Әртүрлі салалардағы бизнес жетекшілер генеративті жасанды интеллектті (AI) трансформациялық күш ретінде қарайды, ол операцияларды қайта құруға, клиенттермен қарым-қатынас орнатуға және стратегиялық шешім қабылдауды өзгертуге қабілетті. Дегенмен, үш жыл бұрын ChatGPT іске қосылғаннан бері кеңінен қызығушылық пен тез қабылдау байқалса да, көптеген ұйымдар өздерінің AI бастамаларынан елеулі және тұрақты пайдаға жету қиынға соғып отыр. Алдыңғы зерттеу компаниялары Форрестэр мен Бостон кеңес тобынан (BCG) жүргізілген соңғы сауалнама нәтижелері көңілге қонымсыз шындықты көрсетеді: компаниялардың шамамен 15%-ы Forrester бойынша және 5%-ы BCG бойынша, генеративті AI күш-жігері нәтижесінде бизнес нәтижелерінде маңызды жетістіктерге жетті. Осы шектеулі табыс бірнеше тұрақты қиындықтардан туындайды. Бір негізгі мәселе — AI-дың жауаптары тым келіскішті немесе қарапайым болып шықуы, көбінесе сыни нюанстардан айырылып, алынған кірістерді дұрыс тексермейді. Бұл AI-generated түсініктердің тереңдігі мен сенімділігін төмендетеді. Сонымен қатар, дәл нәтижелерді ұсынуда туындайтын inconsistencies күрделі, ұзақ немесе салалық құжаттарды өңдеу кезінде практикалық қолдануды қиындатады. Нақты өмірлік мысалдар бұл қиындықтарды көрсетеді: CellarTracker-дің AI-мен жұмыс істейтін шарап ұсыныстары жүйесі әртүрлі шарап терминдерін түсінуде және нәзік айырмашылықтарды анықтауда қиындықтарға тап болады, ал Cando Rail-дің қауіпсіздік ережелерін қысқаша баяндау үшін жасалған AI құралы кең ауқымды нормативтік мәтіндердегі дәлдікпен жұмыс істеуде қиындықтарға ұшырайды. Қолдау қызметтері чатбот технологияларының ең озық қолданбаларының бірі болып саналады. Klarna мен Verizon сияқты компаниялар тапсырыс бойынша AI чатботтарын пайдаланады, олар күнделікті сұрауларды өңдеуге және операциялық тиімділікті арттыруға мүмкіндік береді.

Алайда, әлеуетті кеңейтіп, жетілдіріп отырған сайын, AI адам операторларын толықтай ауыстыра алмайтындығы әлі де айқындала түсті. Адамгершілік сезімталдығының болмауы және нәзік контекстуалдық нюанстарды түсінбеуі AI-дың тиімділігін шектейді, сондықтан адам бақылауынсыз жұмыс істеу мүмкін емес. Кәсіпқойлар генеративті AI-дың қазіргі жағдайын «қырылмаған шекара» деп сипаттайды, бұл әртүрлі қолдану салаларында әртүрлі нәтижелермен көрінеді. AI кейбір міндеттерде, мысалы, тіл генерациясы мен деректерді қысқаша баяндауда, жақсы нәтиже көрсетсе де, терең контекстік түсінуді қажет ететін немесе арнайы білімді талап ететін тапсырмаларда күрделі қиындықтарға тап болады. Географиялық деректерді дәл түсіну мен уақытқа қатысты жергілікті тілдік өрнектерді түсінудегі қиындықтар оның әрі қарай дамуы мен жетілдірілуі керек екенін көрсетеді. Осы кедергілерді жою және AI-дың құндылығын арттыру үшін компаниялар ішкі команда мен AI технологиялық жеткізушілер арасында тығыз ынтымақтастықты дамытуда үлкен инвестициялар салуда. OpenAI, Anthropic сияқты сала көшбасшылары және Writer сияқты инновациялық стартаптар өз инженерлерін клиенттік ұйымдарға кірістіріп, нақты бизнес қажеттіліктері мен жұмыс процестеріне бейімделген ерекше AI шешімдерін құруда. Бизнес пен технология салаларында қалыптасқан жалпы көзқарас — генеративті AI үлкен уәделерді орындаса да, оның толық әлеуетін іске асыру үшін әлі де нақты бағытталған қолданулар, адам қатысуын үздіксіз ұстау және процестер мен дағдыларды түбегейлі жаңарту қажет. Генеративті AI-ды толыққанды шешім ретінде қарастырмай, оны күшті қолдау құралы ретінде қабылдау керек. Мұқият стратегия және тұрақты күш салу арқылы ұйымдар бастапқы эксперименттерден нақты measurable нәтижелер алуға көшіп, AI-ды болашақта бәсекелік артықшылықтың негізгі қозғаушы күшіне айналдыра алады.