Bańki AI nie dotyczą wyłącznie ekonomii. Wyjaśniamy, co to oznacza dla twojego biznesu i jak możesz przygotować się na pęknięcie.
Kiedy nawet Sam Altman, szef OpenAI, uważa, że istnieje bańka AI, to najprawdopodobniej ona naprawdę istnieje. Ale sprawa jest jeszcze poważniejsza. Nie ma tylko jednej bańki AI — okazuje się, że są aż trzy.
Po pierwsze, AI niemal na pewno znajduje się w tym, co ekonomiści nazywają bańką aktywów lub bańką spekulacyjną. Jak sama nazwa wskazuje, jest to moment, gdy ceny aktywów szybują znacznie powyżej ich fundamentalnej wartości. 
Klasycznym przykładem tego typu bańki jest „tulipomania” w Holandii w XVII wieku, kiedy spekulanci windujący ceny cebulek tulipanów do astronomicznych wysokości byli przekonani, że zawsze znajdzie się ktoś, kto zapłaci jeszcze więcej.
W chwili, gdy powstaje ten artykuł, Nvidia notowana jest na poziomie 50-krotności zysków, Tesla — na oszałamiającym poziomie 200-krotności, mimo spadających przychodów, podczas gdy reszta „Wspaniałej Siódemki” (Google, Amazon, Apple, Microsoft i Meta) cieszy się znaczącymi wzrostami dzięki zakładom na przyszłość zdominowaną przez AI.
Szanse, że nie mamy do czynienia z bańką, są niemal zerowe — a jeśli „Slim” (w domyśle: minimalna szansa) jeszcze nie opuścił miasta, to już kupił bilet i pakuje walizki.
Sprawdź też: Modelki Vogue’a stworzone przez AI wywołują furię czytelników i panikę w branży
Bańka na infrastrukturę i czysty hype
Po drugie, AI jest również — można tak to nazwać — w bańce infrastrukturalnej, ponieważ ogromne środki są inwestowane w infrastrukturę bez pewności, że w przyszłości zostanie ona w pełni wykorzystana.
To zjawisko powtarzało się wielokrotnie w drugiej połowie XIX wieku, gdy inwestorzy kolejowi budowali tysiące mil niepotrzebnych torów, aby obsłużyć popyt, który nigdy się nie zmaterializował. Bardziej współcześnie podobnie było pod koniec lat 90., kiedy wdrożono ogromne ilości światłowodów w oczekiwaniu na ruch internetowy, który pojawił się dopiero kilka dekad później.
Firmy inwestują miliardy w procesory GPU, systemy zasilania i infrastrukturę chłodzenia, licząc, że w przyszłości popyt uzasadni ich skalę. Analitycy McKinsey mówią o „wyścigu do skalowania centrów danych” o wartości 7 bilionów dolarów, a tylko osiem projektów planowanych na 2025 r. już teraz oznacza zobowiązania przekraczające 1 bilion dolarów inwestycji w infrastrukturę AI.
Czy będzie to przypominać kolejowy boom i krachy końca XIX wieku? Nie da się tego przewidzieć z pełną pewnością, ale rozsądnie jest tak przypuszczać.
Po trzecie, AI z całą pewnością znajduje się w bańce hype’u — czyli w sytuacji, w której obietnice związane z nową technologią przewyższają rzeczywistość, a dyskusja na jej temat coraz bardziej oddala się od prawdopodobnych rezultatów. Pamiętasz hype wokół NFT? To była klasyczna bańka hype’u.
AI już od jakiegoś czasu znajduje się w podobnym momencie. Wszystkie rodzaje mediów — społecznościowe, drukowane i internetowe — są wypełnione treściami o AI, a entuzjastyczna narracja wokół tej technologii stała się od kilku lat tłem świata korporacyjnego. Tymczasem niedawne badanie MIT wykazało, że 95% projektów pilotażowych AI nie generuje żadnych zwrotów.
Ale co to wszystko oznacza dla twojej organizacji? Jak powinieneś reagować?
Czytaj też: 5 sposobów, w jaki ChatGPT pomoże ci skalować dobrze płatną pracę
Dlaczego bańki mają znaczenie
Bańki są czymś miłym w butelce szampana, ale w kontekście biznesowym zwykle postrzega się je jako zjawisko, którego należy unikać. A zatem, gdy widzimy, że AI znajduje się prawdopodobnie jednocześnie w trzech bańkach, pierwszym odruchem może być gwałtowny odwrót od AI.
Zalecamy powstrzymanie się od tego instynktu. Dwie z trzech baniek są w dużej mierze nieistotne dla większości organizacji i należy je po prostu ignorować.
Bańka spekulacyjna to efekt współczesnej wersji tulipomanii — inwestorzy licytują ceny akcji w nadziei na przyszłe wyniki. Przegrzane wyceny i absurdalne mnożniki są problemem jedynie dla organizacji zaangażowanych bezpośrednio w spekulacje finansowe — a większość firm do nich nie należy. Krach na rynku może wprawdzie spowodować szersze cierpienie gospodarki, ale będzie to problem środowiskowy, z którym wszystkie firmy i tak będą musiały się zmierzyć. Bezpośredniego wpływu na starannie zaplanowaną strategię wdrożenia AI mieć to jednak nie powinno.
Jeśli chodzi o bańkę infrastrukturalną, to jeśli faktycznie budujemy zbyt wiele, problemem będzie nadmiar mocy, a nie przewartościowanie. Dla większości organizacji nie tylko nie ma to znaczenia, ale może przynieść nawet pozytywne skutki, ponieważ nadpodaż oznacza spadek cen dla tych, którzy chcą z niej skorzystać.
Pozostaje więc bańka hype’u — i tu robi się ciekawie. Bańka hype’u niesie istotną lekcję dla większości organizacji, ale nie taką, jaką moglibyśmy sądzić — nawet jeśli 95% projektów pilotażowych AI kończy się niepowodzeniem, problem nie polega na tym, że AI nie potrafi dostarczyć wartości, tylko że wiele firm podchodzi do tej technologii w niewłaściwy sposób.
Dot-comowe déjà vu
Jeśli ktoś był świadkiem boomu (i krachu) internetowego z końca lat 90. i początku 2000, to widział jak np. domena Pets.com spaliła 300 milionów dolarów przed upadkiem, jak NASDAQ spadł o 78% i jak komentatorzy autorytatywnie ogłaszali, że internet to chwilowa moda.
A jednak w tym samym czasie Amazon metodycznie budował centra logistyczne i udoskonalał swoje algorytmy rekomendacji. Google po cichu doskonalił wyszukiwanie. PayPal rozwiązywał problem tarć w płatnościach. Tysiące firm rozwijały swoje pierwsze możliwości e-commerce, z różnym skutkiem.
Wniosek jest prosty: coś może być przereklamowane ponad swoje faktyczne możliwości, a mimo to nadal być ważne (i, oddając sprawiedliwość Samowi Altmanowi, on też na to zwraca uwagę w cytowanym tekście). To, że AI znajduje się w bańce hype’u, nie oznacza, że jest to fake news albo że nie da się z niej wydobyć ogromnej wartości. Bańka hype’u oznacza tylko tyle, że niektórzy są nadmiernie podekscytowani AI — nie znaczy to jednak, że nie ma się czym ekscytować w sposób uzasadniony.
To, co wydarzyło się w czasie dot-com boomu, powtórzy się z AI. Gdy wyceny się skorygują — a tak się wcześniej czy później stanie — pojawi się ten sam schemat: firmy, które skupiają się na rozwiązywaniu realnych problemów za pomocą dostępnej technologii, będą wydobywać wartość przed, w trakcie i po krachu.
Firmy stosujące systematyczne podejście do wydobywania wartości z technologii będą się więc rozwijać. Ważne staje się zatem to, jak podchodzisz do wykorzystania tej wartości.
Nie przegap: Ile energii zużywa twoja komenda dla AI? Udało nam się tego dowiedzieć
Sposób tworzenia wartości
Firmy, które potrafią wydobyć realną wartość, stosują trzy filary systematycznego wdrożenia:
Architektura Problem-First zaczyna się od mapowania punktów tarcia w organizacji. Gdzie ludzie marnują czas na powtarzalne zadania? Gdzie wąskie gardła informacyjne spowalniają decyzje? Jakie procesy konsekwentnie generują błędy? Dopiero po zidentyfikowaniu tych problemów odnoszące sukcesy firmy rozważają rozwiązania AI.
Równowaga portfela oznacza mieszanie horyzontów czasowych i poziomów ryzyka. Szybkie wygrane (1–3 miesiące) mogą obejmować gotowe narzędzia do przetwarzania dokumentów. Zakłady strategiczne (3–12 miesięcy) to np. niestandardowe rozwiązania dla kluczowych procesów biznesowych. Projekty moonshot (ponad 12 miesięcy) badają nowe modele biznesowe. Detalista może wdrożyć w tym kwartale chatbota do obsługi zapasów, w kolejnym kwartale rozwijać analitykę predykcyjną, a za rok testować autonomicznych agentów zakupowych.
Integracja holistyczna łączy inicjatywy AI ze sobą i ze strategią biznesową. Odnoszące sukcesy firmy likwidują silosy między IT, operacjami a jednostkami biznesowymi. Tworzą pętle sprzężenia zwrotnego między projektami. AI do kontroli jakości w firmie produkcyjnej zasila dane dla AI do predykcyjnego utrzymania ruchu, które informuje AI do zarządzania łańcuchem dostaw. Każdy system wzmacnia inne, tworząc skumulowaną wartość, której izolowane projekty pilotażowe nigdy nie osiągną.
Tak właśnie buduje się wartość niezależnie od baniek: systematycznie, celowo i zaczynając już dziś.
Korzyści z baniek
Bańka AI może być najlepszą rzeczą, jaka może się przydarzyć pragmatycznym właścicielom firm. Zastanów się, co daje nadmiar spekulacyjny: miliardy dolarów kapitału wysokiego ryzyka finansujące badania i rozwój, których nigdy nie uzasadniłbyś przed zarządem, albo najtęższe umysły porzucające stabilne kariery, by dołączyć do startupów AI i pracować nad narzędziami, które w końcu będziesz mógł wykorzystać. Czy też infrastrukturę budowaną na skalę, której żaden racjonalny biznesman by się nie podjął, co w przyszłości obniży koszty dzięki nadpodaży.
Podczas gdy inwestorzy zakładają się, które firmy zdominują AI, ty możesz wybierać sprawdzone narzędzia w konkurencyjnych cenach. Gdy spekulanci debatują nad wycenami, ty będziesz wdrażać rozwiązania z jasnym ROI. A gdy nastąpi korekta, będziesz mógł skorzystać z wyprzedaży narzędzi dla biznesu, doświadczonych talentów szukających stabilności i technologii przetestowanych w boju, które przetrwały wstrząsy.
Bańka dot-comowa dała nam infrastrukturę szerokopasmową i wyszkolonych programistów webowych. Bańka AI pozostawi po sobie klastry GPU i inżynierów ML. Najmądrzejszą odpowiedzią nie jest unikanie bańki ani próba idealnego wyczucia momentu inwestycji. Jest nią pozwolenie innym, by ponieśli ryzyko kapitałowe, podczas gdy ty zbierasz operacyjne korzyści. Bańka nie jest twoim wrogiem. Jeśli rozegrasz karty strategicznie, może stać się twoim sprzymierzeńcem.
Sprawdź też: Twoje dane, twoje zasady – jak firmy mogą bezpiecznie korzystać z chmury Google w Polsce i UE
