Проникновение технологий искусственного интеллекта (ИИ) в бизнес-процессы растет по всему миру. По данным международной компании McKinsey, в 2021 году 56% компаний-респондентов из разных стран использовали ИИ как минимум в одной сфере деятельности — этот показатель вырос на 6% с 2020 года. Преимущественно ИИ используют для оптимизации сервисных операций (27% компаний), усовершенствования продуктов (22%) и автоматизации контакт-центров (22%).
Наибольшей ИИ-зрелостью — степенью применения возможностей технологий для высокой производительности — отличаются автомобильная промышленность, ретейл и сектор FMCG, по оценке международной Accenture. По данным компании, зрелость ИИ в прошлом году достигла 12% среди крупнейших мировых компаний, доход которых в среднем на 30% формируется за счет ИИ. Всего интегрировали ИИ в свои бизнес-стратегии почти 75% крупных компаний в мире, по данным Accenture. 42% ее респондентов заявили, что отдача от инициатив в области ИИ превзошла ожидания.
В России, по данным Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики» (НИУ ВШЭ), в 2021 году почти каждое третье крупное предприятие использовало ИИ — в первую очередь речевые технологии (голосовые помощники, чат-боты и прочие приложения, работающие на автоматизацию процесса общения с клиентом).
«Другое мощное направление — предсказательная аналитика, агрегирующая большие объемы данных», — отмечает главный аналитик Исследовательского центра прикладных систем искусственного интеллекта МФТИ Игорь Пивоваров.
В отдельных сферах в крупных и средних компаниях ИИ уже интегрирован в 20% процессов и может повышать их эффективность в шесть-семь раз, отметил заместитель председателя правительства РФ Дмитрий Чернышенко на деловом завтраке «Как объединиться бизнесу для массового внедрения ИИ в отраслях» в рамках международной конференции Artificial Intelligence Journey (AIJ). На встрече представители отрасли обсуждали успешные примеры внедрения ИИ-решений в бизнесе.
В строительстве ИИ помогает в пять раз снизить простои, на 48% сократить сроки и на 10–12% уменьшить себестоимость, рассказал на деловом завтраке AIJ генеральный директор девелоперской группы компаний «Самолет» Антон Елистратов. «Газпромнефть» добывает нефть, найденную ИИ, говорит исполняющий обязанности директора по цифровой трансформации компании Олег Третьяк. По его словам, компания планирует удвоить вложения в эти технологии.
Заместитель председателя правления, руководитель блока «Корпоративно-инвестиционный бизнес» Сбербанка Анатолий Попов представил на AIJ разработанный для клиентов банка сервис «Прогнозирование спроса на производстве и в ретейле». «Точность прогнозирования спроса на базе моделей ИИ с детализацией по региону, времени и другим параметрам достигает почти 100% и позволяет повышать рентабельность в торговле и производстве», — отметил Анатолий Попов.
Барьеры и возможности
Искусственный интеллект становится более доступным и эффективным, отмечают авторы доклада Стэнфордского центра Institute for Human-Centered AI «Индекс ИИ 2022»: с 2018 года стоимость обучения классификации изображений снизилась на 63,6%, а время обучения сократилось на 94%. Благодаря демократизации технологий они получают все большее распространение в разных отраслях — финтехе, медицине, логистике, ретейле, промышленности, маркетинге.
Главный тренд этого года — кастомизация или очень простое применение промышленного ИИ, доступное даже небольшим компаниям, подтверждают в Сбере. В самом банке финансовый эффект от ИИ в 2021 году составил 205 млрд руб., цель на этот год — 230–250 млрд руб., сообщил первый заместитель председателя правления Сбербанка Александр Ведяхин. Более 85% клиентских путей уже содержат технологии искусственного интеллекта, «умные» алгоритмы охватывают более 65% процессов банка.
Лидер по внедрению ИИ — сфера услуг, уточняет директор Института статистических исследований и экономики знаний Константин Вишневский: наиболее интенсивно технология используется в организациях финансового сектора (13%) и торговли (14,4%), а в реальном секторе экономики (обрабатывающая промышленность, транспорт и др.) использование ИИ-решений постепенно растет, но в среднем не превышает 5%.
По прогнозам Сбера, наибольший эффект на валовую добавленную стоимость к 2025 году принесет внедрение ИИ-решений в российском строительстве (+2,1%), сельском хозяйстве (+1,6%), обрабатывающих производствах (+1,3%) и здравоохранении (+1%).
В отличие от финансовой отрасли, телекома и ретейла капиталоемкие производства со множеством сложных физических активов (металлургия, строительство) внедряют технологии искусственного интеллекта медленнее и барьеры там выше, поясняет руководитель Центра ИИ НИУ ВШЭ Алексей Масютин.
Позволить себе проекты с применением ИИ по-прежнему могут в основном крупные игроки — из-за высокой сложности решений, недостатка профильных кадров и нужных датасетов, необходимости адаптации ИИ-решений под конкретные задачи и радикальной перестройки большинства бизнес-процессов, комментирует Константин Вишневский.
Один из барьеров — в стоимости разработки и отсутствии готовых, бюджетных и удобных сервисов, которые можно было бы использовать «прямо из коробки», считает Игорь Пивоваров.
Точки роста
Для ускорения внедрения технологий искусственного интеллекта не обойтись без вложений со стороны государства либо предоставления готовых и доступных сервисов со стороны крупных игроков, отмечает Игорь Пивоваров: «Потребуется поддержка малому бизнесу, который хочет внедрять технологии ИИ в свою работу, например, грантами или снижением налогов».
«Если компания покупает коробочный продукт на основе ИИ, для его внедрения потребуется уже выстроенная ИТ-инфраструктура и культура работы с данными, а если планируется кастомная разработка — то формирование внутренней компетенции исследователей данных и ML-инженеров», — дополняет Алексей Масютин.
Необходимо дифференцировать процессы подготовки ИИ-специалистов — например, готовить в необходимом количестве ИИ-инженеров и ИИ-ученых в небольшом количестве университетов — флагманах в разработке прорывных фундаментальных и прикладных ИИ-решений, отмечает руководитель Центра прикладного искусственного интеллекта «Сколтеха» Евгений Бурнаев. Параллельно нужно стимулировать внедрение технологий на базе ИИ в реальный сектор экономики с научно-экспертно доказанным эффектом от ожидаемого внедрения и его дальнейшего тиражирования.
Стимулировать большую динамику проектов с использованием искусственного интеллекта в России могло бы создание информационного ресурса-платформы, который объединил бы и спрос, и предложение на различные решения и разработки на основе ИИ, считает Алексей Масютин: «Нам нужен свой аналог profi.ru — profi AI».
