Gartnerov Hype Cycle otkriva pad očekivanja od generativne AI

Gartnerov najnoviji izveštaj o Hype Cycle-u za nove tehnologije ukazuje na značajne promene u percepciji generativne veštačke inteligencije (AI). Ovaj uvid pruža važne smernice za kompanije koje razmatraju ulaganja u AI tehnologije.

Generativna AI ulazi u fazu razočaranja

Prema Gartnerovom izveštaju, generativna AI je prošla kroz takozvani "vrh naduvanog očekivanja" i sada ulazi u fazu poznatu kao "dolina razočaranja". Ova faza označava period kada početno uzbuđenje oko nove tehnologije počinje da opada, suočavajući se sa realnim izazovima implementacije.

AI-potpomognuto softversko inženjerstvo takođe prati ovaj trend, što ukazuje na širi obrazac u usvajanju AI tehnologija. Ovo ne znači da su ove tehnologije neuspešne, već da tržište počinje realnije da sagledava njihove mogućnosti i ograničenja.

Interesantno je primetiti da su alati za generisanje koda uz pomoć AI postali neočekivano popularna opcija za mnoge organizacije koje eksperimentišu sa generativnom AI. Stopa usvajanja ovih alata rapidno raste, prvenstveno zbog njihove sposobnosti da značajno smanje vreme potrebno za manuelno kreiranje i ažuriranje koda.

Izazovi u merenju povrata investicije (ROI) za generativnu AI

Jedan od ključnih izazova sa kojim se kompanije suočavaju jeste određivanje konkretnog povrata investicije (ROI) za projekte generativne AI. Iako se ova tehnologija često promoviše kao značajan faktor povećanja produktivnosti, kvantifikovanje tih benefita može biti komplikovano.

Rita Sallam, istaknuti potpredsednik analitičar u Gartneru, objašnjava da problem nije toliko u pronalaženju ROI-a, već u njegovom izražavanju. Mnogi benefiti, poput povećane produktivnosti, imaju indirektne ili nefinansijske uticaje koji stvaraju finansijske rezultate u budućnosti.

Ovo je dovelo do toga da kompanije postaju opreznije u svojim ulaganjima, fokusirajući se na slučajeve upotrebe koji mogu demonstrirati jasan ROI. Ovaj trend mogao bi da uspori širu adopciju generativne AI, ali istovremeno može voditi ka zrelijem i promišljenijem pristupu implementaciji ove tehnologije.

Uspon autonomne AI kao nova nada

Dok generativna AI prolazi kroz fazu preispitivanja, autonomna AI se pojavljuje kao nova perspektivna tehnologija. Autonomni AI sistemi su dizajnirani da funkcionišu sa minimalnim ljudskim nadzorom, prikupljajući podatke i koristeći ih za izvršavanje samostalno određenih zadataka u skladu sa predefinisanim ciljevima.

Na primer, AI agent može delovati kao predstavnik korisničke podrške, automatski postavljajući pitanja klijentu, pretražujući interne dokumente i odgovarajući sa rešenjem. Ovakvi sistemi imaju potencijal da značajno unaprede efikasnost i produktivnost u različitim industrijama.

Prema Gartnerovim procenama, do 2030. godine kompanije će godišnje trošiti približno 42 milijarde dolara na projekte generativne AI, uključujući chatbotove, alate za istraživanje, pisanje i sumiranje. Međutim, fokus se sve više pomera ka autonomnim AI sistemima koji mogu da "razumeju" svoje okruženje, donose zaključke i prilagođavaju svoje akcije u skladu sa tim.

Budućnost AI: Od naučne fantastike do realnosti

Arun Chandrasekaran, istaknuti potpredsednik analitičar u Gartneru, ističe da trenutna generacija AI modela još uvek nema pravu "agenciju". Međutim, istraživački laboratoriji za AI ubrzano razvijaju agente koji mogu dinamički interagovati sa svojim okruženjem kako bi postigli ciljeve, iako će ovaj proces biti postepen.

Gartner predviđa da će do 2030. godine sistemi koji mogu obavljati bilo koji zadatak kao i ljudi polako preći iz domena naučne fantastike u realnost. Ovo uključuje napredne tehnologije poput multi-agentskih sistema, modela velikih akcija, mašinskih kupaca, humanoidnih radnih robota i sistema za pojačano učenje.

Iako ove tehnologije zvuče futuristički, važno je napomenuti da se one već razvijaju i testiraju u različitim kontekstima. Na primer, humanoidni roboti se već koriste u nekim proizvodnim pogonima, dok se sistemi za pojačano učenje primenjuju u oblastima kao što su autonomna vožnja i optimizacija lanaca snabdevanja.

Izazovi i mogućnosti za IT lidere

Za IT lidere, brzi razvoj AI tehnologija predstavlja i izazov i priliku. Chandrasekaran savetuje da, iako generativna AI privlači značajnu pažnju, CIO i drugi IT direktori moraju razmotriti i druge nove tehnologije sa transformativnim potencijalom za razvoj, sigurnost, i iskustvo kupaca i zaposlenih.

Ključno je strategijski pristupiti eksploataciji ovih tehnologija u skladu sa sposobnošću organizacije da upravlja neproverenim tehnologijama. Ovo može uključivati:

• Postepeno uvođenje AI rešenja u manje kritične poslovne procese
• Kontinuiranu edukaciju zaposlenih o AI tehnologijama
• Razvoj robustnih etičkih smernica za upotrebu AI
• Saradnju sa AI ekspertima i konsultantima za optimizaciju implementacije

U zaključku, iako generativna AI trenutno prolazi kroz period preispitivanja, dugoročni potencijal ove tehnologije ostaje značajan. Međutim, za dostizanje "platoa produktivnosti", kompanije moraju adresirati kratkoročne rizike i izazove. Istovremeno, pojava autonomne AI otvara nove mogućnosti za transformaciju poslovanja, nagoveštavajući uzbudljivu budućnost u kojoj će veštačka inteligencija igrati sve značajniju ulogu u našem svakodnevnom životu i radu.