Az MIT által készített tanulmány számos médiában feltűnő, határozott állításokat generált arról, hogy a vállalati mesterséges intelligencia (AI) projektek túlnyomó többsége kudarcot vall. Sok újságcikk arról ír, hogy a generatív AI pilotok 95%-a sikertelen, és gyakorlatilag semmilyen megtérülés nincs az AI-befektetésekből.
Az anyag alaposabban megvizsgálja magának a tanulmánynak a tényleges tartalmát, és rávilágít arra, hogy ezek a hangzatos állítások gyakran félreértelmezésekből származnak. A tanulmány ugyanis különbséget tesz általános célú, nagy nyelvi modellek (LLM-ek, mint a ChatGPT vagy Gemini) és feladatspecifikus, beágyazott AI-megoldások között. Míg az utóbbiaknál valóban alacsony a „sikerarány”, addig az előbbieket a cégek nagy arányban próbálják ki, sőt, jelentős részük tartósan használja is őket.
Izgalmas kérdéseket vet fel a videó a „shadow AI economy” létezéséről: miközben hivatalosan kevés cégnél van integrált előfizetés, a dolgozók több mint 90%-a privát AI eszközöket használ a munkája hatékonyabbá tétele érdekében. Ez a rejtett használat egyfajta párhuzamos informatikát teremt a szervezeteken belül.
Felmerül továbbá, hogy a cégeknek érdemesebb-e külső szakértőktől beszerezni az AI-megoldásokat, vagy saját házon belüli fejlesztésbe fogni, illetve, hogy mely területeken (front- vagy back office) mutatkoznak valódi, mérhető eredmények.
A videó végül elgondolkodtat azon, mennyire helytállóak a médiában elterjedt értelmezések, és milyen tanulságokat lehet valójában levonni az MIT kutatásából.
