В ИИ-индустрии стали всё чаще говорить о переизбытке возможностей (Capability Overhang). Это разрыв между тем, на что уже способны современные ИИ-системы, и тем, в какой мере люди, компании превращают это в практическую ценность. 

👀 Что это значит?

Модели умеют автоматизировать сложные задачи, писать код, анализировать данные и участвовать в принятии решений. Но большая часть компаний и обычных пользователей всё ещё использует их в ограниченных, часто самых простых сценариях.

Условный продвинутый пользователь применяет ИИ в семь раз глубже и разнообразнее, чем средний, и получает намного бóльший эффект, подсчитали в OpenAI.

🔍 Переизбыток возможностей происходит только с ИИ?

Проблема переизбытка возможностей существовала всегда. Персональные компьютеры 1980–1990-х могли решать широкий спектр задач, но для большинства сводились к играм и простым офисным функциям. Однако отдельные пользователи с их помощью автоматизировали бухгалтерию и научные исследования. 

При этом технология становится ценным активом только тогда, когда люди и бизнес умеют глубоко интегрировать её в самые разные процессы. С ИИ эта пропасть становится глубже, потому что он значительно мощнее, а ожидания от него — выше. 

📷 Насколько это распространённое явление?

По данным McKinsey, 88% организаций используют ИИ для какой-то одной функциино лишь 39% с его помощью смогли повлиять на прибыль. Остальные — на уровне экспериментов и пилотов. К зрелым компаниям в плане интеграции ИИ в бизнес-процессы пока можно отнести всего 1%. 

PwC заявил, что 56% компаний вообще не получают измеримых выгод от инвестиций в ИИ — из-за отсутствия подготовки и необходимых структурных изменений. По другим данным, около 70–80% ИИ-проектов в компаниях терпят фиаско — по тем же причинам.

🔴 Например, в клиентской поддержке для ритейла и e-commerce 80% компаний используют чат-ботов или планируют это делать, а в страховании они уже обрабатывают около 42% обращений. Однако ИИ-инструменты почти не задействуют
при прогнозировании оттока клиентов, оптимизации SLA в реальном времени или выявлении скрытых причин часто возникающих проблем.

🔴 В продажах ИИ применяют 47% команд, но лишь 25% компаний выделяют на это существенные бюджеты. В итоге использование ограничивается персонализацией контактов или прогнозов покупок вместо полной автоматизации всей цепочки лидов и принятия решений в реальном времени.

🔴 В ИТ-разработке ИИ-ассистенты ускоряют написание кода, но пока не влияют на ключевые процессы, такие как DevOps или управление проектами.

✏️ Что ещё влияет на переизбыток возможностей?

Помимо огромной разницы между технологиями и компаниями, есть ещё и внутренний разрыв между ролями.
По данным компании Dayforce, ИИ регулярно применяют в работе 87% руководителей и лишь 27% подчинённых.
Другой опрос показал, что 74% сотрудников используют ИИ, но лишь 33% прошли соответствующее обучение, что снижает эффективность и безопасность применения.

В результате одни быстро получают максимум преимущества от ИИ, а другим он нужен только для самых рутинных операций.

Настоящее ограничение ИИ — не в мощности моделей, а в способности извлекать из технологии максимум пользы на практике. Чем быстрее компании совершат этот переход, тем раньше они получат реальные экономические, социальные и репутационные профиты. 

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

Миллионы спутников для решения задач ИИ, 50 000 автономных автомобилей от Hyundai Motor и $1,7 трлн на дата-центры — эти и другие цифры в нашем понедельничном дайджесте новостей.

🔘 Расходы на дата-центры достигнут $1,7 трлн к 2030 году — благодаря развитию ИИ. Согласно прогнозу Dell’Oro Group, значительная часть затрат придётся на крупнейших облачных провайдеров и облачные сервисы на базе ИИ, ещё две трети — на ускоренные серверы для обучения моделей. К началу 2026-го совокупные расходы бигтеха уже приблизились к $600 млрд, что значительно опережает прогнозы и отражает ускоренное строительство ИИ-кластеров, сетевой инфраструктуры и систем хранения данных. При этом сами ИТ-корпорации заявляют о высокой загрузке мощностей и полной окупаемости инвестиций за счёт растущего спроса на ИИ-сервисы.

🔘 SpaceX планирует развернуть группировку из 1 млн спутников на околоземной орбите, которые станут солнечными орбитальными дата-центрами для задач ИИ. Компания уже набирает инженеров для проекта, а выводить аппараты на орбиту планируют с помощью ракет Starship. Маск прогнозирует, что космос станет наиболее экономичным местом для размещения дата-центров в течение трёх лет. Это позволит сократить зависимость от наземной энергетики и затрат на охлаждение, а также значительно сократить углеродный след — по сравнению с традиционными дата-центрами. 

🔘 Hyundai Motor поставит 50 000 автономных автомобилей IONIQ 5 для Waymo к 2028 году. В рамках проекта в электромобили интегрируют систему автономного вождения Waymo Driver шестого поколения. Waymo уже предоставляет услуги такси без водителя в нескольких городах США и планирует расширить присутствие более чем в 20 городах. Проект может стать одним из крупнейших коммерческих заказов в сфере автономного транспорта: его оценивают в $2,5 млрд. 

🔘 Pony.ai и Toyota Motor запустили совместное производство автономных роботакси. Первый серийный автомобиль bZ4X уже сошёл с конвейера, а всего в 2026 году планируют произвести более 1000 машин. Роботакси оснащены системой автономного вождения седьмого поколения (Gen-7) от Pony.ai, что позволило снизить стоимость ключевых комплектующих примерно на 70% по сравнению с предыдущей версией. Их будут постепенно вводить в коммерческую эксплуатацию в крупных городах Китая, включая Пекин, Шанхай, Гуанчжоу и Шэньчжэнь.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech