От AI до ROI

Писателят е началник на AI и Data Science в HSBC

Пазарите обичат драмата. Малко тропи са се популяризирали по-бързо тази година от изказванието, че изкуственият разсъдък е балон с активи в търсене на топлийка. Откритието, в което категорично се загатва „ балон с ИИ “, се популяризира.

Разказът, който чуваме, е, че трилиони са ангажирани с вложения в ИИ, само че малко се демонстрира в приходите или облагите в продуктивността. Това е чист роман, само че също по този начин става все по-погрешен.

Наскоро оповестено академично изследване предлага извънредно ясни доказателства, че генеративният AI може да подтиква увеличени доходи и по този метод да усъвършенства продуктивността в границите на огромна интервенция на дребно. Това е значимо, защото демонстрира, че използването на AI може да помогне за увеличение на приходите в действителната стопанска система. С други думи, освен фирмите, продаващи AI, могат да се възползват от тематиката за AI.

Основният резултат от изследването на откриватели от университетите в Zhejiang и Колумбийския университет — Generative AI and Firm Productivity: Field Experiments in Online Retail — беше елементарен.

Повечето от техните опити с GenAI усилиха приходите, в някои случаи с огромна разлика. Най-голямата облага беше записана, когато платформата добави AI помощник преди точката на покупка - продажбите се покачиха с 16,3 %, а процентът на реализация, делът на посетителите, които станаха купувачи, се усили с 21,7 %.

Още по-трудно съпоставяне, което опълчи хибридна AI система, която ескалира комплицирани проблеми на хората против екип от човешки сътрудници, докара до 11,5 % продажби нарастване.

Това съответствува с това, което видяхме в HSBC в опити, в които противопоставяме AI против хора в капиталови проучвания. Резултатите допускат, че AI се употребява най-добре за увеличение на човешките анализатори, вместо да се пробва да ги размени. Това не е нещо, което е евентуално да се промени с подобряването на моделите на AI – по-специално решенията с високи залози евентуално ще останат в обсега на хората в обозримо бъдеще.

Но разпределението на изгодите, открито от изследването на Zhejiang и Columbia, е показателно. По-малките и по-нови продавачи, дружно с по-малко опитните купувачи, видяха непропорционално нарастване. Ако този модел се повтаря в секторите, това загатва за свиване на пропуските в качествата. Това би било неловко за простата история „ спечелилият взема всичко “ и би принудило вложителите да погледнат оттатък нормалния лист с явни бенефициенти.

Не всеки опит на GenAI в изследването е сполучлив. Когато AI беше употребен за генериране на заглавия на артикули за реклами в Гугъл, резултатът беше леко негативен за продажбите, въпреки и не в статистически значима степен. Въпреки това, броят пъти, когато рекламите са били видени или кликнати върху тях, е намалял доста. Механизмът за този неуспех е неразбираем. Може би моделите GenAI просто трябваше да бъдат тънко настроени върху набор от данни, характерен за рекламата, с цел да могат да основат по-завладяващо рекламно копие.

Алтернативно, може би логаритмите на Гугъл са разпознали рекламите като генерирани от AI, маркирали са ги като по-малко подобаващи и по този метод са ги посочили на по-малко хора.

Има две на практика последствия от това проучване. Първо, цената от GenAI към този момент се демонстрира на елементарни места: обслужване на клиенти, прецизиране на поръчки, превод и по-ефективно сравнение на клиенти с артикули. Тези типове случаи на потребление на GenAI ще могат да се повтарят в доста области на стопанската система и по този метод дребни промени в най-хубавите практики могат да имат огромен резултат.

Второ, спечелилите в тематиката за AI няма да бъдат лимитирани до тези, които вземат участие в построяването на AI инфраструктура. Някои от най-силните резултати може да дойдат от компании, които внедряват AI в своите интервенции, с цел да реализиран по-ниски разноски, увеличени доходи или и двете. Наистина, към този момент видяхме, че цените на акциите на американските компании, които са внедрили AI в интервенциите си, са по-добри от своите връстници, които не са го създали.

Досега това беше пазарното ценообразуване в упованията за продължаващ триумф от тези AI планове. Вероятността за тези изгоди, генерирани от ИИ, беше сложена под въпрос от описа за балона с ИИ, само че тези скорошни доказателства сочат, че е по-вероятно тези упования да бъдат изпълнени.

Разказът за балона с ИИ няма да изчезне. Прекалено подредено е и се връзва прекомерно добре със спомените от dotcom балона. Има обаче значими разлики. По-голямата част от разноските за AI идват от към този момент огромни компании, които разполагат с големи запаси за вложение, а не от спекулативни започващи компании. Тези, които се тормозят от AI балон, могат да посочат финансовите разноски на S&P 500 като част от Брутният вътрешен продукт, които са по-високи от равнищата, следени по време на дотком балона.

Въпреки това, еквивалентните финансови разноски са единствено към 40 % от оперативния паричен поток – доста по-ниски от равнищата от над 70 %, следени по време на дотком манията.

Връщанията от GenAI са ясно забележими в облагите на фирмите, свързани с построяването на AI инфраструктура от известно време. Това, което в този момент излиза наяве, е, че изгодите от AI се натрупват и за останалата част от стопанската система.