"Так-так-так... Топ-менеджмент все еще в восторге, а команды все так же в окопах. Wharton School изучили последние ~три года внедрений AI в бэкенд системы энтерпрайза. Пишут такие цифры – 56% VP думают что они впереди рынка (и всей планеты), но только 28% менеджеров среднего звена с этим согласны. Еще хуже с ROI, точнее с его субъективными оценками – 81% топов ""видят позитив"", а овнеры, что ближе к земле, менее ""ai счастливы"" – уже на 69%. 16% менеджеров более скептично настроены и считают что пока просто ""рано судить"" (против 8% так же настроенных VP). Проблема, конечно не столько (и вообще) в технологии - сколько в разрыве стратегии и реальности – топы до сих пор в плотной эхокамере hype составляющей. Инженеры, __и менеджеры уже тоже__, продолжают мучаться с галлюцинациями, сложностью разработки и внедрения AI систем. Самое интересное, что компании естестванным образом все чаще требуют AI-навыки при найме, но снизили инвестиции в обучение сотрудников на 8% по сравнению с прошлым годом. 🤔 Вывод делается такой – эра ""экспериментов"" заканчивается, дальше начинается эра ""измеряемого ускорения"" (Репорт так и озаглавлен – __ACCOUNTABLE ACCELERATION: GEN AI FAST-TRACKS INTO THE ENTERPRISE__) где практика, метрики, и реально рабочие решения становятся главным предметом внимания. И это хорошо. Много более адекватный и взрослый подход. * Что еще интересного в отчете? - большая часть компаний все таки видят ROI от AI (75%) - малые компании (<$250M) получают ROI быстрее гигантов - 43% лидеров продолжают боятся что AI сделает команды тупее - а маркетинг и менеджмент больше всех страдают с разработкой рабочих AI решений. Но последний пункт... Почему? Ведь казалось что эта область быстрее всех получит выхлоп от AI – генерируй контент планы, стратегии... Но нет. От себя скажу тоже самое что говорил ранее – в какой бы прикладной области не применялся AI для реальных, не игрушечных кейсов – всегда нужна сильная инженерная экспертиза. * Финальная мораль такова – уже до менеджеров докатывается боль. Все большая часть индустрии осознает что AI системы это не про ""__просто дернуть AP__I"", и что переизобрести с кондачка СhatGpt не так то и просто. Приходит понимание ценности разработки архитектур, тестирования, целеориентированности на результат. Открытым вопросом остается – где брать специалистов? 🤔 Если боль вам знакома, то приходите на консультацию 😌 @m0n0x41d Источники: - hackernoon - Wharton School Report"