ИИ в РФ: от повышенного внимания государства до загадочной «неготовности» бизнеса

14 января 2025 г.

ИИ — ключевой технологический тренд нескольких последних кварталов, который останется таковым в среднесрочной перспективе. Технологии «искусственного интеллекта» перестают быть трендом, ограниченным только ИТ-сектором, и становятся неотъемлемой частью рынка труда, отмечает Дмитрий Пучков, управляющий директор в «Авито Работа». Развитие «искусственного интеллекта» сегодня больше чем вопрос технологического суверенитета, это и будущей национальной безопасности, сказал Антон Ткачев, депутат Государственной Думы, выступая в ТАСС на конференции «Искусственный интеллект в России: новые горизонты с ЦТИИ Нейролаб», отметив, что сегодня такие страны как Китай и США уже рассматривают ИИ как стратегически важное направление для обеспечения своей безопасности.

Чтобы ИИ стал конкурентным преимуществом — как в масштабах государства, так и в рамках отдельной компании даже конкретных сотрудников — нужны активности на всех уровнях. Если на уровне государства мы видим понимание важности вопроса, то на уровне компаний все менее радужно. Только треть — 34% — российских компаний сейчас активно внедряют ИИ либо уже используют его для решения бизнес-задач, по данным опроса К2 НейроТех. Планируют начать внедрение 46%, причем в течение ближайшего года 18%, на горизонте до трех лет — 28%. Представители каждой пятой из опрошенных компаний — 20% — заявили, что не собираются внедрять ИИ.

Особенность ИИ

ИИ — это технология, которую нельзя внедрить «саму по себе». На ее основе можно создавать отдельные функциональные модули, встраиваемые в продукты, в свою очередь, встраиваемые в ИТ-рельеф корпоративного заказчика для обслуживания его бизнес-задач. Предполагать неготовность компании к использованию ИИ примерно то же самое, что утверждать про сложности внедрения мультимониторных систем или, предположим, «облаков». Однако многие корпоративные заказчики утверждают обратное.

Большинство российских компаний — 51% — считают, что их ИТ-инфраструктура не готова к внедрению решений с использованием «искусственного интеллекта», как показал упомянутый опрос К2 НейроТех. В принципе, для эффективной работы тяжелых ИИ-моделей нужны специфические вычислительные мощности, установка которых потребует апгрейда площадки, на которой они развернуты — серверных или ЦОДа. Особенностью этих решений является повышенное — в несколько раз по сравнению с традиционными серверами — энергопотребление, что требует переработки энергетической подсистемы, а также решений охлаждения и вентиляции, а, следовательно — профильных инженерных решений и приобретения-монтажа нового оборудования. Но все это не представляет собой задачи непреодолимой сложности.

Заметим, что существенная перестройка серверной составляющей, описанная выше, нужна при использовании сложных ИИ-моделей, которые для большинства корпоративных заказчиков пока избыточны. Кроме того, специфические ИИ-нагрузки вполне можно вынести в «облако», что позволит ИТ-инфраструктуре корпоративного заказчика быстро стать «AI-ready». Все это делает ссылки на «неготовность инфраструктуры» несколько загадочными.

ИИ должен быть интегрирован в рельеф

Интеграция ИИ-инструментов в комплекс существующих ИТ-инструментов для обслуживания бизнес-процессов представляет собой задачу существенно более сложную. Значительная часть решений, составляющих корпоративный ИТ-рельеф, успешно работают и будут работать на привычных алгоритмах, без ИИ-инструментов. Поиск бизнес-процессов, применение в которых ИИ способно привести к повышению экономической эффективности, представляет собой непростую задачу, для решения которой зачастую нужны эвристические методы. Тут нужен бизнес-анализ, для которого в ряде случаев приходится привлекать внешний консалтинг. Технологии, внедренные без учета реальных потребностей и задач сотрудников, не способствуют нужному повышению продуктивности, а также созданию комфортной рабочей среды.

Заметим, что российские компании проявляют удивительный оптимизм. Менее половины — 43% — в качестве барьера к внедрению ИИ для бизнес-задач указали дефицит квалифицированных кадров. Однако подчеркнем, что кадры должны обладать двойной квалификацией — и «цифровой», и «бизнесовой». С созданием приложений, использующих ИИ, нет особых проблем: можно привлечь внешние команды, можно использовать LCNC-платформы. Многие платформы получили модули с ИИ-инструментами внутри, уже готовые для решения ряда прикладных задач: синтеза речи, распознавания текста, создания summary, вычленения из документов нужных данных (например, сумм, номеров чеков, расчетных счетов) и т. д.

Одним из лидеров в применении ИИ является ИТ-сектор: почти половина (48%) ИТ-специалистов признались, что используют нейросети каждый день, по данным опроса hh.ru и QTIM. Интересно, что 24% опрошенных ответили, что никогда не применяют ИИ-сервисы в работе, чаще всего так поступают аналитики и проектные менеджеры. При этом «айтишники» не боятся, что ИИ их заменит: такого страха нет у большинства — 79% — опрошенных.

Подчеркнем, что ИИ в любом случае является инструментом в руках сотрудника. Именно человек создает ценности и прибавочную стоимость, а цифровые инструменты — как традиционные, так и построенные на основе «искусственного интеллекта» — должны помогать сотруднику в этом, причем, по возможности, не создавая дополнительных сложностей и избыточных нагрузок.

ИИ и Digital Employee Experience

DEX — Digital Employee Experience, «цифровой опыт сотрудника» — определяет умение работника использовать ИТ-инструменты для решения задач, входящих в служебные обязанности. Важность DEX в современных условиях быстро возрастает.

Строго говоря, DEX охватывает все digital-инструменты, применяемые в компании — от офисных приложений и умения работать со сканером до знания особенностей корпоративных приложений и основ «цифровой гигиены» — то есть умения работать именно с системами, использующими ИИ, здесь составляют малую часть, но это часть важная. Базовые навыки по работе с текстовыми процессорами или электронными таблицами есть практически у всех, но ИИ-инструменты в силу новизны и специфики пока не очень хорошо освоены массовыми пользователями.

Практически все руководители — 97% — убеждены, что высокий уровень DEX напрямую связан с повышением производительности и удовлетворенностью сотрудников, сообщает РБК со ссылкой на исследование Ivanti 2024 года. Рост удовлетворенности сотрудников ведет к важному побочному эффекту: более того, 90% респондентов отметили значимость DEX в вопросах удержания персонала. Все это приводит к тому, что DEX превращается из модной тенденции в обязательный элемент стратегии, расположенный на стыке HR и ИТ.

DEX в чем-то похож на DevOps — оба направления важны, но сложны в развитии, так как представляют собой комплекс, в котором присутствуют компетенции, регламенты, процессы, корпоративная культура и т. д. DevOps начали внедрять раньше, поэтому уже мало кого из разработчиков-тестировщиков удивляет позиция DevOps-инженера. В плане DEX настрой персонала более скептический, в отличие от руководства: значительная доля сотрудников — 60% — считают DEX «модным термином, который не имеет отношения к их компании». Но ситуация предсказуемо будет меняться по мере роста цифровой зрелости компаний и широкого проникновения DEX в повседневные практики.

Вместо заключения

Внедрение ИИ, реализованное совместно с развитием и оптимизацией бизнес-процессов, способно привести к «цифровой трансформации». Сказанное справедливо как для отдельных компаний, так и для целых отраслей национальной экономики. Например, одним из востребованных вариантов широкомасштабного внедрения решений, активно использующих инструменты «искусственного интеллекта», является автопилотируемый транспорт. За прошлый год в РФ этот сегмент существенно продвинулся, охватывая самые разные решения — от городских трамваев и «большегрузов» на междугородних перевозках до роботов жилищно-коммунального хозяйства. Но об этом поговорим отдельно, тема автопилотов в РФ по итогам прошлого года стала очень масштабной и крайне интересной в практическом плане.

Источник: Александр Маляревский, внештатный обозреватель IT Channel News