чому вони стають рушіями практичних інновацій

74% компаній зі списку Fortune 500 борються за отримання прибутку від ШІ і лише 1% мають "зрілі" впровадження - тоді як середній ринок (оборот 100 млн євро - 1 млрд євро) досягає конкретних результатів: 91% малих і середніх підприємств, що використовують ШІ, повідомляють про помітне збільшення обороту, середній показник рентабельності інвестицій - 3,7x, а найкращі показники - 10,3x. Ресурсний парадокс: великі компанії витрачають 12-18 місяців на "пілотний перфекціонізм" (технічно чудові проекти, але нульове масштабування), тоді як середній ринок впроваджує за 3-6 місяців: конкретна проблема→цільове рішення→результати→масштабування. Сара Чен (Meridian Manufacturing, $350 млн): "Кожне впровадження повинно було продемонструвати цінність протягом двох кварталів - обмеження, яке підштовхувало нас до практичних робочих додатків". Перепис населення США: лише 5,4% компаній використовують ШІ у виробництві, хоча 78% заявляють про "впровадження". Середній ринок віддає перевагу комплексним вертикальним рішенням, а не платформам для кастомізації, спеціалізованим партнерствам з постачальниками, а не масивним власним розробкам. Провідні сектори: фінтех/програмне забезпечення/банкінг, виробництво - 93% нових проектів минулого року. Типовий бюджет - 50-500 тис. євро на рік, орієнтований на конкретні рішення з високим рівнем рентабельності інвестицій. Універсальний урок: досконалість виконання перемагає обсяг ресурсів, гнучкість перемагає організаційну складність.

9 листопада 2025 року

Революція в оплаті за показ: як видавці можуть монетизувати трафік зі штучного інтелекту

Il patto Google funzionava: crawler gratuiti in cambio di traffico referral. L'AI lo distrugge: rapporto crawl-to-refer devastante—Anthropic 38.000:1, OpenAI 1.700:1—con 80% crawling AI per training modelli e zero click verso editori. Cloudflare game-changer (luglio 2025): prima azienda infrastruttura internet a bloccare crawler AI per default su ogni nuovo dominio + marketplace Pay Per Crawl dove editori richiedono compensi diretti. TollBit pioniere monetizzazione già genera $71M/anno con traffico esploso 2.75M→13M accessi bot/giorno, CPM $15 = $195K/giorno. Pricing due livelli: summarization vs syndication rate. Soglie convenienza: <50K visite/mese meglio accesso libero strategico; 100K $75-750/mese; 1M+ $750-10K/mese implementazione immediata. DataDome rileva traffico AI triplicato 6 mesi (2.6%→8.2%), Skyfire costruisce rete pagamenti agenti AI ($8.5M). Commercio AI-to-AI proiezione $46B prossimi 3 anni. Non più "permetti/blocca" ma terza opzione: "fai pagare".