Sztuczna Inteligencja pod Lupą Inwestorów – Koniec Boomu czy Nowe Początki?

W dzisiejszym dynamicznie zmieniającym się świecie technologii, sztuczna inteligencja (AI) odgrywa kluczową rolę w kształtowaniu przyszłości biznesu. Jednak czy jesteśmy świadkami końca boomu na AI? Na to pytanie odpowie nam Radosław Jodko, ekspert ds. inwestycji, który podzieli się swoimi spostrzeżeniami na temat obecnego stanu inwestycji w AI oraz czynników wpływających na zmieniające się nastroje inwestorów.

W trakcie wywiadu poruszymy kwestie związane z wyzwaniami, przed jakimi stoi sektor AI, w tym trudności w skutecznej komercjalizacji rozwiązań oraz oczekiwania inwestorów dotyczące realnych osiągnięć. Zastanowimy się również, co musi się zmienić, aby sztuczna inteligencja przynosiła wymierne korzyści finansowe oraz jak firmy spoza sektora technologicznego mogą skutecznie integrować AI w swoje modele biznesowe.

Jak ocenia Pan obecny stan inwestycji w sztuczną inteligencję? Czy to rzeczywiście koniec boomu na AI?

Radosław Jodko – Na pewno dziś inwestorzy baczniej przyglądają się każdej inwestycji i firmie – nie ma już takiego optymizmu, jak był jeszcze rok czy dwa temu, kiedy każdy niemal projekt inwestycyjny z AI w tle traktowany był jako potencjalne złote dziecko. Dziś znacznie baczniej przyglądamy się temu, jak szybko firma zajmująca się rozwiązaniami szeroko pojętego AI będzie w stanie wdrożyć skutecznie dane rozwiązania i – jeszcze ważniejsze – czy jest w stanie je skomercjalizować. Bo z tym faktycznie jest problem. Zgadzam się z wszystkimi raportami i analizami, które mówią, że przechodzimy do etapu „sprawdzam” – firmy muszą pokazać realne osiągnięcia i przekonać, jak wysokie nakłady inwestycyjne przekładają się na generowane przychody.

Jakie są główne przyczyny spadku optymizmu wśród inwestorów w kontekście spółek zajmujących się sztuczną inteligencją?

Radosław Jodko – Okazało się, że nakłady potrzebne na rozwój i badanie są ogromne, podobnie jak to, że zajmuje to znacznie więcej czasu. Rynek technologiczny cechuje ogromna zmienność, co najlepiej widać po notowaniach Nvidii – która najpierw generowała niespotykane zyski dla inwestorów, a ostatnie jej wyniki są zaskakujące słabe, co odbija się oczywiście w notowaniach. Wstrząsem dla firmy może być odejście jej szefa – jak było przez chwilę w przypadku Open AI. Tu oczywiście mówimy o gigantach. Ale gdyby oceniać ryzyka w jakiejś perspektywie ogólnej, to widzę potrójną niepewność, z którą zderzają się oczekiwania inwestorów: po pierwsze, niepewność efektów biznesowych, po drugie, niepewność regulacji prawnych, po trzecie – niepewność związana z właściwymi decyzjami biznesowymi po stronie firm, ich dojrzałości, jeśli chodzi o układanie procesów, zarządzanie projektami, zespołem ludzi itp. To w mojej ocenie podstawowe przyczyny upadku start-upów. Firma to coś więcej niż pomysł.

Na pewno inwestorzy doszli do tego punktu, w którym poza obietnicami i oczekiwaniami chcą zobaczyć efekty. I to nie tylko efekty rozwoju generatywnej sztucznej inteligencji, bo te oczywiście widzimy. Ale czy mamy do czynienia z skutecznie przeprowadzona monetyzacją AI? Z kaskadowym procesem, gdzie kolejne firmy z kolejnych branż inwestując w sztuczną inteligencję zmieniają własne modele biznesowe? Nie słyszymy o takich za dużo, a jeśli spojrzymy na raporty firm prowadzących tego typu analizy, jak choćby raporty McKinsey, w firmach i szeroko pojętym biznesie nie ma za dużego optymizmu związanego z rewolucyjnymi zmianami, których miałaby dokonać AI w biznesie. Widzimy za to, że inwestycje w sztuczną inteligencję są kosztowne i niepewne, bo niekoniecznie przekładają się na zyski dla firm wynikające z tego typu inwestycji. Sama optymalizacja wynikająca z wdrożenia AI to po prostu za mało.

Co musi się zmienić, aby sztuczna inteligencja przeszła od obietnic do realnych wyników finansowych?

Radosław Jodko – Upieram się że prawdziwy boom zobaczymy dopiero wówczas, kiedy firmom spoza sektora technologicznego uda się zaimplantować rozwiązania firm zajmujących się AI tak skutecznie, żeby wywołać efekt domina w ich własnych biznesach i branżach. Na razie jesteśmy na etapie szukania odpowiedzi na pytania znacznie wcześniejsze, typu: jak szybko spółki technologiczne przyspieszą programy pilotażowe do komercyjnego wdrożenia oraz jak rozwiązać problem z monetyzacją AI.

W jakim stopniu inwestorzy zwracają uwagę na efekty monetyzacji sztucznej inteligencji w różnych branżach?

Radosław Jodko – O ile wcześniej liczył się przekonujący pomysł i możliwości implementacji rozwiązań, o tyle dziś inwestorzy pytają i zwracają uwagę właśnie na ten element: fonetyzacji i komercjalizacji. Interesuje nas, w jakim horyzoncie czasowym możemy zobaczyć efekty, jak oceniamy szansę na komercjalizację i jak wyglada raport rozbieżności między inwestycjami a generowaniem przychodów.

Jakie wyzwania napotykają firmy spoza sektora technologicznego w implementacji sztucznej inteligencji?

Radosław Jodko – Wdrożenie rozwiązań AI – jakichkolwiek – oznacza ogromne koszty, przeszkolenie ludzi i czas na sprawdzenie efektów. Na razie widzimy, że udaje się dzięki AI wprowadzić pewną optymalizację i automatyzację procesów, np. wykorzystując rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji do usprawniania i automatyzowania procesów zakupu, sprzedaży czy obsługi klienta. Na rynku nieruchomości – wyjątki mi bliskim – dzięki algorytmom na świecie szacuje się ceny nieruchomości, analizuje dane geolokalizacyjne, oceniając potencjał danych nieruchomości, wykorzystuje się algorytmy do zwiększania efektywności energetycznej budynków. Widać, że firmy chcą sprzedawać polisy wykorzystując AI. To wciąż za mało, biorąc pod uwagę nakłady finansowe konieczne do wdrożenia danych systemów. Potrzebujemy pomysłów i sposobów na takie wdrożenie rozwiązań związanych z AI, które nie tylko ułatwią działania, ale zmienią model biznesowy firm, znacząco skalując jej działalność bez znaczącego wzrostu kosztów.

Jakie przewiduje Pan zmiany na rynku AI do końca 2025 roku, biorąc pod uwagę obecne analizy rynkowe?

Radosław Jodko – Prognozy mówią, że 2025 będzie cezurą, kiedy zobaczymy, którym firmom i na jakim poziomie udaje się zarabiać na generatywnej sztucznej inteligencji lub konwersacyjnej AI. Myślę też, że będą pojawiały się bardzo specjalistyczne projekty dla wąskich branż. Pewnie zobaczymy też, na ile w tej branży technologicznej rządzić będą najwięksi gracze, a na ile uda się nieco mniejszym nieco porozpychać.

rozmawiał Mariusz Gryżewski