Sztuczna inteligencja nie jest już przywilejem Big Tech. Dowiedz się, w jaki sposób demokratyzacja sztucznej inteligencji rewolucjonizuje konkurencyjny krajobraz i jakie strategie są przyjmowane przez firmy. firmy różnej wielkości, aby pozostać konkurencyjnymi.
Rok 2025 wyznaczył doniosły punkt zwrotny na rynku sztucznej inteligencji. Jak wskazują analitycy branżowi, podczas gdy koszty dla klientów spadają w kierunku zera, pojawia się fundamentalne pytanie, w jaki sposób firmy mogą utrzymać swoją wartość konkurencyjną w krajobrazie, w którym najbardziej zaawansowane technologie szybko stają się towarami.
Utowarowienie sztucznej inteligencji nie jest już prognozą na przyszłość, ale namacalną rzeczywistością, która zmienia zasady gry dla firm każdej wielkości. Demokratyzacja sztucznej inteligencji pozwala małym firmom i start-upom wykorzystywać zaawansowane algorytmy, które kiedyś były dostępne tylko dla gigantów technologicznych z ogromnymi zasobami.
Wydarzeniem, które najlepiej symbolizowało tę transformację, było uruchomienie DeepSeek w styczniu 2025 roku. Chiński start-up pokazał, że najnowocześniejsze modele sztucznej inteligencji można opracować za jedyne 5,6 miliona dolarów, co stanowi ułamek 78-191 milionów dolarów potrzebnych na GPT-4 i Gemini Ultra.
Marc Andreessen, jeden z najbardziej wpływowych inwestorów venture capital w Dolinie Krzemowej, opisał uruchomienie DeepSeek jako "jeden z najbardziej zdumiewających i imponujących przełomów, jakie kiedykolwiek widziałem - a jako open source, głęboki dar dla świata".
Duże korporacje stoją w obliczu strategicznej rewolucji. Jak podkreślają eksperci z Databricks, "firmy mogą osiągnąć ogromny wzrost wydajności poprzez automatyzację podstawowych zadań i generowanie inteligencji danych na żądanie, ale to dopiero początek".
Microsoft, na przykład, poinformował, że ponad 85% firm z listy Fortune 500 korzysta z rozwiązań Microsoft AI, a 66% dyrektorów generalnych zgłasza wymierne korzyści biznesowe z generatywnych inicjatyw AI. Firma opracowała innowacyjne strategie, takie jak:
Dla małych i średnich przedsiębiorstw utowarowienie sztucznej inteligencji stanowi historyczną szansę. Jak zauważa jeden z ekspertów branżowych, "utowarowienie AI demokratyzuje dostęp do potężnych możliwości AI, promując przewagę konkurencyjną i innowacje w różnych branżach".
Szczególne korzyści dla MŚP:
Jednak, jak ostrzegają eksperci,"kontrola jakości, skalowalność, względy etyczne i nasycenie rynku stanowią poważne wyzwania dla firm przyjmujących utowarowione rozwiązania AI".
Organizacje powstające w 2025 r. uznały, że trwała przewaga AI wynika w mniejszym stopniu z samej technologii, a bardziej z trzech współzależnych czynników, począwszy od wyboru i strategicznego kształtowania problemów.
Nie chodzi już o zastosowanie sztucznej inteligencji w oczywistych przypadkach użycia, ale o opracowanie systematycznych podejść do identyfikacji wysoce wykorzystywanych problemów biznesowych, w których sztuczna inteligencja może odblokować nieproporcjonalną wartość.
Studium przypadku sektora:
Podczas gdy same modele stały się towarem, zastrzeżone dane pozostają potężnym wyróżnikiem. Jak podkreślają eksperci ds. strategii danych, "w miarę jak możliwości AI stają się coraz bardziej utowarowione, zastrzeżone dane stają się kluczowym wyróżnikiem zapewniającym trwałą przewagę konkurencyjną".
Strategie budowania fosy danych:
Najbardziej udane wdrożenia płynnie włączają możliwości AI do istniejących przepływów pracy, tworząc intuicyjne doświadczenia dla pracowników i klientów.
Ta wiedza z zakresu integracji - zdolność do przeprojektowania procesów wokół możliwości AI zamiast po prostu nakładania technologii na istniejące systemy - okazała się być prawdopodobnie najbardziej deficytową i cenną umiejętnością w obecnym środowisku.
Skuteczne strategie AI przyjmują podejście portfelowe, w którym jedna część portfela rozwija silną "grę naziemną", aby osiągnąć wiele małych zwycięstw poprzez systematyczne podejście.
Składniki strategii portfela:
Mniejsze firmy wykorzystują swoją naturalną zwinność:
Jak zauważa jeden z ekspertów branżowych, "firmy, które budują rozwiązania specyficzne dla danej domeny lub nakładają zastrzeżone dane na modele towarowe, będą miały przewagę".
Sektor opieki zdrowotnej napędza wdrażanie sztucznej inteligencji, koncentrując się na transformacji siły roboczej, dostosowywaniu, aktualizacjach technologii i eliminacji "długu procesowego" z procesów sprzed sztucznej inteligencji.
Transformacyjne aplikacje:
Nastąpiło odrodzenie w przestrzeni fintech z rodzimymi firmami AI skoncentrowanymi na rozwiązywaniu starych problemów za pomocą nowych platform i modeli biznesowych.
Nowe trendy:
Do 2030 roku wiele firm zbliży się do "wszechobecności danych", z danymi osadzonymi w systemach, procesach, kanałach, interakcjach i punktach decyzyjnych, które napędzają zautomatyzowane działania.
Badania pokazują, że współpraca między ludźmi a sztuczną inteligencją może odblokować nawet 15,7 biliona dolarów wartości ekonomicznej do 2030 roku, ale będzie to zależeć od pomiaru mocnych stron i umiejętności obu stron.
Ewolucja kompetencji:
Badanie identyfikuje trzy główne typy codziennych interakcji między pracownikami a sztuczną inteligencją: maszyny jako podwładni, maszyny jako przełożeni i maszyny jako członkowie zespołu.
W 2025 r. organizacje zaczną wykorzystywać agentów AI do przekształcania całych funkcji zawodowych, takich jak pozyskiwanie talentów, dzięki proaktywnym możliwościom pozyskiwania pasywnych kandydatów i automatyzacji outreach.
Pomimo faktu, że 92 procent firm planuje zwiększyć swoje inwestycje w sztuczną inteligencję w ciągu najbliższych trzech lat, tylko jeden procent liderów określa swoje firmy jako "dojrzałe" w zakresie wdrażania.
Etapy ewolucji:
Dla dużych firm:
Dla MŚP:
W 2025 r. liderzy biznesowi nie będą już mieli luksusu zajmowania się zarządzaniem sztuczną inteligencją w sposób niespójny lub w odizolowanych obszarach działalności. Wymagane jest systematyczne i przejrzyste podejście.
Niezbędne komponenty:
W środowiskach korporacyjnych "pracownicy kierują adopcją oddolnie, często bez nadzoru", co stwarza znaczne ryzyko związane z Shadow AI.
Strategie łagodzenia skutków:
Rynek multimodalnej sztucznej inteligencji przekroczył 1,6 mld USD w 2024 r. i szacuje się, że będzie rósł w tempie 32,7% CAGR w latach 2025-2034. Gartner przewiduje, że w 2023 r. tylko około 1% firm korzystało z tej technologii, ale oczekuje się, że do 2027 r. liczba ta wzrośnie do 40%.
W miarę jak aplikacje AI stają się krytyczne dla biznesu, ograniczenia tradycyjnego podejścia opartego na chmurze popychają firmy w kierunku Edge AI w celu zmniejszenia opóźnień, poprawy prywatności danych i zwiększenia wydajności operacyjnej.
Google przewiduje, że agenci sztucznej inteligencji, multimodalna sztuczna inteligencja i wyszukiwanie w przedsiębiorstwach będą dominować w 2025 r., z naciskiem na "zarządzanie agentami" w celu wspierania "różnych agentów działających wszędzie i pracujących we wszystkich tych różnych systemach".
Utowarowienie sztucznej inteligencji nie oznacza końca innowacji, ale raczej początek nowej ery, w której wartość przenosi się z technologii na możliwości organizacyjne. Jak wskazuje badanie, "era eksperymentów ze sztuczną inteligencją jest już za nami. Wkroczyliśmy w erę operacjonalizacji AI, w której trwała przewaga wynika z możliwości organizacyjnych zbudowanych wokół technologii".
Firmy, które będą prosperować, to te, które:
Jak podsumowują badacze z MIT, "firmy muszą kultywować kreatywność, determinację i pasję. Są to filary innowacji, które zawsze wyróżniały wielkie firmy; sztuczna inteligencja nic w tej kwestii nie zmienia".
O: Utowarowienie sztucznej inteligencji odnosi się do procesu, w którym technologie sztucznej inteligencji, które niegdyś były unikalne i wysokomarżowe, stają się nieodróżnialne od innych produktów na rynku, co prowadzi do zwiększonej konkurencji i niższych cen. Jak podkreślają analitycy branżowi, proces ten jest przyspieszany przez spadek kosztów tokenów AI do zera i demokratyzację dostępu do zaawansowanych możliwości.
MŚP mają kilka zalet w dobie utowarowionej sztucznej inteligencji:
O: Główne zagrożenia obejmują:
O: Badania pokazują, że ponad dwie trzecie liderów uruchomiło swoje pierwsze generatywne przypadki użycia sztucznej inteligencji ponad rok temu, ale tylko 1 procent uważa się za "dojrzałych" we wdrażaniu. Typowa mapa drogowa obejmuje:
O: Kluczowe kompetencje obejmują: "kreatywność w rozwiązywaniu problemów i innowacyjność, inteligencję emocjonalną i umiejętności interpersonalne oraz zdolność do szybkiego nabywania nowych umiejętności lub dostosowywania się do zmieniających się okoliczności". Ponadto kluczowe stają się:
O: Eksperci zalecają systematyczne podejście, które obejmuje "celowe gromadzenie danych poprzez strategiczne partnerstwa, mechanizmy zachęt dla użytkowników, którzy dostarczają cenne dane, oraz wdrażanie fizycznych czujników do przechwytywania unikalnych danych ze świata rzeczywistego". Ważne jest, aby pamiętać, że najskuteczniejsze fosy danych są budowane z czasem poprzez konsekwentne wysiłki.
O: Wiodące sektory obejmują opiekę zdrowotną, technologię, media i telekomunikację, zaawansowane gałęzie przemysłu i rolnictwo. Opieka zdrowotna jest liderem, koncentrując się na transformacji siły roboczej i personalizacji, podczas gdy usługi finansowe przeżywają renesans fintech dzięki natywnym rozwiązaniom AI.
O: Skuteczne zarządzanie wymaga: "proaktywnego wykrywania wszystkich używanych narzędzi AI, granularnych polityk opartych na wrażliwości danych i rolach, ciągłego monitorowania z klasyfikacją ryzyka". Konieczne jest przejście od strategii "blokuj i czekaj" do proaktywnego podejścia do zarządzania.
O: Obecnie tylko 19% dyrektorów najwyższego szczebla zgłasza wzrost przychodów powyżej 5%, a 39% odnotowuje umiarkowany wzrost o 1-5%. Jednak 87% kadry kierowniczej spodziewa się wzrostu przychodów dzięki generatywnej sztucznej inteligencji w ciągu najbliższych trzech lat, co sugeruje, że pełna wartość zostanie osiągnięta w perspektywie średnio- i długoterminowej.
O: Wybór zależy od kilku czynników:
Źródła i przydatne linki:
.svg)
.svg)
.svg)
.jpeg)
.jpeg)
.jpeg)
.jpeg)