Искусственный интеллект (ИИ) окажет существенное влияние на экономический рост и обеспечит переход страны на «экономику высоких зарплат», считают авторы «Национальной стратегии развития ИИ» на период до 2030 года. Более 30% организаций в России в целом применяли технологии ИИ для выполнения прикладных задач на конец 2023 года, следует из документа. ИИ способен повышать эффективность бизнес-процессов и кардинально менять их.
Кто активно внедряет ИИ
По количеству используемых в стране генеративных моделей Россия входит в топ-5 государств. 54,9% организаций внедряют ИИ для усовершенствования существующего продукта, 31,6% — для создания нового товара или услуги. Такие цифры приводятся в отчете «Белая книга цифровой экономики 2023». По данным аналитиков, лидером по применению ИИ является финансовый сектор. 95% предприятий этой отрасли в том или ином виде уже внедрили эти умные технологии. Также о применении ИИ заявляют в том числе почти половина (45%) представителей малого бизнеса.
«В эпоху масштабного внедрения технологий искусственного интеллекта во всех секторах экономики, госуправлении и социальной сфере мы наблюдаем кратный рост эффективности деловых и бизнес-процессов. В ходе разработки ежегодного Индекса готовности приоритетных отраслей экономики к внедрению ИИ мы видим, что с 2021 года средний уровень использования ИИ в отраслях вырос в 1,5 раза и превысил 32%, а в лидирующих сферах — в секторе ИКТ и финансовой отрасли — он достиг 50%», — отмечает директор Национального центра развития искусственного интеллекта при правительстве РФ Сергей Наквасин.
По его мнению, растущий интерес бизнеса связан с неотъемлемыми конкурентными преимуществами от внедрения новых технологий. Как отмечает эксперт, за последние два года организации стали вдвое чаще отмечать появление существенных и многократных эффектов от использования ИИ. Это касается как ускорения деловых процессов, так и роста качества выпускаемых продуктов и предоставляемых услуг. Среди отраслей, где ИИ показывает максимальную эффективность — торговля, финансовые услуги, строительство, медиа и образование.
Более 40% крупных российских компаний, в том числе из сфер металлургии, горной добычи, медиа, банкинга, ретейла, машиностроения и страхования находятся на этапе внедрения ИИ-решений. Такие данные приводятся в отчете «Искусственный интеллект в России — 2023: тренды и перспективы» компании «Яков и партнеры» и «Яндекса».
Например, все российские ИТ-гиганты используют ИИ в своих продуктах, говорит директор направления «Городские технологии» фонда «Сколково» (Группа ВЭБ.РФ) Юрий Хаханов.
Средний и малый ИТ-бизнес также внедряет в свои решения элементы ИИ, продолжает эксперт: «В «Сколково» мы видим это по всем разработчикам цифровых технологий в разных отраслях экономики, поскольку ИИ имеет кросс-отраслевое применение. Решения ИИ по обработке изображений, текстов, голоса востребованы во всех отраслях. Набирают обороты в применении ИИ отрасли недвижимости и строительства, уже в следующие два-три года эти секторы могут выйти в лидеры по количеству внедрений».
Расширение доступа пользователей к технологиям ИИ и практическую пользу для малого и среднего бизнеса аналитики связывают с развитием генеративного ИИ (GenAI). Вышедшие на рынок в 2022–2023 году сверхмощные генеративные модели способны самостоятельно решать человеческие задачи. Например, вести диалог и отвечать на любой вопрос, писать коды и сценарии фильмов, сочинять поздравление, рисовать изображение на заданную тему в определенном стиле и многое другое.
Как отмечают аналитики «Яков и партнеры», эффект от внедрения традиционного ИИ (машинного и глубокого обучения, продвинутой аналитики) наиболее заметен в индустриях с большим количеством задач и данных: в страховании, телекоммуникациях, ИТ-отрасли, банкинге. Генеративный ИИ позволяет добиться результатов во всех отраслях.
Как генеративные модели повышают спрос на технологии ИИ
Аналитики «Яков и партнеры» прогнозируют, что к 2028 году реализованный эффект от технологий искусственного интеллекта в России может достичь 4,2–6,9 трлн руб. (эквивалентно 4% ВВП). Полный экономический потенциал ИИ к этому сроку может составить 22–36 трлн руб. в номинальных ценах.
При этом эффект от внедрения ИИ в крупном бизнесе в перспективе 3–5 лет ожидается на уровне 5,8 трлн руб. Такими прогнозами делятся в группе компаний ЦРТ.
Один из ключевых драйверов развития — внедрение LLM (Large language model, большая языковая модель), подчеркивает Дмитрий Дырмовский, глава комитета по искусственному интеллекту Ассоциации разработчиков программных продуктов «Отечественный софт» (АРПП) и генеральный директор ЦРТ.
«Мы видим, что прорыва в решении задач бизнеса можно достичь за счет синергии доказавших эффективность речевых технологий и прогрессивных LLM», — отмечает эксперт.
Такая синергия, по его словам, уже способствует росту выручки, снижению издержек, улучшению клиентского опыта (за счет создания индивидуальных предложений, основанных на предпочтениях клиентов), позитивно влияет на производственные процессы.
LLM — это тип модели, который фокусируется на языковом анализе и генерации текста. Генеративный ИИ охватывает более широкий спектр моделей и алгоритмов, способных создавать новые данные не только в текстовом, но и в других форматах (следует из текста, сгенерированного ChatGPT). Базовые модели генеративного ИИ разрабатывает лишь десяток стран, в том числе Россия.
Флагманы рынка уже оценили перспективы от внедрения прогрессивных ИИ-решений, отмечают эксперты. 40% компаний в e-commerce готовы инвестировать в решения на основе GenAI 1–3% ИТ-бюджетов, 30% фирм в медиа и ИТ — 3–5% бюджетов, а 20% компаний в телекоме планируют потратить на ИИ более 10% бюджета, следует из результатов опроса «Яков и партнеры».
«Именно в зоне клиентского обслуживания потенциальный эффект от внедрения GenAI может оказаться максимальным», — отмечает Дмитрий Дырмовский. Поэтому такие индустрии, как финтех, телеком и e-commerce, стремящиеся предоставить лучший клиентский опыт, первыми внедряют передовые технологии и продукты на их основе.
По его словам, уже сейчас востребованы ИИ-решения для контактных центров крупного бизнеса и госсектора. Например, текстовые и голосовые роботы, которые автоматизируют обслуживание по типичным массовым вопросам. Современные технологии синтеза речи делают это взаимодействие максимально естественным и приятным.
Внедрение ИИ помогает в кадровых и социальных вопросах, юридических процедурах, поиске документов. В промышленном секторе автоматизация рутинных процессов дает существенный экономический эффект и высвобождает ресурсы для более сложных задач, отмечают в АРПП. ИИ помогает решать задачи охраны труда, контроля трудовой дисциплины, обследования оборудования, обучения и контроля квалификации сотрудников.
Например, группа ЦРТ совместно с «Сибуром» и «Сбером» одними из первых в стране реализовали внедрение LLM (GigaChat) в промышленности. Были созданы ИИ-ассистенты-диагносты, которые помогают инженерам нефтегазохимической компании вести диалог о причине неисправности оборудования.
Сотрудник в текстовом виде описывает аномалии в работе оборудования. Обученный ИИ-помощник дает релевантный ответ или формулирует гипотезы о причинах неисправности. При этом ассистент может предложить возможные варианты ее устранения.
«Это лишь один из реализованных кейсов, который может стимулировать масштабирование подобных решений в промышленности по всей стране», — отмечает Дмитрий Дырмовский.
Одним из ключевых факторов внедрения ИИ-решений для бизнеса остается показатель ROI (return on investment, возврат инвестиций), отмечают в АРПП: «Поэтому в эффективные решения бизнес будет инвестировать».
Каких эффектов уже удалось достичь с помощью ИИ
В ряде отраслей есть работающие ИИ-решения, доказавшие свою эффективность для бизнеса, отмечают аналитики.
Например, ИИ-платформа для розничных потребителей «Атомэнергосбыт» окупилась уже во втором квартале 2024 года, рассказали в компании. Предприятию удалось без привлечения дополнительных сотрудников повысить объем клиентских обращений, создать гибкую систему автоинформирования потребителей и в результате повысить собираемость дебиторской задолженности пользователей электроэнергии.
Система, разработанная ИТ-компанией «Науменконсалтинг», позволяет определять тематики запросов и распределять потоки обращений между ботом и операторами. Это помогает снять нагрузку на персонал и повысить качество консультаций, рассказали в компании.
На платформу, в частности, переведен поток клиентских обращений из Смоленской, Курской, Тверской, Мурманской областей и Республики Хакасия. К началу 2024 года доля обращений, обработанных в системе интерактивного голосового меню, выросла с 48 до 70%. В результате среднее время ожидания ответа оператора сократилось на 33%, до 16 секунд, а показатель уровня обслуживания увеличился до 90%. «Атомэнергосбыт» планирует тиражировать решение на все подразделения компании.
ИИ активно используется для упрощения бизнес-процессов, говорит Юрий Хаханов («Сколково»): «Технологии помогают в оцифровке бумажных документов и переводе их в системы электронного документооборота, в расшифровке звонков и выявлении перспективных клиентов, на которых надо обратить дополнительное внимание операторов, ИИ используется во многих решениях для обработки изображений».
Проектно-строительная компания «ПСК Стройсила», например, внедрила онлайн-платформу на базе ИИ-алгоритмов и компьютерного зрения. Решение, разработанное компанией «Иммерсия СК», позволяет решать ряд задач в сфере недвижимости. В их числе: проведение виртуальных туров по жилым и коммерческим объектам, генерация цифровых паспортов помещений, создание индивидуального дизайна.
Еще один пример — решение для автоматизации строительного контроля «Техзор». Разработка существенно повышает качество, скорость и точность локализации нарушений, а также увеличивает объективность определения типовых дефектов, отмечает Юрий Хаханов.
Что будет повышать эффект от внедрения ИИ
Извлечение широкого спектра выгод от ИИ-внедрений требует инвестиций, говорит Дмитрий Дырмовский: «На одну единицу вложений в программное обеспечение необходимы три единицы вложений в изменение бизнес-процессов». Для эффективного использования ИИ, по его словам, приоритетна в том числе задача восполнения кадрового дефицита.
Взаимодействие компаний-разработчиков, научно-исследовательских лабораторий и государства будет стимулировать развитие ИИ, уверены эксперты.
Федеральный проект «Искусственный интеллект» национального проекта «Цифровая экономика» помогает ускоренному внедрению умных технологий в России. Более 100 вузов страны запустили программы бакалавриата и магистратуры для подготовки специалистов по искусственному интеллекту: выпущено уже более 17,6 тыс. кадров, действует 36 бакалаврских и 86 магистерских программ.
По федпроекту поддержано 12 исследовательских центров в сфере ИИ. Они получили гранты на проведение научных исследований, разработку прикладных технологических решений, обучение профильных специалистов, формирование дата-сетов и отраслевых фреймворков. Кроме этого, «Сколково» ведет отбор проектов апробации технологий искусственного интеллекта в приоритетных отраслях.