Ведущие облачные провайдеры, такие как Microsoft (MSFT) и Amazon (AMZN), сохраняют важные позиции в цепочке создания стоимости в рамках темы Enterprise AI, несмотря на то, что некоторые краткосрочные финансовые показатели оказались ниже ожиданий, это не влияет на их средне- и долгосрочную ценность;
-
В секторе программного обеспечения такие компании, как ServiceNow (NOW), Palantir (PLTR), Cloudflare (NET), Elastic (ESTC) и другие, уже начали активно коммерциализироваться в рамках темы ИИ, поскольку они помогают предприятиям эффективно внедрять GenAI, и также заслуживают внимания.
01. Проникновение GenAI в корпоративный сектор происходит быстрее, чем ожидалось
1. Скорость внедрения GenAI в компаниях ускоряется
Хотя цикл обучения и выпуска нового поколения моделей SOTA удлиняется, крупные компании не замедляют темпы внедрения ИИ.
2023 год стал годом самого быстрого проникновения ИИ в корпоративный сектор. Согласно исследованию McKinsey, уровень проникновения ИИ в корпоративном секторе вырос с 55% до 72%, увеличившись на 17 процентных пунктов. Если сузить ИИ до сферы GenAI, то скорость еще более впечатляющая - за последний год рост составил с 33% до 65%, увеличившись вдвое.
Бюджетные расходы предприятий на ИИ также растут. Согласно отчету Morgan Stanley US Tech Report за 2 квартал 2024 года, ### во 2 квартале 2024 года рост бюджета на проекты, связанные с ИИ/МО, составил 16,3%, по сравнению с 13,7% в 1 квартале. Среди 10 крупнейших статей расходов предприятий только CRM Application (+2,3 процентных пункта) и Storage HardwareData (+1 процентный пункт) не показали снижения темпов роста, и эти два сектора также являются ключевой инфраструктурой для внедрения ИИ в предприятиях.
2. 2025 год станет годом массового внедрения GenAI в корпоративном секторе
Хотя все опрошенные предприятия уже осознали важность GenAI, компании разного масштаба находятся на разных этапах внедрения ИИ.
Согласно исследованию расходов предприятий в области ИИ, проведенному UBS, большинство средних и крупных предприятий в основном сосредоточены на двух этапах использования GenAI: исследование вариантов использования для подтверждения концепции и небольшое тестовое развертывание. Из них 45% крупных предприятий уже начали небольшое тестовое развертывание, а 40% крупных предприятий уже определили свои варианты использования и начали подтверждение концепции. Для средних предприятий эти показатели составляют 44% и 38% соответственно.
Ситуация с малыми предприятиями прямо противоположная, они в основном сосредоточены на двух крайностях. В исследовании 25% малых предприятий уже перешли к этапу масштабного развертывания, в то время как другие 25% все еще находятся на этапе исследования. Более высокий процент малых предприятий, способных быстро масштабировать развертывание ИИ, может быть связан с такими факторами, как гибкость принятия решений, обусловленная небольшим размером предприятия, относительно несложные рабочие процессы и большая чувствительность к затратам. В то же время, 25%, все еще находящихся на этапе исследования, могут быть связаны с технологическим заделом предприятия и собственной дорожной картой развития бизнеса.
Но в целом мы можем оптимистично ожидать, что ### к концу 2024 года все больше средних и крупных предприятий будут расширять масштабы развертывания GenAI внутри компании и даже начнут применять его в более широких бизнес-процессах (In production at scale across units), а 2025 год станет годом массового внедрения GenAI в корпоративном секторе.
Если не понимать правильно характеристику "постепенной разблокировки" модели, можно переоценить прогресс возможностей модели в краткосрочной перспективе и скорость, с которой LLM действительно влияет на реальный бизнес. Это также отражается в изменении ожиданий CIO относительно временных рамок реального применения ИИ/LLM в корпоративном производстве. С 3 квартала 2023 года по 2 квартал 2024 года оценки CIO относительно сроков использования ИИ явно замедлились.
В исследовании 4 квартала 2023 года рынок был наиболее оптимистичен в отношении цикла применения GenAI: 1/3 респондентов считали, что через полгода GenAI можно будет использовать в реальном бизнес-производстве предприятий (in production), в то же время 1/3 предприятий заявили, что у них нет никаких планов по использованию GenAI.
К 1 и 2 кварталам 2024 года суждения предприятий о временных рамках стали более осторожно оптимистичными. В последнем исследовании 2 квартала 2024 года 26% респондентов ожидают, что ИИ/LLM войдут в производственные процессы предприятий только после 2025 года, а 25% считают, что это произойдет во второй половине 2024 года.
3. В кратко- и среднесрочной перспективе корпоративные варианты использования GenAI по-прежнему сосредоточены на внутренних сценариях
За последние 4 квартала взгляды корпоративных пользователей на то, как использовать ИИ/LLM внутри компании, также изменились:
• Количество предприятий, рассматривающих повышение внутренней производительности как цель развертывания ИИ/LLM, выросло с 15% до 23%, поднявшись с 3-го на 1-е место;
• Количество предприятий, использующих ИИ/LLM для оптимизации затрат на рабочую силу (например, упрощение бизнес-процессов в таких областях, как обслуживание клиентов, финансы и т.д.) выросло с 10% до 18%;
• Хотя это по-прежнему входит в тройку основных направлений развертывания ИИ/LLM, ожидания по повышению удовлетворенности клиентов снизились с 19% до 15%, опустившись с 1-го на 3-е место.
Это изменение весьма интересно, ожидания предприятий от GenAI сместились от ориентированных на внешние, фронт-офисные сценарии к внутреннему снижению затрат и повышению эффективности, что косвенно отражает, в каких сценариях и задачах попытки предприятий использовать ИИ/LLM были более эффективными за последние 9 месяцев. При таком консенсусе мы ожидаем, что в кратко- и среднесрочной перспективе предприятия будут больше использовать ИИ во внутренних сценариях.
Несмотря на то, что потенциал Gen-AI широко признан, исследование Bain показывает, что в настоящее время только около 35% компаний могут четко описать, как создавать коммерческую ценность с помощью Gen-AI. Полный переход от стадии исследования к крупномасштабному внедрению может происходить не так быстро, как мы ожидаем, а будет постепенным процессом, занимающим 3-5 лет.
Чтобы количественно оценить потенциальную ценность GenAI, McKinsey выбрала прогнозный анализ различных сценариев использования GenAI в предприятиях, используя сумму влияния, которое окажет GenAI, и долю влияния на функциональные расходы (functional spend).
Среди всех функциональных блоков GenAI оказывает наиболее заметное влияние на маркетинг и продажи (Sales & Marketing), разработку программного обеспечения (Software Engineering), корпоративные ИТ (Corporate IT), операции с клиентами (Customer operations) и исследования и разработку продуктов (Product R&D). Эти блоки составляют около 75% от общего ежегодного влияния GenAI на предприятия.
Помимо очевидной концентрации вариантов использования, мы также обнаружили, что обслуживание клиентов, разработка программного обеспечения, корпоративные ИТ