В ежегодных аналитических обзорах Gartner развитие новых технологий принято иллюстрировать с помощью так называемой кривой зрелости технологий (Gartner Hype Cycle). Она графически отображает этапы внедрения инноваций: от первых всплесков энтузиазма и «пика завышенных ожиданий» до неизбежной фазы разочарования и последующего выхода на стабильно работающие и массово применяемые решения.На свежей версии кривой (см. изображение) AI — в широком понимании — начал переходить из фазы hype (вау-эффект, завышенные ожидания) к фазе «впадины разочарования». Ещё год назад искусственный интеллект был на самом пике интереса рынка: все обсуждали его перспективы, вкладывались колоссальные средства, строили амбициозные бизнес-планы.
Это значит, что всем уже надоело говорить про эту технологию, так как значимого экономического эффекта относительно вложенных средств бизнес не получает
Что это означает для рынка?
- Этап «впадины разочарования» — это нормальный, естественный этап в существовании любой перспективной технологии. Здесь рынок начинает трезво оценивать реальные результаты внедрения: если экономическая отдача и эффекты не соответствуют ожиданиям hype-периода, энтузиазм сменяется скепсисом. Многие компании, особенно B2B и крупные интеграторы, переосмысливают масштаб и сферы применения таких решений.
- AI-решения уходят с первых полос хайпа, и теперь их будут применять те, у кого есть реальные, просчитанные задачи и подготовленный стек данных и процессов. Остальные участники рынка займут выжидательную позицию или снизят инвестиции до появления первых массовых и очевидно выгодных кейсов.
Что дальше?
- Gartner подчёркивает: для большинства технологий после этой «впадины» наступает этап «просветления» и рост реальной продуктивности. Те, кто останется на рынке к этому моменту, получат устойчивое конкурентное преимущество.
- Реальное внедрение и монетизация ИИ в телеком-строительстве, промышленности, цифровизации пойдут более планомерно и целенаправленно.
Пояснение на схеме:
Сегодня генеративный ИИ, AI-улучшенная разработка ПО, машинные клиенты — на границе между пиком завышенных ожиданий и впадиной разочарования.Некоторые базовые задачи (обучение с подкреплением, автономные агенты и др.) также постепенно теряют hype.Ожидается, что продуктивные эффекты для бизнеса появятся, по оценке Gartner, в горизонте 2–5 лет или позже для ряда AI-технологий.
Волна ажиотажа сменилась рациональным подходом: бизнес всё чаще требует осязаемых результатов и доказательств эффективности от новых ИИ-решений. Ожидается эволюция в сторону прикладных моделей, глубокой интеграции ИИ в конкретные процессы, а не громких обещаний и пилотов ради PR.