Кој губи во ерата на вештачката интелигенција — зошто падна „Чег“ и кој е следен

Стравот од влијанието на вештачката интелигенција врз бизнис-моделите не е нов, но во последната година почна да добива многу поконкретни контури на пазарите на капитал. Еден од најјасните примери е „Чег“ (Chegg), технолошко-образовна компанија чиј бизнис-модел беше сериозно разнишан по појавата на напредни ВИ-четботови кои на корисниците им нудат слична услуга бесплатно и поефикасно.

Сепак, случајот со „Чег“ не е изолиран инцидент, туку сигнал за подлабока структурна промена. Клучното прашање за инвеститорите денес е кои компании имаат бизнис-модели што се суштински изложени на ВИ-дисрупција и како тој ризик да се препознае пред да се одрази врз цената на акциите.

Токму тука доаѓаме до прашањето за разбирање на разликите меѓу бизнис-моделите, што може да биде пресудно за препознавање на следните потенцијални губитници, но и добитници во ерата на вештачката интелигенција.

Кој е „Чег“?

Компанијата „Чег“ (Chegg) е американска технолошко-образовна компанија чиј бизнис-модел се базираше на тоа студентите да плаќаат месечна претплата за пристап до база со 79 милиони решени задачи, со можност и за приватни часови по барање.

Компанијата започна како платформа за изнајмување физички учебници, но во текот на една деценија се трансформираше во доминантен дигитален сервис за академска помош, присутен во повеќе од 180 земји и со речиси девет милиони претплатници во периодот на својот врв. На бранот на побарувачката за онлајн-учење за време на пандемијата, акцијата во февруари 2021 година достигна ниво од околу 115 долари. Сепак, кобниот момент беше ноември 2022 година, кога беше лансиран „Чет ГПТ“, што предизвика силен пад на акцијата, па нејзината цена сега изнесува околу еден долар по акција.

 

Причините што го доведоа „Чег“ до дното

Кога ќе се погледне компанијата, најважниот сегмент што не смее да биде под притисок е токму MOAT, односно конкурентската предност на компанијата. Токму врз тоа се темели идниот раст на компанијата — нејзината способност да ги зголемува приходите, која директно произлегува од конкурентската предност, додека сите останати сегменти зависат од способноста на менаџментот да ги контролира трошоците, продажбата, инвестициите и другите делови од работењето што можат да се контролираат. Но, ако компанијата не може да го продаде својот производ или услуга, тогаш нема многу смисла да се зборува за кој било друг сегмент од финансиското управување.

Три фундаментални слабости беа пресудни за компанијата и ја направија ранлива веднаш штом вештачката интелигенција почна силно да се шири.

Првата слабост на „Чег“ беше фокусираноста на продажба на одговори на прашања, а проблемот беше што моделот не содржеше методологија, сертификат или каква било форма на лојалност што би го врзала студентот за платформата. Поради тоа, појавата на големи јазични модели кои нудат значително побрзи, подобри и пред сè бесплатни одговори, лесно го замени нивниот бизнис.

Втората слабост беше скриена во самата архитектура на растот, која на крајот доведе до уништување на приходите — огромното мнозинство корисници доаѓале на „Чег“ преку пребарувањата на „Гугл“, а не директно, односно компанијата била исклучително зависна од сообраќајот што доаѓал преку пребарувањето.

Тоа немаше да биде проблем доколку „Гугл“ во 2024 година не го воведеше својот преглед со ВИ-одговори, кој на врвот на пребарувањето генерира директен одговор, поради што студентите повеќе немале потреба да влегуваат на „Чег“. Со тоа, сообраќајот на „Чег“ паднал за 37 отсто на годишно ниво, а компанијата го изгубила каналот за привлекување корисници пред да успее да ги задржи претплатниците.

Третата грешка можеби беше и најлошата, бидејќи беше самонаметната. Таа настана во обидот компанијата да го пренасочи својот бизнис и да го приспособи на вештачката интелигенција преку лансирање сопствена ВИ-алатка изградена врз „ГПТ-4“, во партнерство со самиот „Опен еј-ај“ (OpenAI). Но, корисниците добија ВИ-алатка што требаше да претставува „премиум“ искуство, а многу брзо сфатија дека и понатаму не сакаат да плаќаат нешто што бесплатно можат да го добијат од „Чет ГПТ“.

Со овој потег практично беше покажано дека компанијата нема конкурентска предност во однос на вештачката интелигенција и дека ѝ е потребен многу поиновативен пристап за да го оправда својот бизнис.

 

Кој е следен на удар

Компаниите што денес се под најголем удар имаат една заедничка карактеристика, а тоа е дека работат во рамки на таканаречен „црно бел“ бизнис модел. Ако компанија во вашето портфолио ја темели својата вредност на испорака на одговори или решенија за кои постојат јасни и објективни правила за проверка, без разлика дали станува збор за математичка точност, граматичка исправност, функционалност на код или прецизност на превод, тогаш таа се наоѓа во зона на висок ризик и речиси сигурно ќе биде заменета од вештачката интелигенција доколку не се приспособи.

Во таквите области, големите јазични модели имаат структурна предност бидејќи се значително побрзи, поевтини и во сè поголем број случаи попрецизни дури и од човекот.

Пример што јасно го илустрира тоа е „Стак оверфлоу“ (Stack Overflow). Платформата која две децении беше централно место за размена на програмерско знаење, забележала пад од 78 отсто во бројот на поставени прашања за само една година. Причината е што кодот или работи или не работи и нема простор за интерпретација, а вештачката интелигенција може веднаш да понуди решение без пошироко согледување на контекстот.

Ако во портфолиото имате изложеност кон индустријата за преводи, логиката е слична. ВИ моделите денес нудат преводи со квалитет доволен за најголем дел од комерцијалните намени, со минимален трошок или целосно бесплатно, што директно врши притисок врз ценовната моќ на компаниите во секторот.

Истата шема почнува да се гледа и во фотоиндустријата. Компании како „Гети имиџис“ (Getty Images) и „Шатерсток“ (Shutterstock) се соочуваат со губење на клучната конкурентска предност, ексклузивните архиви на фотографии, бидејќи алатки како „Мидџорни“ (Midjourney) и „ДАЛЛ-Е“ (DALL-E) им овозможуваат на корисниците за неколку секунди да генерираат токму она што им е потребно, без плаќање авторски права.

Една од областите каде што сè уште нема едноставен одговор се секторите што засега остануваат поотпорни на влијанието на вештачката интелигенција. Финансиската анализа, стратешкото советување и правното толкување зависат од контекст, процена и интерпретација. Ако компанијата работи во области каде што „2 и 2 не мора секогаш да бидат 4“, тогаш ризикот од целосна замена е значително помал, бидејќи вештачката интелигенција сè уште не е развиена на ниво да размислува, туку да дава одговори врз основа на податоците со кои располага.

Кој ќе преживее во ерата на ВИ?

Колапсот на „Чег“ претставува јасно предупредување за цела класа бизниси кои својот опстанок го темелат на вредност што алгоритамски може да се замени. Генеративната вештачка интелигенција во овој момент најлесно продира таму каде што правилата се теоретски јасни, резултатите мерливи и каде што нема простор за субјективност. Во таквите области секој бизнис модел што може да се сведе на принципот „внесете прашање, добијте точен одговор“ е осуден на пропаст.

Компаниите што создаваат опиплив физички производ се наоѓаат на спротивниот крај од приказната, бидејќи вештачката интелигенција може значително да го оптимизира секој чекор од процесот и да ги намали трошоците. Овие компании треба да ја искористат вештачката интелигенција како работна сила што може ефикасно и прецизно да изврши голем обем работа.

Меѓу овие две страни постои и трета категорија, каде што се компаниите и индустриите чија услуга не е строго објективна и каде што процената, контекстот и расудувањето играат клучна улога. Финансиската анализа, правното советување, медицинската дијагностика и стратешките консултации се дел од таа група. Во наредните години овие индустрии ќе ја користат вештачката интелигенција како алатка што го скратува времето за истражување, ја зголемува прецизноста и ја елиминира рутинската работа, но конечната процена и понатаму ќе остане кај човекот. Причината е што во овие области вештачката интелигенција сè уште не умее да расудува, туку само да повлекува информации што ѝ се дадени, па не може да го замени аналитичарот кој ја гледа пошироката слика.

Но, и таа граница има свој рок на траење, бидејќи прашање на време е кога вештачката интелигенција ќе научи да размислува. Во моментот кога моделите ќе престанат да бидат само софистицирани пребарувачи и ќе почнат да носат заклучоци врз основа на кои навистина може да се управува со ризик, и третата категорија ќе почне да се топи. Затоа најсигурна позиција имаат компаниите кај кои вештачката интелигенција може само да го унапреди работењето, но не и целосно да го замени.

За инвеститорите ова значи дека дојде време за сериозно преиспитување на портфолијата. Запрашајте се дали компаниите што ги поседувате создаваат вредност преку услуги со јасни и објективни правила што вештачката интелигенција ќе ги замени или преку производ, контекст и носење одлуки во комплексна средина.