Гиперцикл генеративного ИИ: где мы находимся и что нас ждет

Гиперцикл технологий — это концепция, которая вызывает как восхищение, так и критику. В контексте генеративного ИИ, особенно его применения в маркетинге, можно выделить три ключевых момента. Во-первых, генеративный ИИ не является единой технологией, которая движется по Гиперциклу. На каком этапе мы находимся: на пике завышенных ожиданий, в низине разочарования или на склоне просвещения? Ответ: на всех этих этапах. Разные приложения и сценарии использования генеративного ИИ находятся на разных стадиях этого «американских горок». Во-вторых, многие из этих приложений находятся на первой стадии своего развития. Наши ожидания от современных чат-ботов с поддержкой ИИ сегодня скромны по сравнению с тем, что мы будем ожидать от них через 2, 5 или 10 лет. Например, сегодня хороший чат-бот для обслуживания клиентов может отвечать на относительно простые вопросы. Будущие поколения таких ИИ-агентов могут справляться с более сложными задачами, иметь больше полномочий для действий от имени клиента, а также самостоятельно заниматься кросс-продажами и апсейлами. Каждое из этих поколений, вероятно, будет следовать своему собственному Гиперциклу с завышенными ожиданиями, разочарованием и просвещением. Мы можем находиться на Плато продуктивности для сегодняшних чат-ботов, в то время как для возможностей следующего поколения начинается новый цикл завышенных ожиданий. Визуализация нескольких поколений технологий, каждое из которых проходит свой путь по Гиперциклу, позволяет нам одновременно удерживать в уме два противоположных этапа цикла. Чат-боты ИИ могут находиться одновременно на Плато продуктивности и на Пике завышенных ожиданий. Или, точнее, на «плато» и «пике» — каждый из них представляет собой множество этапов во времени. В-третьих, скорость, с которой ИИ-приложения проходят через Гиперцикл, беспрецедентна. То, что раньше занимало десятилетия, теперь происходит всего за пару лет. Прежде чем одно поколение достигнет плато, мы уже начинаем новый цикл для следующего поколения. Это ускорение ощущается на уровне инстинкта, и мы все это чувствуем. Однако новый отчет, выпущенный компанией SAS на этой неделе под названием «Маркетологи и ИИ: навигация по новым глубинам», предоставляет эмпирические данные о темпах развития генеративного ИИ в маркетинге. В отчете представлена интересная диаграмма, сравнивающая принятие и планирование 10 различных приложений генеративного ИИ в маркетинге на 2024 и 2025 годы (n=300 для обоих лет):

Ускорение принятия нескольких из них за 12 месяцев впечатляет:

- Анализ трендов: +56.5% - Чат-боты/взаимодействие с клиентами: +44.2% - Генерация текста/копирайтинг: +32.4% Эти три наиболее ускоренные сценария также являются и наиболее принятыми, хотя в немного другом порядке:

Чат-боты/взаимодействие с клиентами: 62%

Генерация текста/копирайтинг: 45%

Анализ трендов: 36%

Тем не менее, есть и несколько сценариев, которые показали снижение принятия за последний год:

Генерация видео: -9.1%

Картирование пути клиента: -4.3%

Эти статистические данные позволяют, хотя и с некоторыми оговорками, определить, на каком этапе Гиперцикла находятся эти сценарии. Наиболее принятые находятся на Плато продуктивности, в то время как те, что теряют популярность, особенно после большого ажиотажа год назад, находятся в Низине разочарования. На изображении в начале статьи представлена моя приблизительная карта Гиперцикла для этих сценариев — по крайней мере, в их первой генерации. Хочу подчеркнуть, что это именно первая генерация. Также, чтобы прояснить, Gartner не создавала эту карту. Они, возможно, будут в ужасе от моего использования (или злоупотребления?) их модели. Размещение этих сценариев генеративного ИИ — это мои собственные оценки, основанные на данных из нового отчета SAS, а также на множестве анекдотов, которые я слышал из сообщества martech. В отчете SAS содержится еще много данных и инсайтов, включая интересные статистические данные о ранних рассмотрениях квантовых вычислений в маркетинге. Разве это не захватывающее время для маркетинга и martech?