Sztuczna inteligencja coraz mocniej wkracza w inwestycyjny ekosystem

Znaczenie nowych technologii rośnie. Widać to również na rynkach kapitałowych. Zdecydowana większość inwestorów private equity uważa, że generatywna AI oferuje więcej szans niż ryzyka dla ich portfeli. Ale wyzwań też jest sporo.

Aż 93 proc. inwestorów w ciągu najbliższych trzech lat spodziewa się wymiernych korzyści dla swoich spółek portfelowych dzięki wykorzystaniu AI, a 70 proc. uważa, że generatywna AI oferuje więcej szans niż ryzyka – wynika z badania Bain & Company. Nowe technologie stały się już nieodłącznym elementem decyzji.

93 %

inwestorów w ciągu najbliższych trzech lat spodziewa się wymiernych korzyści dla swoich spółek portfelowych dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji

– Fundusze coraz częściej przygotowują się do rozmów o szansach i ryzyku, jakie niesie ze sobą sztuczna inteligencja – potwierdza Paweł Szreder, partner w Bain & Company.

Przed biznesem jeszcze daleka droga: ponad 80 proc. firm wciąż nie wdrożyło rozwiązań opartych na generatywnej AI w codziennej działalności. Warto też odnotować, że aż 70 proc. inwestorów przyznało, że w ubiegłym roku zrezygnowało z co najmniej jednej transakcji przez obawy związane ze sztuczną inteligencją.

70 %

inwestorów z sektora private equity ocenia generatywną sztuczną inteligencję jako technologię oferującą więcej szans niż ryzyka.

Po co inwestorom AI?

Sztuczna inteligencja może być wsparciem m.in. podczas due diligence. Inwestorzy zapytani o to, jak AI im pomaga w tym zakresie, wskazują w pierwszej kolejności na dostęp do niezbędnej infrastruktury technologicznej i danych.

Mimo optymizmu inwestorów co do wpływu sztucznej inteligencji, badanie Bain & Company pokazuje też, że pierwsze przypadki zastosowania generatywnej AI w spółkach portfelowych często nie spełniały oczekiwań. Rozbieżności były zaskakująco duże: wyniki czterokrotnie częściej rozczarowywały, niż zaskakiwały pozytywnie. Dlaczego? Połowa uczestników badania wskazywała na ograniczoną użyteczność pierwszych wdrożeń oraz ich niewielki wpływ na wyniki finansowe firm. To jednak nie znaczy, że AI można zignorować.

– Firmy, które nie wykorzystają pełni potencjału tej technologii i nie opracują konkretnego planu jej wdrożenia, mogą zostać w tyle za konkurencją – przestrzega Szreder.

Z badań wynika, że działające nad Wisłą przedsiębiorstwa są tego świadome. W ciągu ostatniego roku odsetek podmiotów, które wdrożyły rozwiązania AI, wzrósł z 20 do 25 proc. – wynika z danych EY. Trend jest jednoznaczny. Niemal jedna trzecia badanych firm planuje w ciągu 18 miesięcy znacząco zwiększyć wydatki ten cel. To oznacza skok o prawie połowę w porównaniu z wcześniejszym rokiem. Natomiast odsetek spółek nie planujących wdrożeń AI spadł o niemal połowę do 5 proc.

Wyzwań nie brakuje

Rosnące znaczenie AI widać też dobrze w ujęciu globalnym. Z najnowszego badania NTT DATA wynika, że aż 97 proc. dyrektorów z 34 krajów spodziewa się realnego wpływu GenAI na procesy biznesowe w ich firmach. Dlatego 99 proc. z nich planuje dalsze inwestycje w rozwój tej technologii. Dwie trzecie chce w ciągu dwóch najbliższych lat znacząco zwiększyć budżety na GenAI.

– W naszym badaniu zapytaliśmy ponad dwa tysiące dyrektorów praktycznie z całego świata. Oczywiście, każda branża ma swoją specyfikę, ale niektóre motywacje są zbieżne. Wśród nich wymienić należy na pewno wzrost produktywności (wierzy w to 96 proc.) i poprawę efektywności operacyjnej – podkreśla Łukasz Jęczmiński, menedżer z NTT DATA. Dodaje, że są też pewne wyróżniki, specyficzne dla danej branży. I tak na przykład firmy motoryzacyjne priorytetowo traktują kontrolę jakości, ocenę ryzyka i automatyzację, podczas gdy sektory bankowy i inwestycyjny koncentrują się na zarządzaniu ryzykiem i wykrywaniu oszustw.

Wśród największych ograniczeń w zakresie implementacji i rozwoju generatywnej sztucznej inteligencji 90 proc. respondentów wskazuje przestarzałą infrastrukturę IT. Eksperci podkreślają, że trenowanie modeli AI wiąże się z koniecznością przechowywania i przetwarzania ogromnych ilości danych, w związku z czym rozwój tej technologii będzie wiązał się z rosnącym zapotrzebowaniem na usługi centrów danych.

– Szybki rozwój AI zmienia charakterystykę obciążeń energetycznych, a to wprost odbija się na wymaganiach względem data center. O ile typowa szafa złożona z klasycznych serwerów wymaga kilku kW mocy, a większe, przeznaczone do zastosowań chmurowych szafy serwerowe to rząd 20 kW, o tyle w przypadku AI mówimy o co najmniej kilkakrotnym skoku gęstości mocy – tłumaczy Wojciech Stramski, prezes Beyondu.