Поделиться
Приносит ли ИИ ожидаемый экономический эффект
С внедрением искусственного интеллекта связывают ожидания экономического роста и технологического лидерства. Сегодня такие проекты реализуют практически все компании. Опыт показывает, что до пользователя доходит примерно 20% из них. Приносят ли они реальный экономический эффект, обсудили участники организованного CNews Conferences форума «Технологии искусственного интеллекта 2025».
Как развиваются ИИ-технологии в России
Искусственный интеллект является частью всех национальных проектов технологического лидерства. Кроме того, существует отдельный национальный проект «Искусственный интеллект» — на него выделено ₽24,1 млрд бюджетных средств и ₽5,1 млрд из внебюджетных источников. «Именно этот проект обеспечит технологическое лидерство России», — уверен Евгений Нежданов, заместитель директора Центра компетенций «Цифровая экономика», федерального провайдера «Код будущего» (Минцифры), «Искусственный интеллект» (Минэкономразвития).
Он напомнил, что государство предоставляет субсидии на внедрение ИИ — их можно получить у федеральных операторов. Также большое внимание уделяется подготовке кадров в сфере ИИ. В качестве примера Евгений Нежданов привел программу онлайн-подготовки бакалавров по специальностям «Инженер-разработчик программного обеспечения» и «Финансы и искусственный интеллект» на базе Финансового университета при Правительстве РФ. При поддержке государства также можно пройти подготовку на курсах по специальностям «Архитектор ИИ», «Архитектор данных», «Аналитик данных», «Менеджер проектов по ИИ».
Евгений Нежданов, заместитель директора Центра компетенций «Цифровая экономика», федерального провайдера «Код будущего» (Минцифры), «Искусственный интеллект» (Минэкономразвития): Искусственный интеллект обеспечит технологическое лидерство России
Михаил Граденко, директор департамента технологий ИИ корпорации «Русал»: Бизнесу нужны «забитые гвозди», а не «молоток» — то есть технологии должны превращать данные в ценность
Полина Кузьмина, директор департамента цифровых технологий и новых медиа Европейской медиагруппы: Просто заменить людей на роботов невозможно — нужны комплексные преобразования
Илья Кананыкин, директор Ассоциации больших данных: В 2024 году базовый сценарий роста российского рынка больших данных и ИИ был в целом реализован
Сергей Червяков, директор по цифровой трансформации и искусственному интеллекту корпорации «Туризм.РФ»: Почти каждая компания делает ИИ-пилоты, но мало кто доходит до устойчивой практики
Илья Кананыкин, директор Ассоциации больших данных, напомнил, что в 2024 г. базовый сценарий роста российского рынка больших данных и ИИ был в целом реализован. Оказались невыполненными лишь показатели, связанные с выходом российских решений на внешние рынки и с расширением обмена данными. Пока уровень проникновения больших данных и искусственного интеллекта в ряде отраслей РФ ниже, чем глобальные показатели. По прогнозам IDC, совокупный среднегодовой темп роста рынка БД и ИИ в мире составит 16% за 4 года. «Нам нужно сохранить этот темп в России», — говорит Илья Кананыкин.
Организационная модель обмена промышленными данными
Для этого необходимо развивать обмен промышленными данными. Эксперт предложил создать оператора данных, который будет их собирать и хранить. В настоящее время идет подготовка к пилотированию такого решения. Илья Кананыкин пригласил участников конференции принять в нем участие.
Нейросети собирают очень много пользовательских данных. Уже появилась информация о крупных утечках. В США администрация ИИ-сервиса обязана предоставлять переписку пользователей по запросу суда. В России суд тоже может запросить у администратора ИИ-сервиса всю историю переписки конкретного человека. Кроме того, Михаил Божор, директор, руководитель практики цифрового права «Афонин, Божор и партнеры», напомнил, что весь контент, загруженный в ИИ-сервис, может использоваться для обучения ИИ, и контрагенты оператора сервиса имеют доступ к данным.
В связи с этим возникает вопрос, можно ли обрабатывать с помощью ИИ чувствительную информацию? Если вы используете ИИ на собственном сервере, то да. Но, как пояснил Михаил Божор, использование внешнего ИИ-сервиса нарушает и режим конфиденциальности, и режим коммерческой тайны. При этом привлечь к ответственности за разглашение конфиденциальной информации очень сложно — взыскать убытки можно только в случае утечки коммерческой тайны. В качестве превентивных мер он рекомендовал внедрить регламент об использовании ИИ-сервисов и режим коммерческой тайны, прописать использование ИИ в должностной инструкции, проверить наличие NDA с контрагентами и отразить в нем запрет на загрузку конфиденциальной информации в ИИ-сервисы, прописав конкретные штрафы.
О регулировании и оценке воздействия технологий ИИ на устойчивое цифровое развитие рассказала Александра Комлева, эксперт по регулированию ИИ, член Совета по устойчивому цифровому развитию АПКИТ. Стандарты в этой области разрабатываются как государством, так и общественными объединениями. Например, АПКИТ разработала ГОСТ Р «Устойчивое цифровое развитие. Общие положения, методика оценки воздействия продуктов информационно-коммуникационных технологий на устойчивое цифровое развитие». Александра Комлева подробно рассказала о содержании этого стандарта и о том, какие цифровые инструменты проверки соответствия ему созданы.
Какие ИИ-решения можно внедрять
Под ИИ следует понимать технологии, способные воспроизводить когнитивные функции человека. Многие из них уже доказали, что работают хорошо, а значит, их можно внедрять, говорит Михаил Граденко, директор департамента технологий ИИ корпорации «Русал». При этом он напомнил, что бизнесу нужны «забитые гвозди», а не «молоток» — то есть технологии должны превращать данные в ценность.
Пример конвергенции технологий DS <-> BI за счет DIP
В «Русале» создана DSML/DIP платформа, которая помогает извлекать ценность из данных. В ее состав входят: Tools — инфраструктура, среда для разработки и эксплуатации, Guidelines — технические руководства и процессы разработки, Regulations — административные регламенты и процессы менеджмента. Михаил Граденко привел примеры проектов, реализованных путем конвергенции AI, BI и Data Analysis решений. Он уверен, что будущее — за Data Intelligenceплатформами, которые помогут получать пользу от данных «из коробки».
Полина Кузьмина, директор департамента цифровых технологий и новых медиа Европейской медиагруппы, рассказала, что цифровая трансформация в ее организации стартовала 2 года назад. На тот момент большинство процессов и данных в Европейской медиагруппе не было оцифровано. Для масштабных процессов не существовало стандартов, а большинство решений принималось на основе интуиции. Сотрудники часто не понимали, что они делают и за что отвечают. Компания явно не успевала за происходящими в индустрии изменениями, хотя тратила на их внедрения значительные средства.
Трансформация основных подразделений
Полина Кузьмина отметила, что просто заменить людей на роботов невозможно — нужны комплексные преобразования. В Европейской медиагруппе использовали DMAIC-подход для стандартизации и оптимизации функций подразделений. Например, в сфере ИТ провели инвентаризацию проектов и команд, отказались от нерезультативных ИТ-решений и процессов, автоматизировали техподдержку и внедрили ИИ в процессы проектирования, создания документации и дизайнов, работы с кодом, тестирования и т.д. По такой же схеме была проведена оптимизация деятельности других подразделений. В результате при минимальных вложениях уже в 2024 г. удалось сократить расходы на 28%, а за 8 мес. 2025 г. — еще на 13%.
«Цель портала «Рамблер» — стать эффективным цифровым помощником, который экономит время пользователя, предоставляя структурированную информацию и релевантные рекомендации для различных жизненных ситуаций», — говорит Сергей Карпович, Chief Data Scientist портала «Рамблер». Он привел пример нового подхода к организации «Пикника Афиши». Для мероприятия разработали ИИ-гида.
ИИ-гид на «Пикнике Афиши»
С ним можно общаться на привычном языке — гид понимает даже слэнг. Он способен ответить на общие вопросы о фестивале, помочь составить программу по интересам с таймингом, помочь в неожиданной ситуации. ИИ-гид реализован на базе GigaChat. Во время фестиваля в Москве в ИИ-гиде состоялось более 3 тыс. диалогов. По словам Сергея Карповича, в ближайшее время на портале появится несколько ИИ-агентов, с которыми можно будет обсудить самые разные темы.
ИИ в ритейле чаще всего используется для улучшения клиентского опыта и на ритейл-платформе, например, для автоматизации процессов, связанных с обработкой и доставкой заказа, наймом массового персонала. В X5 ИИ помогает при планировании потребности в сборщиках и курьерах на будущий период, планировании несистемных операций на складах, дает рекомендации по назначению смен массовому персоналу, рассказала Карина Садова, руководитель направления ИИ в Х5 Digital. Также ИИ используется для автоматической обработки документооборота при найме, работы с обращениями и фидбеком, модерации контента от персонала при выходе на смены. Он помогает в принятии решений при сборке, в обучении и онбординге сотрудников, при поиске по внутренним базам знаний.
Сергей Карпович, Chief Data Scientist портала «Рамблер»: В ближайшее время на портале появится несколько ИИ-агентов, с которыми можно будет обсудить самые разные темы
Евгений Загуменнов, руководитель Yandex Cloud Solutions: Большинство ИИ-систем не поддерживают обратную связь, не подстраиваются под контекст и не совершенствуются со временем
Михаил Божор, директор, руководитель практики цифрового права «Афонин, Божор и партнеры»: Весь контент, загруженный в ИИ-сервис, может использоваться для обучения ИИ, и контрагенты оператора сервиса имеют доступ к данным
Карина Садова, руководитель направления ИИ в Х5 Digital: ИИ в ритейле чаще всего используется для улучшения клиентского опыта и на ритейл-платформе
В списке ближайших проектов с использованием ИИ улучшение предсказательных моделей по заказу для клиентского опыта, работа с фидбеком массового персонала и внутренними метриками ритейл- платформы для улучшения моделей назначения заданий, автоматизация найма массового персонала и роботизация складов.
Лучшие ИИ-проекты 2025
На форуме «Технологии искусственного интеллекта 2025» состоялось вручение наград CNews AI Awards 2025 за самые интересные ИИ-проекты и самые эффективные ИИ-решения.
Награду в номинации «Лучший проект с ИИ в области бизнес-коммуникаций» получила платформа для бизнес-коммуникаций, обучения и совместной работы «МТС Линк». «МТС Линк» является лидером по количеству инструментов на базе искусственного интеллекта среди российских сервисов для видеоконференцсвязи.
В 2024 г. разработчики «МТС Линк» и MWS AI первыми на российским рынке внедрили автоматические ИИ-итоги встреч и видеохайлайты. ИИ-помощник «МТС Линк» помогает структурировать поток коммуникаций: ему можно задать любой вопрос по прошедшим встречам – попросить составить резюме непрочитанных сообщений в чатах или напомнить о договоренностях, принятых на встречах и в переписках. В первом полугодии 2025 года «МТС Линк» помог пользователям сэкономить 36 тысяч часов благодаря использованию инструментов на основе искусственного интеллекта: ИИ-помощника, саммаризации и расшифровки. «Мы стремимся к тому, чтобы сотрудники как можно меньше занимались рутиной и имели возможность сосредоточиться на решении важных задач», — говорит Владимир Урбанский, генеральный директор «МТС Линк».
Награда «За личный вклад в развитие ИИ» была присуждена Павлу Воронину, генеральному директору компании МТС Web Services, первому вице-президенту по технологиям МТС. Большинство решений МТС Web Services обогащены технологией искусственного интеллекта. Они помогают крупному и среднему бизнесу из разных отраслей экономики проходить технологическую трансформацию, автоматизировать процессы, оптимизировать ресурсы, повышать эффективность и заменять решения иностранных вендоров. Ожидается, что совокупный экономический эффект от их внедрения в ближайшие несколько лет достигнет ₽30 млрд.
Решения МТС WebServices способствуют развитию инфраструктуры крупных городов. По инициативе Павла Воронина МТС открыла магистратуру «Исследования и предпринимательство в искусственном интеллекте» на базе факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ. Павел Воронин – основатель крупнейшего в России сообщества ИТ-специалистов True Tech. МТС WebServices под руководством Павла Воронина поддерживает федеральные конкурсы для молодых ученых. «Россия должна занять достойное место среди стран, которые благодаря искусственному интеллекту повышают ВВ и своей страны, и всего мира», — говорит Павел Воронин.
Награду в номинации «Искусственный интеллект на транспорте: решение года» получило решение для планирования перевозок по регулярным маршрутам на базе искусственного интеллекта «Оптуран». «Оптуран» разработан компанией «ЗащитаИнфоТранс». Он автоматически составит экономически эффективный график смен водителей и использования транспортных средств на основе контракта на перевозку. Система учитывает скорость движения в разное время суток, интервалы движения, затраты на работу водителей и транспортные средства, потенциальную выручку или пробег и другие ключевые параметры.
Таким образом, достигается оптимальное распределение ресурсов, снижаются издержки и обеспечивается высокая экономическая эффективность. «Оптуран» уже используется ГУП «Мосгортранс» и транспортными предприятиями Калининграда. «Мы сделали продукт для транспортных предприятий, способный оптимизировать их работу», — говорит Денис Морозов, коммерческий директор «ЗащитаИнфоТранс».
Что такое успешный ИИ-проект
Исследование MIT показало, что 95% ИИ-проектов не увеличивают производительность труда. Причина в том, что большинство ИИ-систем не поддерживают обратную связь, не подстраиваются под контекст и не совершенствуются со временем, уверен Евгений Загуменнов, руководитель Yandex Cloud Solutions.
Есть два способа обучения ИИ-моделей. Первый — использовать для этого 90% синтетических данных и 10% данных от человека и постоянно дообучать ИИ. Второй — использовать на 80% реальные данные. Однако, они должны быть качественные, т.е. специально подготовленные. Подготовить данные непросто. Делать это автоматически невозможно, а ручная разметка требует людей и экспертизы.
Подход к подготовке данных внутри «Яндекса»
Евгений Загуменнов рассказал, как организован процесс подготовки данных в «Яндексе». Для этого существует SaaS платформа «Яндекс Знания». Кроме того, разметку данных можно заказать как отдельный проект.
«Почти каждая компания делает ИИ-пилоты. Но мало кто доходит до устойчивой практики — это достаточно сложный и трудный путь, в ходе которого надо преодолеть множество барьеров, главные из которых — люди, процессы, стратегия», — начал свое выступление Сергей Червяков, директор по цифровой трансформации и искусственному интеллекту корпорации «Туризм.РФ». Он описал шаги, которые надо сделать для того, чтобы проект стал успешным. Это создание ценности для руководства, предварительный аудит бизнес-процессов и выявление тех, где внедрение ИИ принесет реальный эффект, формирование дорожной карты и разработка правильной архитектуры, включение ИИ-инициативы в одно из ключевых стратегических направлений деятельности компании.
После того, как сервисы созданы, отпилотированы и запущены в эксплуатацию, важно научить сотрудников ими пользоваться и сделать их частью повседневной практики компании.
Оправдались ли надежды на ИИ
Пленарное заседание организованного CNews Conferences форума «Технологии искусственного интеллекта 2025» завершилось дискуссией «Приносит ли ИИ ожидаемый экономический эффект». Ее модератором выступил Андрей Коптелов, исполнительный директор Департамента корпоративной архитектуры Сбербанка.
Бизнес рассчитывает решить с помощью ИИ самые актуальные задачи. По словам Артура Ишмаева, руководителя отдела внедрения и развития нейросетей ПИК, для его компании это — повышение качества и сокращение сроков проектирования жилых домов. Для Почта-Банка — быстрое и безошибочное выполнение простых операций, говорит Роман Мезенцев, ИТ-директор Почта-Банка. Для консалтинговой компании — быстрый сбор данных, подготовка аналитики и формирование дашбордов, продолжает Борис Богоутдинов, управляющий партнер «2Б Диалог».
В списке сложностей — сбор и очистка данных, выбор удобных инструментов, которые не будут вызывать отторжение пользователей. «Удивительно, что даже специалисты, которые внедряют ИИ, часто не верят, что он будет работать, несмотря на то, что сами давно используют его для личного пользования», — отметил Роман Мезенцев. По его мнению, убедить сотрудников в надежности и эффективности ИИ-продуктов довольно сложно.
По оценке участников дискуссии, в среднем в продуктив выходит около 20% ИИ-продуктов. И ожидания от их внедрения в целом оправдываются. «Но чем больше ты погружаешься в проект и понимаешь, какие возможности открывает ИИ, тем выше становятся твои ожидания», — говорит Артур Ишмаев.
Опыт показывает, что ИИ эффективнее всего использовать для автоматизации рутинных процессов. Еще одна сфера применения — анализ данных и выявление аномалий. «С этим ИИ справляется лучше человека», — уверен Борис Богоутдинов. Однако ИИ нельзя полностью доверять — за ним обязательно должен присматривать человек.
Конечно, существуют области, где использование ИИ пока неэффективно. «Например, на стройке роботы-гуманоиды пока не пришли на смену человеку», — приводит пример Артур Ишмаев. «ИИ пока не способен выполнять творческие задачи», — продолжает Борис Богоутдинов. Он поделился опытом, когда по результатам анализа данных робот и человек приходили к совершенно разным выводам. Также нецелесообразно внедрять ИИ для выполнения редко востребованных операций или специфических функций, например, таких как общение с регулятором.
Модератор дискуссии Андрей Коптелов напомнил, что технологии искусственного интеллекта появились в 50-е годы прошлого века, однако спрос на них появился только сейчас. Главная причина — развитие необходимых вычислительных мощностей и возможности обучать их на множестве данных. «Возникает иллюзия осознанности ответа, хотя по сути языковые модели — это всего лишь статистическая машина», — объясняет Артур Ишмаев. Роман Мезенцев объясняет рост популярности ИИ тем, что он стал доступен на смартфоне, — теперь технологию может использовать и рекламировать любой желающий. Кроме того, использование ИИ стало более доступным с точки зрения стоимости.
Если говорить о будущем, то наиболее перспективными являются мультимодальные модели, компьютерное зрение и большие языковые модели. Самое главное, чтобы их можно было быстро и недорого внедрять, и чтобы они работали быстро и эффективно, говорят участники дискуссии. В целом, в скором времени ИИ можно будет передать все рутинные операции. «Но какими бы хорошими ни были ИИ-модели, они должны оставаться лишь помощниками человека», — подчеркнул Борис Богоутдинов.
Поделиться
Короткая ссылка
