Парадокс генеративного ШІ: як компанії повторюють одні й ті ж помилки протягом 30 років

Бізнес

Парадокс генеративного ШІ: як компанії повторюють одні й ті ж помилки протягом 30 років

78% компаній впровадили генеративний ШІ, і 78% повідомляють про нульовий вплив на прибуток - чому? Та ж помилка, що й останні 30 років: CD-ROM замість паперових каталогів, веб-сайти замість брошур, мобільні = десктопні зменшені, цифрові = відсканований папір. 2025: вони використовують ChatGPT, щоб писати електронні листи швидше, замість того, щоб усунути 70% електронних листів шляхом переосмислення комунікації. Цифри невдач: 92% збільшать інвестиції в ШІ, але тільки 1% мають зрілі впровадження, 90% пілотних проектів не досягають виробництва, $109,1 млрд інвестицій до 2024 року. Реальний кейс (200 співробітників): з 2100 електронних листів на день до 630 за 5 місяців, замінивши оновлення статусів на живі дашборди, затвердження на автоматизовані робочі процеси, координацію зустрічей на AI-планування, обмін інформацією на інтелектуальну базу знань - ROI за 3 місяці. Лідери у сфері ШІ, які починають з нуля, отримують 1,5-кратне зростання доходу, 1,6-кратне зростання прибутку акціонерів. Антипарадоксальна схема: жорстокий аудит ("чи було б це, якби ви перебудувалися з нуля?"), радикальне усунення, перебудова з використанням ШІ. Неправильне питання: "Як нам додати ШІ?" Правильне питання: "Якби ми почали винаходити з нуля сьогодні?"

Фабіо Лоріа

Генеральний директор та засновник Electe‍

Підсумуйте цю статтю за допомогою ШІ

І ось знову. Знову компанії беруть революційну технологію і використовують її для того, щоб робити те, що вони робили раніше. Тільки цього разу ми говоримо про штучний інтелект, і цифри нещадні: 78% компаній впровадили генеративний Ш І, але стільки ж повідомляють про нульовий вплив на прибуток.

‍

Ласкаво просимо до чергового розділу історії, яка повторюється вже три десятиліття.

‍

Історія, яку ми ніколи не дізнаємося

‍

1990-ті: ілюзія CD-ROM

Що вони робили: "Ми все оцифрували! Наші каталоги на CD-ROM!" Реальність: вони взяли паперові каталоги, відсканували їх і записали на диск. Ті самі процеси, той самий спосіб роботи, та сама неефективність. Просто на іншому носії.

‍

2000-ні: вітрина веб-сайту

Що вони зробили: "Ми онлайн! У нас є веб-сайт!" Реальність: цифрова брошура. Жодної електронної комерції, жодної взаємодії, жодного переосмисленого процесу. Просто папір, перенесений в HTML.

‍

2010 рік: мобільний = зменшений сайт

Що вони зробили: "Ми готові до мобільних пристроїв!" Реальність: звичайний веб-сайт, стиснутий на маленькому екрані. Без нативних додатків, без оптимізованих для мобільних пристроїв процесів, без переосмисленого користувацького досвіду.

‍

2020-ті: цифровий = відсканований папір

Що вони зробили: "Ми - цифрова компанія!" Реальність: PDF замість паперу, електронна пошта замість факсу, але ті самі робочі процеси, що й 30 років тому.

‍

‍

2025: ШІ як нове вбрання для старих процесів

Сьогодні ми є свідками чергового повторення того ж сценарію:

‍

"У нас є ChatGPT!"

Що вони роблять: Вони використовують найсучасніший у світі штучний інтелект, щоб писати трохи кращі листи.

Проблема: ці інструменти забезпечують значні покращення, але їх важко виміряти, оскільки вигоди від них, як правило, розподіляються між працівниками дуже тонко.

‍

"У нас є другий пілот!"

Що вони роблять: Майже 70% компаній зі списку Fortune 500 використовують Microsoft 365 Copilot, щоб створювати ті самі презентації PowerPoint, що й завжди, тільки швидше.

Проблема: нульове переосмислення процесів. Та ж зустріч, та ж неефективність.

"У нас є пілот зі штучним інтелектом!"

Що вони роблять: 84% компаній застрягли в пілотному режимі більше року, тестуючи рішення, які ніколи не змінюють того, як вони насправді працюють.

Проблема: вони нескінченно експериментують, ніколи не ставлячи під сумнів основний процес.

‍

Вічна закономірність: нові технології + старі процеси = даремно витрачені гроші

Формула невдачі

Щоразу це одна й та сама історія:

Революційна нова технологія з'являється
Компанії натхненні та інвестують мільярди
Застосування технологій до існуючих процесів
Нічого суттєвого не змінюється
Вони скаржаться, що "технології не виконують своїх обіцянок

Дані про повторення

Дослідження підтверджують цю закономірність:

92% компаній планують збільшити інвестиції в ШІ, але лише 1% мають зрілі впровадження Уникнути чистилища пілотів ШІ: як успішно масштабувати ШІ від пілоту до виробництва | Rightpoint
90% генеративних пілотів ШІ не доходять до виробництва Уникнути чистилища пілотів ШІ: як успішно масштабувати ШІ від пілота до виробництва | Rightpoint
До 2024 року $109,1 млрд інвестицій в АІ тільки в США The 2025 AI Index Report | Stanford HAI

Результат: ті самі цифри, те саме розчарування, як завжди.

‍

Конкретний приклад: парадокс електронної пошти

Візьмемо ідеальний приклад парадоксу в дії: управління корпоративною електронною поштою.

Неправильний підхід (те, що роблять усі)

"Ми використовуємо ChatGPT для електронної пошти!"

ШІ допоможе швидше писати електронні листи
ШІ для узагальнення довгих листів
ШІ для категоризації вхідної пошти
ШІ пропонує автоматичні відповіді

Результат: менеджери витрачають від 6 годин до... 5,5 годин на день на електронну пошту. Незначне покращення фундаментально порушеного процесу.

Революційний підхід (що ви повинні зробити)

‍

"Давайте усунемо 70 відсотків електронних листів, переосмисливши комунікацію

‍

Жорстокий аналіз: чому існують електронні листи?

‍

4 категорії непотрібних листів:

Оновлення статусу (30% від загальної кількості)
- Типовий лист: "Проект X на 65%, проблема з постачальником Y
- Рішення зі штучним інтелектом: живі дашборди, які автоматично оновлюються від систем + сповіщення тільки тоді, коли потрібні дії
- Результат: нуль листів для пасивних оновлень
Запити на отримання дозволу (25% від загальної кількості)
- Типовий електронний лист: "Будь ласка, затвердьте ці витрати/рішення/документ
- ШІ-рішення: автоматичні робочі процеси + ШІ схвалює все, що відповідає заданим порогам
- Результат: миттєві погодження, вільні менеджери для прийняття стратегічних рішень
Координація зустрічей (20% від загальної кількості)
- Типовий лист: "Коли ми можемо зв'язатися? Як щодо вівторка?"
- ШІ-рішення: ШІ-розклад зчитує всі календарі + автоматична координація
- Результат: зустрічі організовані без втручання людини
Обмін інформацією (25% від загальної кількості)
- Типовий лист: "Я передам вам цей документ/посилання/оновлення
- Рішення зі штучного інтелекту: жива база знань + кастомізовані стрічки, які автоматично доставляють потрібну інформацію потрібній людині
- Результат: кінець "форвардів" та "FYI

Реальний кейс: компанія-розробник програмного забезпечення (200 працівників)

ПЕРШИЙ (традиційний підхід):

2 100 електронних листів на день в компанії
6 годин на день менеджер на електронній пошті
45 хвилин середній час відповіді

ПІСЛЯ (5 місяців революції ШІ):

630 імейлів на день (-70%)
1,5 години/день на спілкування
8 хвилин на відповідь

Як вони це зробили:

Місяць 1: Автоматичні дашборди для проектів
Місяць 2: Робочий процес зі штучним інтелектом для стандартних дозволів
Місяць 3: Автоматичне планування за допомогою ШІ
Місяць 4: Інтелектуальна база знань
Місяць 5: Культура протидії електронній пошті

ROI: Відновлений час окупив всю реалізацію за 3 місяці.

‍

Інші приклади парадоксу в дії

Банки: Штучний інтелект для тих самих речей

Неправильний підхід: чат-боти відповідають на запитання швидше
Правильний підхід: усунення поширених запитань шляхом повного переосмислення клієнтського онбордінгу

Роздрібна торгівля: Копілот для старих процесів

Неправильний підхід: ШІ для кращого управління традиційними запасами
Правильний підхід: усунення запасів за допомогою моделей прогнозування "вчасно

HR: автоматизація бюрократії

Неправильний підхід: штучний інтелект швидше обробляє резюме
Правильний підхід: відмовитися від резюме та переосмислити рекрутинг за допомогою штучного інтелекту, що зіставляє навички

Чому завжди відбувається одне й те саме?

‍

1. Легше додати, ніж переосмислити

Додати чат-бота на свій сайт легко. Повністю переосмислити те, як ви працюєте з клієнтами, складно.

Додавання ChatGPT в електронну пошту - це швидко. Усунути 70% листів, переосмисливши внутрішню комунікацію, складно.

2. Страх перед змінами

Одним із найстійкіших бар'єрів є менталітет замкненості, який пронизує відомчі структури Подолання бар'єрів впровадження ШІ у великих організаціях. Зміна процесів означає визнання того, що те, що ви робили раніше, було неправильним.

3. Міф про "магічну технологію

Компанії вважають, що технології вирішують проблеми самі по собі. Це не так. І ніколи не вирішувала.

‍

Ті, хто розуміє (і перемагає)

‍

Справжні інноватори

Провідні компанії, що працюють у сфері ШІ, досягли в 1,5 рази більшого зростання доходів та в 1,6 рази більшого прибутку акціонерів Впровадження ШІ у 2024 році: 74% компаній борються за досягнення та масштабування цінності | BCG.

Що вони роблять по-іншому: Вони не додають ШІ до існуючих процесів. Вони починають з нуля.

‍

Приклади справжніх інновацій

Tesla: Не додала штучний інтелект до автомобілів. Вона переосмислила, що таке "автомобіль
Netflix: Не поставив АІ в блокбастери. Це знищило блокбастери
Amazon: Вона не оптимізувала магазини. Він ліквідував магазини

Як розірвати коло (якщо наважитесь)

‍

1. Перестаньте запитувати: "Як ми можемо використовувати ШІ?"

Неправильне запитання: "Як ми можемо впровадити штучний інтелект у наш процес продажів?"

Правильне запитання: "Якби нам довелося винаходити продажі з нуля сьогодні, як би ми це зробили?"

‍

2. Почати з кінця

Не починайте з технології. Почніть з результату, якого ви хочете досягти.

Хочете нульову електронну пошту? Переосмислити комунікацію
Хочете нуль зустрічей? Переосмисліть координацію
Хочете нуль документів? Переосмисліть інформацію

3. Визнати, що все, що ви робите, можливо, неправильно

Реорганізація робочих процесів має найбільший вплив на здатність бачити вплив систем штучного інтелекту.

‍

Не "покращити". Усунути і відновити.

‍

4. Практична антипарадоксальна концепція

Щодо кожного бізнес-процесу запитайте себе:

‍

Крок 1: Жорстокий аудит

Чи існував би цей процес, якби вам довелося відбудовувати компанію з нуля сьогодні?
Якого кінцевого результату я хочу досягти?
Наскільки цей процес є просто "так ми завжди робили"?

Крок 2: Радикальне усунення

Що я можу повністю виключити?
Що можна автоматизувати на 100%?
Чого насправді потребує людський інтелект?

Крок 3: Перша реконструкція з використанням ШІ

Як би це зробила система штучного інтелекту?
Які дані потрібні для автоматизації?
Як виміряти успіх нового процесу?

Незручна правда

Дослідження парадоксу генеративного ШІ підтверджує те, що ми знали вже 30 років: більшість компаній не знають, як впроваджувати інновації.

‍

Вони беруть найсучасніші технології у світі і використовують їх для того, щоб робити те саме, тільки трохи швидше.

‍

1990-ті: каталоги на компакт-дисках замість паперу
2000-ні: онлайн замість друкованих брошур
2010-ті: Зменшення кількості сайтів замість робочих столів
2020-ті: PDF замість аркушів
2020-ті: електронні листи зі штучним інтелектом замість рукописних

Це завжди одна і та ж історія.

‍

2025: Рік правди

Цього разу різниця полягає в тому, що дані кристально чисті. Ми більше не можемо ховатися за словами "потрібен час, щоб побачити результати".

‍

Експерименти закінчилися; компанії повинні діяти негайно , використовуючи перевагу агентного ШІ - McKinsey (QuantumBlack).

‍

Ті, хто продовжує робити "цифру + 1" з ШІ, залишаться позаду назавжди, а ті, хто має сміливість почати з нуля, будуть домінувати в наступному десятилітті.

‍

Питання в тому, чи вистачить у вас сміливості визнати, що все, що ви робите, застаріло? Чи ви вважаєте за краще додати чат-бота і сподіватися, що цього буде достатньо?

‍

FAQ - незручні запитання

‍

З: Але наша індустрія інша, ми не можемо зробити революцію в усьому...

В: Це те, що говорили всі, в кожній галузі, для кожної технології. 77% виробників вже впровадили AI 2025 Впровадження штучного інтелекту в різних галузях: тенденції, які ви не хочете пропустити - якщо виробництво може це зробити, то і ви зможете.

З: У нас немає бюджету, щоб переосмислити все з нуля

В: 94% випадків з негативною рентабельністю інвестицій припадає на організації, які виділяють менше 10% ІТ-бюджету на штучний інтелект. Не інвестувати в зміни коштує дорожче, ніж інвестувати. Приклад з електронною поштою показує ROI за 3 місяці.

З: Наші клієнти не готові до кардинальних змін

В: Ваші клієнти звикли до компакт-дисків, потім до веб-сайтів, потім до мобільних пристроїв, потім до цифрових. Вони також звикнуть до штучного інтелекту. Проблема не в них, а у вас.

З: Як переконати керівництво відмовитися від усталених процесів?

В: Покажіть йому цю статтю та історичні дані. Потім запитайте: "Ви хочете бути Kodak чи Netflix?" І покажіть йому кейс з електронною поштою: -70% втраченого часу за 5 місяців.

З: З чого ми практично починаємо?

В: Виберіть найдорожчий/найповільніший/найнеприємніший процес, який у вас є. Не питайте себе, як його покращити. Запитайте себе, як його повністю усунути. Почніть з електронної пошти - всі її ненавидять, всі одразу побачать переваги.

З: Чи не є такий підхід занадто ризикованим?

В: Знаєте, що насправді ризиковано? Продовжувати робити те, що ви робили 30 років тому, в той час як ваші конкуренти починають з нуля.

З: Як я можу повторити приклад листа у своїй компанії?

В: Тиждень 1-2: Відстежуйте всі імейли за категоріями. Тиждень 3-4: Вилучіть найбільш марні 20%. Тиждень 5-8: Автоматизуйте все, що можна автоматизувати. Тиждень 9-12: Нова культура спілкування. Ви побачите результати вже з першого місяця.

‍

Джерела та ідеї:

Парадокс генеративного ШІ - це не технологічна проблема. Це проблема сміливості. Чи є у вас те, що потрібно, щоб зупинити повторення історії?

‍

Не використовуйте ШІ, щоб писати кращі листи. Використовуйте його, щоб побудувати світ, де електронні листи більше не потрібні.

Ресурси для розвитку бізнесу

9 листопада 2025 року

Регулювання штучного інтелекту для споживчих додатків: як підготуватися до нових правил 2025 року

2025 рік знаменує собою кінець ери "Дикого Заходу" для ШІ: Закон ЄС про ШІ набув чинності в серпні 2024 року, зобов'язання щодо ШІ-грамотності - з 2 лютого 2025 року, управління та GPAI - з 2 серпня. Каліфорнійські першопрохідці з SB 243 (народився після самогубства Сьюелла Сетцера, 14-річного підлітка, який розвинув емоційні стосунки з чат-ботом) накладають заборону на системи нав'язливої винагороди, виявлення суїцидальних думок, нагадування кожні 3 години "Я не людина", незалежний громадський аудит, штрафи в розмірі $1 000 за порушення. SB 420 вимагає проведення оцінки впливу "автоматизованих рішень з високим рівнем ризику" з правом на оскарження з боку людини. Реальне правозастосування: Noom назвав 2022 рік для ботів, які видавали себе за тренерів-людей, виплативши 56 мільйонів доларів. Національна тенденція: Алабама, Гаваї, Іллінойс, Мен, Массачусетс класифікують неповідомлення чат-ботів зі штучним інтелектом як порушення UDAP. Трирівневий підхід до критично важливих систем (охорона здоров'я/транспорт/енергетика): сертифікація перед розгортанням, прозоре розкриття інформації для споживачів, реєстрація загального призначення + тестування безпеки. Регуляторна клаптикова ковдра без федеральних преференцій: компанії з різних штатів повинні орієнтуватися у змінних вимогах. ЄС з серпня 2026 року: інформувати користувачів про взаємодію зі штучним інтелектом, якщо вона не очевидна, вміст, створений штучним інтелектом, має бути позначений як машинозчитуваний.

9 листопада 2025 року

Коли ШІ стане вашим єдиним вибором (і чому вам це сподобається)

"Компанія таємно відключила системи штучного інтелекту на 72 години. Результат? Повний параліч прийняття рішень. Найпоширеніша реакція на перезавантаження? Полегшення". До 2027 року 90% бізнес-рішень буде делеговано АІ - люди виступатимуть у ролі "біологічних інтерфейсів" для підтримки ілюзії контролю. Ті, хто чинить опір, уподібнюються до тих, хто робив розрахунки вручну після винаходу калькулятора. Питання вже не в тому, чи піддамося ми, а в тому, як елегантно.

9 листопада 2025 року

Регулювання того, що не створюється: чи ризикує Європа залишитися технологічно неактуальною?

Європа залучає лише десяту частину світових інвестицій у штучний інтелект, але претендує на те, щоб диктувати глобальні правила. Це "Брюссельський ефект" - встановлення правил у планетарному масштабі за допомогою ринкової влади без стимулювання інновацій. Закон про штучний інтелект набуває чинності за поетапним графіком до 2027 року, але транснаціональні технологічні компанії реагують на це креативними стратегіями ухилення: посилаючись на комерційну таємницю, щоб уникнути розкриття даних про навчання, створюючи технічно сумісні, але незрозумілі резюме, використовуючи самооцінку, щоб знизити клас систем з "високого ризику" до "мінімального ризику", шукаючи країни-члени з менш суворим контролем. Парадокс екстериторіального авторського права: ЄС вимагає від OpenAI дотримуватися європейських законів навіть для навчання за межами Європи - принцип, який ніколи раніше не зустрічався в міжнародному праві. Виникає "подвійна модель": обмежені європейські версії проти просунутих глобальних версій тих самих продуктів ШІ. Реальний ризик: Європа стає "цифровою фортецею", ізольованою від глобальних інновацій, а європейські громадяни отримують доступ до гірших технологій. Суд ЄС у справі про кредитний скоринг вже відхилив захист "комерційної таємниці", але інтерпретаційна невизначеність залишається величезною - що саме означає "достатньо детальне резюме"? Ніхто не знає. Останнє питання без відповіді: чи створює ЄС етичний третій шлях між американським капіталізмом і китайським державним контролем, чи просто експортує бюрократію в сферу, де вона не конкурує? Наразі: світовий лідер у регулюванні ШІ, маргінал у його розвитку. Величезна програма.

9 листопада 2025 року

Винятки: де наука про дані зустрічається з історіями успіху

Наука про дані перевернула парадигму з ніг на голову: викиди більше не є "помилками, які потрібно усунути", а цінною інформацією, яку потрібно зрозуміти. Один викид може повністю спотворити модель лінійної регресії - змінити нахил з 2 до 10, але його усунення може означати втрату найважливішого сигналу в наборі даних. Машинне навчання представляє складні інструменти: Isolation Forest ізолює викиди шляхом побудови випадкових дерев рішень, Local Outlier Factor аналізує локальну щільність, Autoencoders реконструює нормальні дані і повідомляє про те, що вони не можуть відтворити. Існують глобальні викиди (температура -10°C в тропіках), контекстуальні викиди (витрати 1000 євро в бідному районі), колективні викиди (синхронізовані сплески трафіку в мережі, що вказують на атаку). Паралельно з Гладуеллом: "правило 10 000 годин" оскаржується - Пол Маккартні сказав: "Багато гуртів провели 10 000 годин у Гамбурзі без успіху, теорія не є безпомилковою". Азійський математичний успіх є не генетичним, а культурним: китайська система числення більш інтуїтивна, вирощування рису потребує постійного вдосконалення на відміну від територіальної експансії західного сільського господарства. Реальні застосування: британські банки відшкодовують 18% потенційних збитків завдяки виявленню аномалій у реальному часі, виробництво виявляє мікроскопічні дефекти, які не помічає людина, охорона здоров'я перевіряє дані клінічних випробувань з чутливістю виявлення аномалій понад 85%. Останній урок: оскільки наука про дані переходить від усунення відхилень до їх розуміння, ми повинні розглядати нестандартні кар'єри не як аномалії, які потрібно виправляти, а як цінні траєкторії, які потрібно вивчати.