A generatív AI a vállalatok 95%-ának semmilyen pénzügyi előnyt nem hoz

Egy új kutatás szerint a legtöbb AI-pilot projekt soha nem jut el a valódi értékteremtésig, a piac pedig egyre szkeptikusabb.

Az AI-láz sok cégvezető szemében még mindig a jövő kulcsa, a pénzpiacokon azonban kezd kialakulni egy józanabb értékítélet. Kedden a NASDAQ Composite 1,4%-ot esett, az amerikai AI-technológiai részvények közül több komoly veszteséget könyvelt el: a Palantir 9,4%-ot, az Arm Holdings 5%-ot zuhant. A visszaesést sokan egy frissen megjelent kutatáshoz kötik, amely kijózanító képet fest a generatív AI valós üzleti hatásairól.

A tanulmányt a NANDA nevű szervezet publikálta, amely az MIT Media Lab egyik kezdeményezéseként indult, és saját meghatározása szerint egy „ügynökalapú web” építésén dolgozik. A kutatás eredményei szerint a generatív AI-pilot projektek mindössze 5%-a jut el termelési környezetig, és ezek közül is csak kevés tud mérhető pénzügyi értéket teremteni.

A vizsgálat három pilléren alapult: 52 vállalati döntéshozóval készített strukturált interjúkon, több mint 300 nyilvános AI-projekt és bejelentés elemzésén, valamint 153 cégvezető válaszait tartalmazó kérdőíven. Az ROI-t hat hónappal a pilotfázis lezárulta után mérték – és a kép meglehetősen lehangoló.

Hol működik, és hol nem?

A tapasztalatok szerint a front office, azaz az ügyfélközpontú funkciókban telepített AI-megoldások ritkán hoznak áttörést. Sokkal sikeresebbek a háttérmunkákat támogató rendszerek, ahol főleg a külső ügynökségekre és BPO-szolgáltatókra fordított költségeket sikerül csökkenteni.

Az alkalmazottak többsége ugyan egyéni szinten hasznosnak tartja a nyilvánosan elérhető AI-eszközöket (például a ChatGPT-t), de ezek a produktivitási nyereségek nem jelennek meg vállalati szinten. A felmérés szerint a cégek 40%-a fizet elő nagy nyelvi modellekre, de az eredmények így sem mutatnak jelentős változást a profit–loss mutatókban.

A sikertelenség fő okaként a legtöbb döntéshozó a generatív AI-k korlátozott kontextuskezelését nevezte meg: a modellek nem tudnak tartósan alkalmazkodni, kevéssé tanulnak a visszajelzésekből, és minden alkalommal jelentős manuális előkészítést igényelnek. Az interjúk alapján 60–70% egyetértett az olyan kijelentésekkel, mint: „Nem tanul a rendszer a visszajelzéseinkből” vagy „Túl sok manuális kontextusra van szükség minden egyes alkalommal.”

Iparági különbségek

A leginkább érintett vertikum a média és a telekommunikáció volt, ezt követte a professzionális szolgáltatások, az egészségügy és gyógyszeripar, a fogyasztói szektor és a pénzügyi szolgáltatások. Az energia és nyersanyagiparban viszont szinte teljesen hiányoznak a generatív AI-kezdeményezések.

Üzleti egységek szintjén a legtöbb kísérlet a sales és marketing területére összpontosult, míg a pénzügy és a beszerzés maradt a legkevésbé népszerű terep.

Érdekes módon a vezetők bonyolult feladatokat (például ügyfélkapcsolat-kezelést) mindössze 10%-ban bíznának AI-ra, miközben egyszerűbb tevékenységeket – riportok összegzése, e-mailek írása – még mindig 70%-ban inkább emberekre hagynak.

Marketing vagy tudomány?

Bár a jelentés számos vállalati tapasztalatot összegyűjtött, nyelvezete és módszertana közelebb áll a marketingbrosúrákhoz, mint egy tudományos tanulmányhoz. A szerzők ugyanis egyértelműen hangsúlyozzák: a generatív AI sikere nagyrészt azon múlik, hogy a vállalat megfelelő stratégiai partnerséget köt-e egy tapasztalt beszállítóval – például a NANDA-val.

Ez a kettősség rávilágít az iparág egyik alapproblémájára: a technológia valódi üzleti értékének megteremtése és a körülötte kialakított hype sokszor nehezen választható szét.

Mit üzen ez a piacnak?

A NANDA-jelentés közvetlen hatását a részvénypiacra nehéz bizonyítani, de a számokkal megtámogatott szkepticizmus önmagában is elég volt ahhoz, hogy megingassa a befektetők bizalmát. Egyre világosabb, hogy a generatív AI nem gyors pénznyomda: az értékteremtés lassú, munkaigényes, és csak bizonyos környezetben térül meg.

Azok a cégek, amelyek pusztán a hype-ra építve indítanak projekteket, gyakran csalódni fognak. A következő évek egyik legnagyobb kérdése, hogy a generatív AI ki tud-e törni ebből a „95%-os zsákutcából”, és bizonyítani tudja-e: több, mint drága kísérlet egy Excel-táblában.

• generatív AI
• kutatás
• vállalati felhasználás
• NANDA