Более 80% компаний по разработке нейросетей в мире банкротятся. Почему так?
В одном только Китае за последние полтора года закрылись или приостановили свою деятельность почти 80 тысяч компаний, занимающихся развитием искусственного интеллекта (ИИ). На Западе и Юге ситуация не лучше. Эксперты объяснили, почему это происходит.
29.09.2024 / 22:46
Иллюстративное изображение Источник: Getty Images
Новое исследование международной аналитической корпорации RAND, обслуживающей госструктуры США, Евросоюза и стран Западной и Восточной Азии, показало, что свыше 80% мировых проектов в области искусственного интеллекта переживают кризис и сталкиваются с банкротством, что вдвое превышает средний показатель неудач для технологических стартапов в других сферах.
Например, как пишет тайваньское издание Commercial Times со ссылкой на китайские источники, в Китае за последние полтора года закрылись или приостановили свою деятельность около 80 тысяч ИИ-компаний, что составляет около 10% от всех зарегистрированных за этот период китайских стартапов по разработке нейросетей.
Опросив 65 специалистов в области ИИ из разных стран, корпорация RAND составила список основных причин такой негативной тенденции. Главная из них — нереалистичные ожидания руководства и сотрудников стартапов относительно возможностей ИИ, которые основаны на стереотипных представлениях, сформированных благодаря массовой культуре. Это истощает ресурсы компаний, которые гонятся за несбыточными мечтами.
«У ученых есть склонность очаровываться последними достижениями в области искусственного интеллекта и внедрять их в свои проекты без тщательной оценки их потенциальной полезности. Эта явление называется «синдромом блестящей цели» (shiny object syndrome), и проявляется оно в стремлении специалистов использовать новые технологии исключительно из-за их новизны, не учитывая при этом их соответствие конкретным задачам проекта. Придерживаться последних трендов в области ИИ важно, но командам также стоит думать о том, действительно ли новые технологии решают их проблемы или только усложняют исследования и делают их более запутанными и дорогими», — отмечает RAND.
Остальные основные причины неудач ИИ-стартапов, по данным корпорации, таковы:
- Высокие расходы на вычисления и исследования, сокращение венчурного капитала и замораживание финансирования, а также трудности с достижением прибыльности.
- Неправильное понимание того, какую именно проблему необходимо решить с помощью искусственного интеллекта.
- Недостаток необходимых данных для адекватного и эффективного обучения моделей искусственного интеллекта.
- Отсутствие необходимой инфраструктуры для управления своими данными и вычислениями для нужд искусственного интеллекта.
- Попытки решать проблемы, которые слишком сложны для решения системами искусственного интеллекта.
Рекомендации экспертов RAND:
1. Руководители ИИ-стартапов должны убедиться, что технический персонал понимает цель проекта и контекст области исследования: непонимание намерений и цели проекта — наиболее распространенная причина неудачи стартапов.
2. Выполнение проектов с использованием искусственного интеллекта требует времени и терпения. Прежде чем начать какой-либо проект, руководители должны быть готовы посвятить как минимум год обучению команды разработчиков и объяснение ей нюансов решения конкретной проблемы.
3. Успешные проекты сосредоточены на проблеме, которую нужно решить, а не на технологии, используемой для ее решения.
4. Руководители компаний должны инвестировать в инфраструктуру ИИ: первоначальные инвестиции в системы управления данными и развития моделей ИИ могут сократить время, необходимое для завершения проектов, и увеличить объем высококачественных данных, доступных для эффективного обучения моделей искусственного интеллекта.
5. Важно понимать и принимать ограничения моделей ИИ: при рассмотрении потенциального проекта руководители стартапов должны тщательно опрашивать технических экспертов для оценки целесообразности проекта.
6. Иногда необходимо преодолевать барьеры в сборе данных путем сотрудничества с правительством: партнерство между научными кругами и государственными учреждениями может дать ученым ИИ-компаний доступ к данным, необходимым для академических исследований.
«Стремление к лидерству в гонке ИИ заставляет многие компании действовать поспешно при создании своих проектов. Важно разумно и внимательно изучать неудачи других ИИ-стартапов и особенно причины этих неудач. В конечном счете, если ИИ-компании будут массово и долго не оправдывать ожидания своих клиентов и инвесторов, вся мировая индустрия стоимостью триллионы долларов может лопнуть, как мыльный пузырь», — подводят итог эксперты, опрошенные RAND.
Директор белорусской IT-компании Gurtam назвал главный секрет успеха