Незабаром ШІ-галузь може чекати фінансовий крах, подібний до краху “бульбашки доткомів” на початку 2000-х.
Про це пише видання Futurism.
У зв’язку з тим, що програмне забезпечення зі штучним інтелектом все більше привертає увагу підприємств, компанії та інвестори витрачають гроші, як ніколи раніше. У першій половині 2025 року AI-стартапи залучили понад $44 млрд, що більше, ніж за весь 2024 рік разом узятий. За оцінками аналізу Goldman Sachs, до кінця цього року загальний обсяг інвестицій у штучний інтелект зросте майже до $200 млрд.
Але всі ці гроші – це, м’яко кажучи, безрозсудна авантюра. Принаймні в США інвестори, по суті, поставили все на ідею про те, що штучний інтелект незабаром призведе до зростання продуктивності праці — кількості товарів і послуг, які працівники здатні виробляти за певний час — чого ніколи не було в історії людства.
Незважаючи на ажіотаж і галас, цього не відбувається.
Сумнівна ефективність
Новий звіт дослідників з Массачусетського технологічного інституту, опублікований журналом Fortune, показав, що приголомшливі 95 відсотків спроб впровадити генеративний ШІ в бізнес зазнають невдачі.
Інше дослідження, присвячене вивченню одного з найбільш розкручених додатків, помічників з кодування штучного інтелекту, показало, що програмісти насправді ставали повільнішими, коли залежали від інструментів штучного інтелекту. Тим часом, безліч звітів розповідають все більш знайому історію про компанії, які звільняють своїх працівників, щоб замінити їх штучним інтелектом, лише для того, щоб знову найняти людей, як тільки вони розуміють, що технологія — це не те, чим вона була створена.
Дивлячись за межі маркетингового ажіотажу навколо штучного інтелекту, неважко зрозуміти, чому це так. Попередні дослідження цього виду штучного інтелекту, який позиціонується як свого роду автономний помічник для «білих комірців», показали, що ШІ-технологія все ще дуже далека до цієї мети.
Станом на липень 2025 року найкращі продукти штучного інтелекту успішно виконали лише 30 відсотків поставлених перед ними реальних офісних завдань, причому більшість із них показали значно гірші результати.
Когнітивне розвантаження та ШІ-сміття
Чому ж ШІ не дає очікуваного ефекту на робочому місці? Адже в теорії інструмент, який може миттєво писати тексти, генерувати код, вести розмову на будь-яку тему та робити нотатки, мав би стати потужним поштовхом для економіки. Це питання дослідила нова робота науковців зі Стенфорду та компанії BetterUp Labs. У ще триваючому опитуванні вони вивчили відповіді 1150 працівників у США з різних галузей, щоб зрозуміти, як ШІ-контент застосовується на роботі й як він впливає на взаємодію між співробітниками.
Висновок такий: ШІ часто використовується для створення поверхневих завдань, які в підсумку все одно доводиться виправляти людині. Це підриває обіцянки щодо зростання продуктивності.
“Працівники використовують ШІ-інструменти, щоб створювати низькоякісну, на вигляд пристойну роботу, яка зрештою лише додає клопоту їхнім колегам”, — написала Кейт Нідергоффер, соціальний психолог і віцепрезидент BetterUp, у статті для Harvard Business Review.
Команда назвала такий контент “workslop” — від поєднання термінів “work” (робота) та “AI slop” (ШІ-сміття). Цим терміном визначають результат роботи ШІ, який “маскується під якісне виконання, але насправді не має достатньої цінності для просування завдання вперед”.
Звісно, частина працівників може використовувати ШІ для створення якісних матеріалів. Але більшість просто вводять запити і передають далі сирий результат, який на перший погляд здається прийнятним.
“Непомітна шкода workslop у тому, що він перекладає основну роботу на інших — отримувачеві доводиться інтерпретувати, виправляти або робити все заново”, — пояснюють дослідники. “Іншими словами, зусилля перекладаються з виконавця на одержувача”.
Це новий етап явища “когнітивного розвантаження” — терміну, яким психологи описують перекладання частини мислення на технологію, наприклад калькулятор чи пошуковик. У випадку ШІ це означає, що “машина перекладає когнітивну роботу не на себе, а на іншого працівника”, наголошує команда.
Присутність ШІ-результатів у робочому процесі створює напруженість у команді, адже “коли колеги отримують workslop, їм часто доводиться витрачати сили на його розшифрування й виправлення помилок”, зазначають автори.
Крах неминучий?
Враховуючи, що раніше очікувалося, що до 2030 року штучний інтелект принесе світовій економіці понад 6 трильйонів доларів, зростання продуктивності з цього моменту має бути майже експоненціальним, щоб виправдати очікування.
Наприклад, нещодавній аналіз MoneyWeek стверджував, що з такою кількістю грошей, які витрачаються на штучний інтелект, все, що менше, ніж повне потрясіння у світі, яким ми його знаємо, виглядатиме як провал. Типовий фінансовий вказує на те, що сім найбільших технологічних компаній повинні отримати додаткові 600 мільярдів доларів щорічного доходу — цифра настільки велика, що вона майже безглузда. (Станом на цей рік, для перспективи, прогнозується, що вони отримуватимуть близько 35 мільярдів доларів на рік.)
Щороку штучний інтелект не може повернути ці все більш високі цифри, потреба в зростанні продуктивності праці зростає — принаймні, якщо Уолл-стріт сподівається виправдати своє зростання витрат — фактично викидаючи банку в півтрильйона доларів.
Без серйозного прориву в найближчому майбутньому це все більше схоже на питання «коли», а не «якщо» лусне бульбашка штучного інтелекту — з потенційно катастрофічними наслідками для економіки в цілому.
Тоді доля ШІ-галузі буде дуже схожа на крах “бульбашки доткомів” на початку 2000-х років.
“Це ж було вже…”
Інвестиційна бульбашка кінця 1990-х – початку 2000-х років була пов’язана з масовим зростанням і подальшим фінансовим крахом більшості інтернет-компаній.
Нагадаємо, як це було:
- Бурхливе зростання: У 1995–2000 роках різко зріс інтерес до компаній, які працювали в інтернеті (так звані dot-com, бо їхні домени закінчувалися на .com). Інвестори вкладали гроші майже в будь-який проєкт з “інтернетом” у назві, навіть якщо бізнес-модель була сумнівною.
- Гігантські інвестиції: Венчурні фонди й приватні інвестори масово фінансували стартапи, сподіваючись на швидке збагачення. Багато з них виходили на біржу (IPO), часто без реального прибутку.
- Перегрітий ринок: Акції технологічних компаній злітали на сотні й тисячі відсотків лише через “моду на інтернет”. Прибутки й реальна цінність ігнорувалися.
- Крах (2000–2002): У березні 2000 року бульбашка почала лопатися. Індекс NASDAQ (технологічний) впав майже втричі. Тисячі інтернет-компаній збанкрутували, мільйони інвесторів втратили гроші.
Історія з доткомами показала, що інновації важливі, але без життєздатної бізнес-моделі навіть модна технологія не гарантує успіху. Чи повторить ШІ-галузь цей шлях – покаже час.