Инвестиции в искусственный интеллект в последние годы росли экспоненциально, стимулируя бум в производстве чипов, строительстве центров обработки данных и разработке новых моделей ИИ. Несмотря на этот стремительный прогресс и постоянное увеличение расходов, широкое внедрение ИИ в различных секторах столкнулось со значительными препятствиями.

В то время как технологические возможности систем ИИ расширялись, организации изо всех сил пытались интегрировать эти технологии в свои существующие рабочие процессы. Проблема сместилась с технологических ограничений на готовность институтов и организаций эффективно осваивать ИИ. Институты, определяемые как правила, стимулы, стандарты и структуры отчетности, играют решающую роль в снижении неопределенности и укреплении доверия к новым технологиям. Организации, действующие в рамках этих институциональных рамок, должны затем адаптировать свои рабочие процессы для работы с ИИ.

Исторический пример химической промышленности иллюстрирует это. В то время как Германия была пионером в этой отрасли, Соединенные Штаты успешно распространили ее, интегрировав химию в производство и повседневную торговлю. Этот рост производительности стал возможен только после того, как институты эволюционировали, а организации перестроили свои рабочие процессы. Соединенные Штаты также создали дисциплину управления бизнесом, которая обеспечила основу для управления и масштабирования сложных организаций.

Нынешняя ситуация с ИИ отражает эту историческую закономерность. Технология существует, но ее широкое внедрение требует аналогичной эволюции институтов и организационных структур. Без этих изменений ИИ рискует остаться технологией на обочине, не сумев реализовать свой полный потенциальный экономический эффект.