Рост рынка генеративного ИИ: перспективы, риски и применение

Рост рынка генеративного ИИ: перспективы и вызовы

По прогнозам экспертов, рынок генеративного искусственного интеллекта (ИИ) вырастет с 6 миллиардов долларов в этом году до 59 миллиардов долларов к 2028 году, охватывая широкий спектр отраслей, включая маркетинг и страхование. Эта новая технология привлекает внимание как сторонников, так и критиков. С одной стороны, сторонники уверены, что генеративный ИИ способен значительно увеличить производительность, оптимизируя процессы и незаменимых в рутинных задачах. С другой стороны, скептики выражают опасения по поводу потенциальных негативных последствий, таких как массовая автоматизация рабочих мест и возможные угрозы для человечества. Эта двойственность в восприятии подчеркивает необходимость осторожного и обдуманного внедрения технологий в различные сферы, чтобы максимально использовать их возможности и минимизировать риски.

Быстрый рост на потребительском рынке

На потребительском рынке ожидается наиболее быстрый рост в сегменте генеративного ИИ, с доходами, которые, по прогнозам, достигнут $11 миллиардов к 2028 году. Эта тенденция связана с применением технологий для работы поисковых систем, создания текстов и произведений искусства. Применение генеративного ИИ в повседневной жизни обогащает пользователям опыт, позволяя автоматизировать и оптимизировать множество задач. Например, инструменты, использующие ИИ, могут генерировать креативный контент, помогая пользователям в написании сообщений, создании рекламных кампаний или разработке художественных работ. За потребительским сегментом следует рынок медиа и развлечений, который также демонстрирует значительный рост с прогнозируемыми доходами в $8 миллиардов. В дальнейшем ожидается развитие технологий и в таких областях, как здравоохранение, бизнес и автомобильная индустрия, что будет способствовать созданию новых возможностей для использования генеративного ИИ.

Три категории генеративного ИИ

Компании, занимающиеся генеративным ИИ, можно условно разделить на три основные категории. Первая категория включает разработчиков «фундаментальных моделей», которые обучаются на больших объемах данных, собранных из различных источников интернета. Ключевые игроки в этой области — такие компании, как OpenAI, Google и стартап Anthropic. Во второй категории находятся компании, которые предоставляют необходимую инфраструктуру, включая вычислительную мощность для обработки данных. Здесь выделяются Amazon Web Services и Nvidia, чьи высокопроизводительные графические процессоры незаменимы для нужд ИИ. Третья категория состоит из более широкого спектра компаний, разрабатывающих конкретные продукты для бизнеса. Эти компании адаптируют технологии генеративного ИИ для выполнения определённых задач, таких как автоматизация маркетинговых кампаний или улучшение юридических услуг, предлагая решения, которые помогают оптимизировать рабочие процессы.

Примеры применения в бизнесе

Компания Jasper из Техаса успешно внедряет генеративный ИИ в маркетинговые процессы, автоматизируя создание кампаний и написание контента для социальных сетей. Среди клиентов Jasper такие крупные компании, как HubSpot и журнал Sports Illustrated, что подчеркивает высокую эффективность и спрос на данные технологии. Например, когда одному крупному автопроизводителю потребовалось создать новую маркетинговую кампанию для электрических автомобилей, Jasper смог сократить время разработки с двух недель до всего двух дней, значительно оптимизировав рабочие процессы.

В юридическом секторе компания Womble Bond Dickinson также применяет генеративный ИИ для повышения эффективности своей работы. Используя специальные инструменты, они автоматизируют сбор и анализ документации, что помогает в создании крупных коммерческих контрактов и выявлении рисков. Тем не менее, юристы тщательно проверяют результаты работы ИИ из-за присутствия ошибок, известных как "галлюцинации", что подтверждает необходимость человеческого контроля в процессах, использующих автоматизацию.

Перспективы для страховой отрасли

Cytora, поставщик технологий для страховой отрасли, активно внедряет генеративный ИИ для повышения эффективности работы андеррайтеров. Генеральный директор компании, Ричард Хартли, подчеркивает, что новое решение помогает обрабатывать большие объемы разрозненной информации, что значительно упрощает работу страховых компаний. ИИ способен стандартизировать данные и выявлять аномалии, что существенно улучшает процесс оценки рисков при написании страховых полисов. Это не только повышает продуктивность андеррайтеров, но и выводит на новый уровень качество обслуживания клиентов, позволяя страховым компаниям более точно анализировать и реагировать на различные обстоятельства. Внедрение таких технологий позволяет улучшить результаты бизнеса и обеспечивать более выгодные условия для клиентов.

Потребительские приложения

Новые потребительские приложения генеративного ИИ резко меняют подход к общению и работе с текстами. Например, в мессенджере WhatsApp разрабатывается функция, позволяющая мгновенно создавать изображения по запросу пользователя. Так, пользователи смогут получать забавные и уникальные картинки, такие как енот за рулем мотоцикла, всего лишь задав соответствующий запрос.

Кроме того, Meta, управляющая WhatsApp, работает над разработкой чат-помощника, который будет обеспечивать помощь и предоставлять информацию в рамках групповых обсуждений, например, о туристических направлениях. В свою очередь, Microsoft анонсировала интеграцию ИИ-помощника Copilot в свои офисные приложения, что позволит пользователям более эффективно работать с данными в Word и Excel. Эта функция будет доступна за дополнительную плату, что подчеркивает стремление компаний использовать генерирующий ИИ для повышения продуктивности и улучшения пользовательского опыта.

Будущее рынка и его консолидация

Эван Кэмерон из PwC подчеркивает, что рынок генеративного ИИ находится на пороге значительных изменений, которые могут привести к консолидации среди игроков. Практика показывает, что в условиях жесткой конкуренции многие компании не смогут выдержать нагрузки и в конечном итоге исчезнут с рынка. В этом контексте Кэмерон сравнивает ситуацию в индустрии ИИ с автомобильным сектором 1930-х годов, когда из-за высокой конкуренции и необходимости масштабирования многие небольшие производители не смогли выжить. С текущими 400 участниками на поле, ожидается, что со временем произойдет снижение числа компаний, что приведет к созданию более устойчивых и конкурентоспособных игроков на рынке генеративного ИИ. Это явление может повысить эффективность и ускорить инновации, однако малые фирмы, которые не успеют адаптироваться или предложить уникальные решения, могут столкнуться с непредсказуемыми вызовами.