Agenti umetne inteligence podjetjem ne bodo prinesli želenih prihrankov

Prehod od preprostih spletnih klepetalnikov k samostojnim sistemom agentne umetne inteligence prinaša za podjetja in razvijalce nepričakovane finančne izzive. Glede na najnovejšo analizo raziskovalne hiše Gartner se podjetja soočajo s tako imenovanim »Jevonsovim paradoksom«. Gre za ekonomski pojav, pri katerem večja učinkovitost posameznih enot ne vodi do nižjih skupnih stroškov, temveč jih celo povečuje.

Poročilo navaja, da se bodo stroški umetne inteligence na posamezen agentni potek dela do leta 2028 povečali za več kot petkrat. Razlog za to tiči v dejstvu, da umetna inteligenca prehaja od pasivnih pomočnikov k večstopenjskemu samostojnemu izvedbenemu delu. Čeprav se cene osnovnih modelov in žetonov nižajo, ta prihranek izniči bistveno večja poraba agentov umetne inteligence za zahtevnejše naloge.

Analitik Will Sommer iz družbe Gartner poudarja, da se vodje razvoja ne morejo zanašati zgolj na cenejšo žetonsko ekonomijo. Vsaka nova generacija zmogljivosti umetne inteligence zahteva večje število žetonov, pri čemer se pogosto uporabljajo naprednejši in dražji modeli. Gartner prav tako opozarja, da na obzorju ni enotnega, zanesljivega in cenejšega modela, ki bi lahko enako učinkovito pokril vse vrste opravil.

Namesto tega bodo morala podjetja razvijati in vzdrževati kompleksne večmodelne ekosisteme. V takšnih sistemih lažji in cenejši modeli opravljajo rutinska opravila, medtem ko se izjemno dragi modeli z globokim razmišljanjem uporabijo le tam, kjer dodatna zmogljivost upraviči visoke stroške. Prav tako postaja ključno usmerjanje in usklajevanje opravil, saj nepremišljena uporaba avtonomne inteligence za vsako podrobnost lahko povzroči stroške, ki so za več redov velikosti višji od optimiziranih sistemov.

Ker hitrost inovacij prehiteva padanje cen računskih operacij, morajo podjetja zelo natančno pretehtati, ali dejanska vrednost opravljenega dela s strani agenta umetne inteligence resnično presega visoke stroške njegovega delovanja. V nasprotnem primeru se bodo soočila z velikimi finančnimi izgubami.