În ultimii ani, inteligența artificială (IA) a devenit un subiect central în numeroase industrii. De la artă generată de IA până la chatboturi în serviciul clienți, fiecare sector pare pregătit să fie „disruptiv”.
Nu e vorba doar de prezența constantă în fluxurile de știri; capitalul de risc (venture capital) este generos, iar directorii executivi sunt nerăbdători să își declare companiile „AI-first”.
Dar pentru cei care își amintesc promisiunile grandioase ale altor tehnologii care între timp au fost uitate, senzația de déjà vu este greu de ignorat.
În 2017, blockchain-ul promitea să transforme fiecare industrie. Companiile adăugau cuvântul „blockchain” în numele lor și își vedeau acțiunile crescând vertiginos, indiferent dacă tehnologia era efectiv utilizată sau nu și mai ales cum.
Astăzi, un fenomen similar ia amploare în jurul inteligenței artificiale. Ce se întâmplă nu este doar un val de inovație, ci un exemplu clasic al ciclului de entuziasm din domeniul tehnologic. Am mai fost aici de multe ori.
Înțelegerea ciclului de entuziasm
Ciclul de entuziasm (tech hype cycle), definit pentru prima dată de firma de cercetare Gartner, descrie modul în care tehnologiile emergente cresc pe valul promisiunilor și așteptărilor exagerate, se prăbușesc în deziluzie și, în cele din urmă, își găsesc o aplicație mai realistă și mai utilă.
Recunoașterea semnelor acestui ciclu este esențială. Ajută la diferențierea dintre schimbările tehnologice reale și capriciile trecătoare alimentate de investiții speculative și marketing abil.
Poate face, de asemenea, diferența dintre o decizie de afaceri bună și o greșeală extrem de costisitoare.
Meta, de exemplu, a investit peste 40 de miliarde de dolari americani în ideea de metavers, urmărind aparent un entuziasm auto-generat, pentru a o abandona ulterior.
Când valul de entuziasm depășește realitatea
În 2017, blockchain-ul era în centrul atenției. Prezentat ca o tehnologie revoluționară, blockchain-ul oferea o modalitate descentralizată de a înregistra și verifica tranzacții, spre deosebire de sistemele tradiționale care se bazează pe autorități centrale sau baze de date.
Compania americană de băuturi Long Island Iced Tea Corporation și-a schimbat numele în Long Blockchain Corporation și a văzut cum acțiunile i-au crescut cu 400% peste noapte, deși nu avea niciun produs bazat pe blockchain.
Kodak a lansat o criptomonedă vagă numită KodakCoin, iar acțiunile sale au urcat și ele vertiginos.
Aceste evoluții nu țineau de inovație, ci mai degrabă de speculație, urmărind câștiguri rapide alimentate de publicitate. Majoritatea proiectelor blockchain nu au livrat valoare reală. Companiile s-au grăbit să se alăture fenomenului, motivate de frica de a nu rămâne pe dinafară și de promisiunea transformării tehnologice.
Dar tehnologia nu era pregătită, iar soluțiile pe care se presupunea că le oferea nu corespundeau deseori cu problemele reale ale industriei. Companiile au încercat de toate – de la urmărirea ingredientelor din hrana animalelor de companie pe blockchain, până la lansarea unor programe de loialitate cu jetoane cripto – deseori fără beneficii clare sau alternative mai bune.
În final, aproximativ 90% dintre soluțiile blockchain pentru companii au eșuat până la mijlocul lui 2019.
Déjà vu-ul inteligenței artificiale generative
Sărim în 2023, iar același tipar începe să se repete cu IA-ul. Compania de media digitală BuzzFeed și-a văzut acțiunile crescând cu peste 100% după ce a anunțat că va folosi IA pentru a genera quiz-uri și conținut.
Compania de servicii financiare Klarna a înlocuit 700 de angajați cu un chatbot AI, pretinzând că poate gestiona milioane de solicitări ale clienților.
Rezultatele au fost în mare parte negative. Klarna a observat rapid o scădere a satisfacției clienților și a fost nevoită să-și reconsidere strategia, reangajând oameni pentru sprijinul clienților în acest an.
Ofensiva BuzzFeed în domeniul conținutului generat de IA nu a reușit să salveze afacerea aflată în declin, iar divizia de știri a fost ulterior închisă.
Compania de media CNET a publicat articole generate de IA pline de greșeli, afectându-și credibilitatea.
Acestea nu sunt cazuri izolate. Sunt semnale că IA-ul, la fel ca blockchain-ul, a fost supraevaluat.
De ce aleargă companiile după ce e la modă?
Există trei forțe principale care explică acest comportament: așteptările exagerate, perspectiva pe termen scurt și implementarea defectuoasă. Companiile tech, presate de investitori și de narațiunile media, promit mai mult decât poate livra IA-ul.
Liderii prezintă concepte vagi și utopice de „transformare”, fără să aibă infrastructura sau planificarea necesară pentru a le susține. Și mulți se grăbesc să implementeze, călărind valul de entuziasm.
Aceștia sunt adesea împiedicați de o viziune pe termen scurt asupra a ceea ce poate însemna alinierea la noul trend pentru compania lor, ignorând potențialele riscuri. Lansează sisteme netestate, subestimează complexitatea sau chiar necesitatea și speră că noutatea în sine va aduce un randament investițional.
Rezultatul este adesea dezamăgirea; nu pentru că tehnologia nu are potențial, ci pentru că este aplicată prea larg, prea devreme și cu prea puțină planificare și supraveghere.
Ce urmează?
La fel ca blockchain-ul, inteligența artificială este o inovație tehnologică autentică, cu potențial transformator real.
Adesea, aceste tehnologii au pur și simplu nevoie de timp pentru a-și găsi aplicația potrivită. Deși entuziasmul inițial în jurul blockchain-ului s-a diminuat, tehnologia și-a găsit o nișă practică în domenii precum „tokenizarea activelor” în piețele financiare. Aceasta permite ca active precum imobilele sau acțiunile companiilor să fie reprezentate prin jetoane digitale pe blockchain, facilitând tranzacții mai simple, rapide și ieftine.
Un tipar similar este de așteptat și în cazul inteligenței artificiale generative. Ciclul actual de entuziasm pare să se tempereze, iar consecințele implementărilor pripite sau prost gândite vor deveni probabil mai vizibile în anii următori.
Totuși, acest declin al entuziasmului nu semnalează sfârșitul relevanței inteligenței artificiale generative. Din contră, marchează începutul unei faze mai ancorate în realitate, în care tehnologia își poate găsi cele mai potrivite aplicații.
Unul dintre cele mai clare învățăminte de până acum este că inteligența artificială ar trebui folosită pentru a spori productivitatea umană, nu pentru a o înlocui. De la oameni care se opun înlocuirii lor cu IA, până la greșelile frecvente și costisitoare ale inteligenței artificiale, supravegherea umană combinată cu productivitatea sporită de AI este tot mai des văzută ca cea mai probabilă cale de urmat.
Recunoașterea tiparelor entuziasmului din zona tehnologică este esențială pentru luarea unor decizii mai inteligente. În loc să ne grăbim să adoptăm fiecare nouă inovație pe baza promisiunilor umflate, o abordare echilibrată, axată pe probleme reale, conduce la rezultate mai semnificative.
Succesul pe termen lung vine din experimentare atentă, implementare gândită și un scop clar – nu din urmărirea tendințelor sau a câștigurilor rapide. Trendul nu ar trebui să dicteze strategia; valoarea reală constă în rezolvarea problemelor reale.
Traducere după The AI hype de Gediminas Lipnickas, lector de marketing, University of South Australia.
Imagine: pexels.com
