Внедрение ИИ и разработка приложений на их основе, как правило, начинаются со сбора данных и создания соответствующей инфраструктуры, обучения, тестирования, эксплуатации ИИ-модели. Для ее интеграции в деятельность предприятия проводятся инжиниринговые работы, включая проектирование и встраивание приложений в корпоративные системы и процессы. Комплекс мероприятий по внедрению и сопровождению решений на базе ИИ охватывает значительную часть коллектива, затрагивает многие внутренние и внешние практики (в частности, коммуникации внутри компании и с контрагентами), на выходе же возникает целый каскад изменений.

Главные инновационные эффекты приложений на основе ИИ, согласно ответам более половины (почти 55%) респондентов, связаны с улучшением существующих продуктов; примерно треть компаний (31,6%) с опорой на эти решения создает новшества, значимые для самой организации; каждая пятая (21,6%) рассматривает ИИ как инструмент для вывода новых продуктов на внутренний рынок; радикально новые, ориентированные на глобальный рынок продукты и услуги производит лишь каждая 20-я (4,6%) среди опрошенных организаций (рис. 1).

Технологии ИИ активно применяются для оптимизации существующих (37,5%) и внедрения новых бизнес-процессов (30,8%). Используемые для продвижения решения позволяют отслеживать предпочтения клиентов и кастомизировать функционал предлагаемых товаров и услуг. Внедрение «процессного» ИИ сложнее, дороже, дольше и зачастую предусматривает создание комплексных приложений, каждое из которых выполняет свою задачу (например, компьютерное зрение — часть системы предиктивной аналитики состояния производственного оборудования). Вместе с тем эти приложения кратно расширяют производственные возможности: если наладить ИИ, который будет одновременно мониторить сотни процессов на промышленном объекте, следящему за его работой человеку останется лишь реагировать на внештатные происшествия.

Основной механизм создания связанных с ИИ улучшений — исследования и разработки: их проводят 60% обследованных организаций, использующих технологии ИИ (рис. 2). Также многие респонденты реализуют ИИ-инновации, создавая ПО и базы данных (52,5%), чуть меньше — инструменты маркетинга и продвижения продукции (39,8%). Порядка 17% организаций занимаются инжиниринговыми работами.

Опрошенные компании предпочитают самостоятельно реализовывать связанные с ИИ инновации. Более половины ведут исследования и разработки своими силами (табл. 1). Организации, использующие ИИ, в большей мере склонны формировать заделы во внутреннем контуре. Особенно это касается сложных решений, направленных на повышение эффективности бизнес-процессов, устранение узких мест в производстве и управлении. Такая тактика обусловлена прежде всего стремлением обеспечить сохранность и конфиденциальность данных. Крупные компании зачастую настроены развивать собственные центры компетенций по ИИ (разновидность классических R&D-подразделений, но с более широким функционалом и доступом к данным).

С внешними участниками компании чаще всего взаимодействуют при совместной разработке ПО (38,8% от числа организаций, осуществляющих данный вид инновационной деятельности). Крупные компании обычно привлекают контрагентов для подготовки пилотной версии продукта и его адаптации под свои конкретные задачи, а после полноценного релиза дальнейшие доработки и сопровождение осуществляют уже in-house. Набирающие популярность предобученные модели, которые максимально упрощают интеграцию ИИ в бизнес-процессы организации, возможно, усилят стремление компаний запускать собственные ИИ-проекты. Также внешним исполнителям поручают более «простые» маркетинговые задачи (26,2%), приобретение специализированного оборудования (32,3%). При освоении новых методов ведения бизнеса почти 27% респондентов сотрудничают с другими компаниями или полностью отдают на аутсорсинг эту задачу (19,5%).

Источники: результаты обследования организаций — пользователей технологий и продуктов искусственного интеллекта в рамках проекта «Мониторинг развития и распространения искусственного интеллекта» тематического плана научно-исследовательских работ, предусмотренных Государственным заданием НИУ ВШЭ.

Главные выводы:

• Две трети обследованных организаций применяют ИИ пока в тестовом режиме, изучая и оценивая возможности новых решений для бизнеса. Организации отдают предпочтение преимущественно российским продуктам. Среди пользователей ИИ популярны прежде всего «коробочные» продукты, во внутренней разработке — открытое ПО.
• Наиболее активно применяются продукты на базе технологий компьютерного зрения, распознавания и синтеза речи и рекомендательные системы на основе предиктивной аналитики и больших данных. Примерно 3/4 респондентов используют ИИ вместе с другими цифровыми технологиями (промышленным ПО, включая системы автоматизированного проектирования, управления процессами и др., Интернетом вещей или коммуникационными сервисами).
• Чаще всего ИИ-решения позволяют компаниям оптимизировать управленческие задачи (продажи и маркетинг, финансовый и бухгалтерский учет), в меньшей степени — производственные процессы.
• Главные инновационные эффекты от использования созданных на основе ИИ приложений связаны, как следует из ответов более половины компаний, с улучшением существующих продуктов. Каждая пятая рассматривает ИИ как инструмент для вывода новых продуктов на внутренний рынок и лишь каждая 20-я производит радикально новые продукты и услуги, ориентированные на глобальный рынок.
• Более 60% организаций инвестируют в ИИ менее 1% от затрат на внедрение и использование цифровых технологий. Осторожное поведение объясняется тем, что ИИ-проекты имеют длительный цикл реализации и отложенные во времени эффекты. Пользователи сталкиваются со сложностями оценки экономических эффектов от внедрения ИИ.
• Российские компании предпочитают самостоятельно реализовывать связанные с ИИ инновации и формировать заделы во внутреннем контуре. Среди использующих данную технологию 60% организаций проводят исследования и разработки в области ИИ, причем из них более половины ведут их своими силами, а крупные компании готовы развивать собственные центры компетенций в данной области.

Комментирует Константин Вишневский, директор Центра стратегической аналитики и больших данных ИСИЭЗ НИУ ВШЭ:

После первой волны визионерского восприятия и завышенных ожиданий к технологиям ИИ решения на их основе постепенно становятся неотъемлемым инструментом бизнеса и применяются практически во всех сферах деятельности — от мониторинга сельхозугодий и управления космическими аппаратами до помощи в написании научных работ и новостей СМИ. Растущий интерес, расширение потребительских предпочтений и демократизация данного направления технологий приводят к появлению новых рынков и продуктов на основе ИИ.

Одним из главных трендов последних лет стали мегамодели (мультизадачные, мультимодальные и мультиязычные), обрабатывающие различные типы данных (текст, речь, изображения, др.). Так, этой весной рынок буквально «взорвала» модель GPT-4, способная работать не только с текстами на разных языках (как ChatGPT), но и с изображениями (как Midjourney).

Россия относится к немногим странам, имеющим собственные фундаментальные заделы в области ИИ, в т. ч. мегамоделей. Наиболее популярные из них — GigaChat, Kandinsky (ПАО «Сбербанк»), YaLM («Яндекс»); появляются и другие оригинальные разработки компаний и университетов.

По ссылкам представляем более подробные сведения:

• Искусственный интеллект в России: кто, что и как внедряет
• Искусственный интеллект в России: векторы инноваций

Авторы: Юлия Туровец, Константин Вишневский
Источник: https://issek.hse.ru/