ხელოვნური ინტელექტი ყველასთვის – როგორ უნდა დაუპირისპირდნენ კომპანიები „ჰომოგენურობის ეფექტს“?

MIT Sloan Management Review-ის მიხედვით, ხელოვნური ინტელექტის სიჩქარით მზარდი დანერგვა კომპანიებში არ ნიშნავს იმას, რომ ეს ტექნოლოგია ავტომატურად გახდება გრძელვადიანი კონკურენტული უპირატესობის წყარო. პირიქით,  სწორად ის, რაც დღეს მოდურად და მოწინავედ ჩანს, შესაძლოა ხვალისთვის გახდეს უნივერსალური, მასობრივი და ყველასთვის ხელმისაწვდომი. სტრატეგიული დიფერენციაცია კი იქ მთავრდება, სადაც იწყება მასობრივი ხელმისაწვდომობა.

AI-ის მიერ ბიზნესში შექმნილ ძლიერ ტალღას თან ახლავს ერთგვარი „ჰომოგენურობის ეფექტი“ — ტექნოლოგია, რომელიც ყველა კომპანიისთვის ერთი და იგივე ხდება. ღია კოდის მოდელები, უნივერსალური API-ები, საჯარო მონაცემები და ტექნიკური კადრების ფართო ხელმისაწვდომობა ნიშნავს, რომ უბრალოდ AI-ის დანერგვა აღარ იძლევა უპირატესობას, რადგან ეს ყველას შეუძლია.

რეალური უპირატესობა იქ იქმნება, სადაც ტექნოლოგიას ემატება ისეთი კომპონენტები, რაც მას სხვა ორგანიზაციებში არ ახასიათებს — ლოკალური ცოდნა, შიდა პროცესების სპეციფიკა, მომხმარებელთა გამოცდილებაზე მორგებული დიზაინი და მენეჯმენტის განსხვავებული კულტურა. ეს უნიკალურობა ქმნის ე.წ. დარჩენილ განსხვავებულობას — იმ თვისებებს, რომლებიც კომპანიას გამოყოფს იმ გარემოში, სადაც ყველა ერთნაირ ტექნოლოგიაზეა დაყრდნობილი.

ამ პოზიციიდან განსაკუთრებით საინტერესო ხდება საქართველოს მაგალითი. ბოლო წლებში ქვეყნის ტექნოლოგიურ ეკოსისტემაში მკვეთრად იზრდება ინტერესი AI ინსტრუმენტების მიმართ. სტარტაპები, კერძო კომპანიები და ზოგჯერ სახელმწიფო უწყებებიც კი ახორციელებენ ხელოვნური ინტელექტის ინტეგრაციას სხვადასხვა პროცესში დაწყებული მომსახურების ავტომატიზაციით, დასრულებული მონაცემთა ანალიტიკით. თუმცა, უმეტეს შემთხვევაში გამოყენებული ინსტრუმენტები და მიდგომები იდენტურია გლობალურ ტენდენციებთან: გამოიყენება იგივე GPT მოდელები, იგივე ვიზუალური გენერატორები და იგივე ოპტიმიზაციის ხერხები.

გაჩნდება კითხვა: თუ ყველა ერთნაირ ინსტრუმენტს იყენებს, რა ხდის რომელიმე ქართულ კომპანიას გამორჩეულს? პასუხი ისევ ამ დარჩენილ განსხვავებულობაშია. მაგალითად, კომპანია Pulsar AI-მ, რომელიც შექმნილია საქართველოში და შემდგომ გაიყიდა აშშ–ში, თავდაპირველად განავითარა ხმის ამოცნობის სისტემა, რომელიც მორგებული იყო ქართულენოვან ბაზარზე და კონკრეტული სექტორის საჭიროებებს მოერგო. ეს არ იყო უბრალოდ GPT-ზე დაფუძნებული ინტერფეისი — ეს იყო მიზანმიმართული გადაწყვეტა, რომელიც დაიბადა ლოკალური ცოდნისა და მომხმარებლის ქცევის სიღრმისეული გააზრებიდან.

ამიტომაც არის მნიშვნელოვანი, რომ საქართველოში არ ვიფიქროთ AI-ზე, როგორც „გასაღებზე ყველა პრობლემისთვის“. ტექნოლოგია არ არის უპირატესობის გარანტია — ის არის ბაზისური რესურსი, რომელსაც აზრს აძლევს ადამიანური კრეატიულობა, სტრატეგიული ხედვა და ადგილობრივ საჭიროებებზე მორგებული ინტერპრეტაცია.

სტატიაში გამოყენებულია MIT Sloan Management Review-ის 2025 წლის ზაფხულის (ტომი 66, ნომერი 4) გამოცემის პუბლიკაცია, რომლის ავტორები არიან დევიდ ვინგეითი, ბარკლი ლ. ბერნსი და ჯეი ბ. ბარნი. საქართველოს კონტექსტზე განხილვა შემუშავებულია BTUAI-ის მიერ.