A jaśniej mówiąc, wiedza, że AI będzie transformacyjna, jest bezużyteczna dla zarabiania pieniędzy.
Jeszcze nikt nie zarabia dzięki AI. No, może spekulanci na rynku finansowym w porę kupujący i sprzedający akcje firm technologicznych, no i jeszcze doradcy różni obiecujący firmom, które coś wdrożą z AI wielką odmianę biznesową, nie można też zapomnieć o dostawcach mikroprocesorów, cloudu i energii. Ale to nie jest zarabianie na rozwiązania AI – ani jako ich dostawcy, ani jako klienci je wdrażający.
OpenAi będzie miał w tym roku 5 mld dol straty.
W czerwcu w swym blogu David Cahn z Sequoia Capital napisał, że zwrot dotychczasowych inwestycji w AI wszystkich fintechów wymagałby rocznych przychodów na poziomie 600 mld USD. Tych pieniędzy na razie nie widać.
Wdrożenia w firmach nie przełożyły się jeszcze na przychody. Żaden lek odkryty przez sztuczną inteligencję nie został jeszcze dopuszczony do sprzedaży (chociaż firma Insilico Medicine wprowadziła pierwszy lek w pełni wygenerowany przez sztuczną inteligencję do badań na ludziach w 2023 r.), a Salesforce przyznało, że najnowsze wsparcie w zakresie sztucznej inteligencji nie będzie miało istotnego wpływu na jej tegoroczne przychody. JPMorgan Chase – organizacja najbardziej chyba zdeterminowana na punkcie stosowania AI – też jeszcze nie odnotowała zysków z tego tytułu.
Zapewne w wielu firmach zaoszczędzono sporo pieniędzy wprowadzając AI, zwiększono produktywność ludzi, ale nie są to zastosowania mające jakiś zasadniczy wpływ na wynik finansowy, a już na pewno nie odmieniają modelu biznesowego.
Czy wszyscy się mylimy wysoko oceniając wpływ AI na gospodarkę i biznes?
Edwin Bendyk, publicysta Polityki i prezes Fundacji Batorego powiedział ostatnio, że AI to rewolucyjne rozwiązanie technologiczne, które wpisuje się w rewolucję technologiczną, jaką zapoczątkował wynalazek mikroprocesora i masowa informatyzacja. Ta rewolucja trwa już 50 lat i do domknięcia wymaga nie tylko nowych modeli biznesowych.
Wymaga dostosować instytucjonalnych w wymiarze społecznym, politycznym, kulturowym. Dopiero gdy do nich dojdzie, w pełni będzie można wykorzystać potencjał nowych technologii. Na razie ciągle jesteśmy w fazie destrukcji wcześniejszego ładu instytucjonalnego, nowy ciągle za horyzontem.
Dylemat związany ze sztuczną inteligencją koncentruje się wokół podobnych niepewności co zawsze,, gdy pojawiała się przełomowa technologia, ale środowisko gospodarcze, społeczne, technologiczne funkcjonowało na starych i dobrych, a jakże, zasadach. Jest to niepewność wiarygodności obecnych prognoz, skali zakłóceń w branży i potencjalnych nowych możliwości rynkowych.
Dzisiaj więc łatwiej jest snuć dalekosiężne wizje o świecie, w którym powszechna będzie AI niż zrobić następny krok albo przewidzieć scenariusz dochodzenia do tych wizji.
Daniel Sexton w rewelacyjnym artykule „Jak zbudować firmę AI nowej generacji” zachęca do takiego eksperymentu myślowego:
„Z naszą dzisiejszą wiedzą o świecie przenieśmy się do roku 1900. Rok 1900 nie był tak dawno temu. To około 1% czasu od zakończenia ostatniej epoki lodowcowej. Mój pradziadek miał zaledwie 20 lat. Było to 2200 lat po tym, jak Rzymianie zbudowali zaawansowane akwedukty, które dostarczały ponad miliard litrów wody dziennie, zaprojektowali publiczne łaźnie z ogrzewanymi podłogami i ścianami oraz zaprojektowali wysoce złożone systemy kanalizacyjne, które służyły ponad milionowi ludzi.
Dla porównania, w 1900 roku w USA, gdzie standard życia był najwyższy na świecie, tylko jedna trzecia domów miała bieżącą wodę. Na terenach wiejskich prawie żaden nie miał bieżącej wody. Tylko 15% wszystkich domów w USA miało spłukiwane toalety. 10% populacji USA było całkowicie analfabetami. Tylko 6% Amerykanów miało dyplom ukończenia szkoły średniej. 3% domów miało prąd. Przeciętny dom miał tylko kilka zakupionych przedmiotów, w tym naczynia kuchenne, meble, narzędzia i przedmioty osobiste; dzisiaj przeciętny dom ma 300 000 przedmiotów. Koło – wynalezione 5 500 lat temu – było rzadko używane. Większość ludzi mieszkała w odległości jednej mili od miejsca pracy i chodzili tam pieszo; tylko 1 na 5 gospodarstw domowych posiadało konia.
To jest społeczeństwo, do którego przybywasz. Twoją misją jest zbudowanie imperium biznesowego. Jaką firmę założysz? Skoro wiesz, co przyniesie przyszłość — samochody, telefony, filmy, samoloty, radia, energia elektryczna — to powinno być bułką z masłem, prawda?
Czy założyłbyś firmę samochodową? Do 1910 roku istniało 1900 firm samochodowych produkujących ponad 3000 marek samochodów . Praktycznie wszystkie z nich upadły. Przetrwały do dzisiaj trzy.
Nawet z dzisiejszą wiedzą o tym, co przyniesie przyszłość, założenie firmy w 1900 roku byłoby trudne. Musiałbyś stawić czoła wyzwaniu sprzedaży swojej wizji, zabezpieczeniu funduszy i radzeniu sobie z trudną dynamiką społeczną i rasizmem.
Podobne wyzwania istnieją obecnie. Wiedza, że AI będzie transformacyjna, jest bezużyteczna dla zarabiania pieniędzy. Nawet znajomość przyszłości AI byłaby tylko małą częścią problemu.”
Przytoczona przez Sextona historia branży motoryzacyjnej powtarza się dzisiaj w Chinach w branży samochodów elektrycznych, gdzie setki producentów prowadzą morderczą konkurencję. Z całą pewnością większość z nich upadnie. Wcześniej w ub. wieku taką walkę stoczyli między sobą japońscy producenci motocykli.
AI rzeczywiście zmieni nasze życie, ale to tylko jeden z wielu czynników. Wyobraź sobie szereg zmian, z którymi musiał zmierzyć się ktoś w 1900 roku, od nowych technologii po wydarzenia takie jak I wojna światowa, powstanie Rezerwy Federalnej i innych banków centralnych, zmiany w opodatkowaniu, rozwój dużych korporacji, ekspansję rynków globalnych i znaczące zmiany społeczne. Te zmiany były transformacyjne w sposobie życia ludzi.
Jeśli AI ma cokolwiek ważnego zmienić, wymaga od nas kreatywności i wizji wykraczającej poza AI, przewidywania jej potencjału do redefiniowania branż, norm społecznych, instytucji publicznych, a nawet ludzkich możliwości.