Dy vite pas fillimit të epokës së AI gjenerative: Cila është e ardhmja për biznesin e AI?

Inteligjenca Artificiale ka një potencial të jashtëzakonshëm dhe ndodhet në një gjendje të pasigurt, por emocionuese, që nga dalja në skenë e ChatGPT në nëntor 2022. Dy vite më vonë, përkundër interesit dhe njohjes së gjerë, përdorimet kryesore fitimprurëse ende nuk përputhen me investimet e mëdha në këtë teknologji që kërkon burime të shumta. Në analizën e tij për teknologjinë në vitin e ardhshëm, analisti dhe shkrimtari Benedict Evans eksploron fazën e ardhshme të AI – ja çfarë duhet të dini.

Pse ka rëndësi e ardhmja e AI gjenerative?

AI me ndërfaqe të thjeshta përdoruesi është jashtëzakonisht e dobishme, lehtësisht e aksesueshme dhe – në mënyrë problematike – falas. Kërkesat energjetike të AI janë tashmë të njohura, por qendrat e të dhënave dhe çipet që përdoren për të funksionuar janë gjithashtu jashtëzakonisht të shtrenjta. Shumica e modeleve aktuale ndjekin logjikën e LLM-ve: më shumë fuqi kompjuterike dhe më shumë të dhëna çojnë në rezultate më të mira.

Kjo ngre një pyetje të madhe, sipas Evans: a ngadalëson shkallëzimi i AI deri në atë pikë sa të bëhet një softuer më i lirë për t’u ofruar, duke përfituar nga ekonomitë e shkallës, apo liderët e tregut vazhdojnë të shkallëzojnë me kosto të mëdha duke shpresuar që produkti përfundimtar të diferencohet nga konkurrenca?

Edhe pse kjo ide ndjek trajektoren e sistemeve aktuale, parashikimi i mundësive radikale të modeleve teorike të ardhshme tejkalon analizën e biznesit dhe hyn në fushën e spekulimeve. Sfida është të shndërrohet kjo teknologji mbresëlënëse në një produkt që mund të gjenerojë një çmim premium – dhe përgjigja do të jetë shumë më tepër se teknike.

Lexo edhe:Shefja ekzekutive e Bluesky nuk e njeh kufirin e moshës për platformën!

Çfarë po ndodh?

Nëse e lexoni të plotë analizën e Evans në faqen e tij, do të gjeni shumë ide të vlefshme. Megjithatë, këtu janë tre pika kryesore për të kuptuar të ardhmen e teknologjisë së AI:

1. Çështja e modelit të biznesit: Modelet që kanë funksionuar për teknologjitë e tjera të epokës së internetit nuk përputhen me modelin e kostove të AI. Për më tepër, shumica po konvergojnë drejt një commodity që nuk reflekton fitimet e pritura në të ardhmen. Edhe pse versionet falas të teknologjisë AI bëjnë që përhapja të duket e madhe, vetëm një pakicë e ndërmarrjeve e kanë integruar këtë teknologji në prodhim, gjë që sugjeron zhgënjim ose kompleksitet.
2. Çështja e përdorimeve praktike: Pse një shumicë kaq e madhe njerëzish nuk e gjen të dobishme AI-n, edhe pse disa sondazhe tregojnë se 10% e të punësuarve e përdorin atë? Shumë njerëz nuk janë të vetëdijshëm që AI mund të prodhojë gabime, dhe rrjedhshmëria e përgjigjeve maskon natyrën probabilistike të modelit. Kjo bën që shumë përdorime të pritura të kthehen në zhgënjime. Evans e përshkruan aftësinë e AI si të kesh “praktikantë të pafundmë,” jo ekspertë në dispozicion.
3. Çështja e produktit: Nga një perspektivë produkti, a është AI një softuer tjetër, apo do të zëvendësojë sistemet ekzistuese? A janë LLM-të një API që thirren nga softuerë të tjerë, apo bëhen platforma kryesore me shërbimet e tjera që shndërrohen në API? Problemi me një produkt të mallëzuar është se, sapo funksionon siç duhet, humb “faktorin wow”. Një shaka e vjetër, e përfshirë në analizë, thotë: “AI është gjithçka që ende nuk funksionon.”

Çfarë do të thotë kjo?

AI do të vazhdojë të zhvillohet dhe ka shumë të ngjarë të arrijë një fazë të re ku disa nga këto pyetje do të marrin përgjigje më të qarta. Por ka disa ide që vlejnë për t’u shqyrtuar:

• AI ka nevojë për marketing më të mirë dhe më të thelluar, duke filluar që nga bazat. Në Toolkit-in tonë të vitit 2025, eksplorojmë se si ndryshimi ekonomik po shtyn praktikuesit të shohin të gjithë spektrin e 4P-ve të marketingut (produkti, çmimi, vendndodhja dhe promovimi) dhe jo vetëm fokusin te promovimi. Për AI, kjo është gjithashtu e vërtetë.
• Diagnostikimi i qartë i rolit të AI – si një veçori, platformë e plotë, apo një mall i lirë për përdorim individual – do të jetë kritik për diferencimin dhe vlerësimin.

Në fund, zhurma krijon interes, por nuk ofron udhëzime të sakta se ku dhe kur duhet përdorur teknologjia. Për të shitur me sukses AI, do të kërkohet më shumë sesa krijimi i shpejtë i përmbajtjeve.

warc