В силу специфики нашей работы Б1 в большей степени анализирует темпы роста использования технологий ИИ коммерческими предприятиями. И в этом сегменте мы видим постоянный интерес к использованию ИИ в различных процессах, разработку новых ИИ-решений самими компаниями и вендорами.  

Указ президента играет немаловожную роль в стимулировании внедрения технологий ИИ в государственных предприятиях. При этом главное, чтобы внедряемые ИИ-технологии давали реальный (заявленный) экономический эффект и фактически использовались при работе.

Технологии ИИ позволяют одновременно решать ряд задач. В конечном итоге они позволяют снижать затраты и повышать прибыль при правильном использовании. При наличии технологий ИИ странно не пытаться их использовать в своих интересах: во-первых, это возможность сократить расходы на отдельные процессы, во-вторых – минимизировать риски человеческой ошибки. В-третьих, существенно ускорить отдельные процессы, которые раньше полностью выполнялись людьми. Для ряда компаний это еще и новые линейки продуктов и услуг для их клиентов. 

Чаще всего используют ИИ бизнес и госучреждения для решения точечных задач, в рутинных процессах. Крайне популярны решения транскрибации, редакторы, переводчики, генераторы видео и изображений, различные чат-боты. 

На данный момент ключевые проблемы примерно одинаковые для рядовой компании (не техногигантов). Это (1) высокие затраты на создание собственной ИТ-инфраструктуры, необходимой для разработки ИИ-решений, а также невозможность создать данную инфраструктуру в сжатые сроки; (2) отсутствие достаточного количества ИТ-специалистов в области разработки ИИ-решений; (3) опасения руководства, что инвестиции в ИИ-решения не окупятся; (4) опасения сотрудников использовать и разрабатывать ИИ-решения. Кроме того, еще не до конца сформированы «лучшие стандарты» разработки и использования ИИ-решений; также как и законодательство в этой области продолжает развиваться. 

Госучрждения в ряде случаев могут быть менее обеспокоены рентабельностью своей деятельности. Поэтому в ряде случаев жесткой потребности во внедрении эффективных инструментов ИИ с этой точки зрения может не быть (как, например, для коммерческих организаций, которые всегда стремятся максимизировать свою прибыль). У госпредприятий могут быть более жесткие бюджеты (они не всегда могут позволить себе выбрать лучшего сервис-провайдера для конкретной задачи).

На данный момент использование технологий ИИ в данных областях дает наибольший экономический эффект, т.к. на практике решение таких задач занимает много времени, что влияет на сроки их выполнения и, соответственно, затраты компаний на обеспечение данных процессов. При этом ввиду того, что отдельные процессы являются типовыми / стандартизированными, разработка решений на базе ИИ для них относительно несложный и недорогой процесс.

Без правильной стратегии и команды на внедрение какого-то ИИ-решения может уйти большой бюджет, много времени и существенные трудовые ресурсы, а эффект (экономический, операционный) или результат будут несопоставимым с затратами. В итоге решение не будет использоваться, а инвестиции будут списаны в убыток. Если не обучать персонал, готовые решения могут простаивать (т.к. сотрудники не будут ими пользоваться). Также сотрудники могут избегать использовать решения на базе ИИ, опасаясь, что они были созданы для замены человеческого труда. Данные вопросы можно решить при правильном обучении персонала. 

Разработка решений на базе технологий ИИ, как правило, требует совместной работы нескольких специалистов разного профиля. В первую очередь, это ИТ-специалисты (собственные или ИТ-компании) с навыками работы именно с технологиями ИИ. Могут потребоваться «обычные» ИТ-специалисты для интеграции ИИ-решений с другими системами. Как в любых ИТ-проектах, нужна помощь аналитиков. Помимо этого, обязательно требуется вовлечение экспертов в областях / функциях, к которым относятся решения на базе ИИ. Например, если речь про решения в области налогообложения, то в команде должен быть налоговый специалист, который понимает, какой алгоритм должен быть заложен в решение на базе ИИ; который предоставит входящие данные для анализа, сможет оценить результативность и качество работы ИИ-решения, и озвучит, в каком виде нужны результаты. При этом профильные специалисты также должны понимать принципы работы ИИ-технологий, их ограничения и риски. Не каждая ИТ-компания или вендор смогут предоставить такую команду целиком. На самом деле, таких команд в отдельных отраслях (например, налогах) на данный момент просто единицы. В нашей компании такая команда есть, и она подтверждает, что озвученный подход является залогом успеха при разработке ИИ-решений. Собрать такую команду непросто – учитывая, что в нее входят специалисты разного профиля, объединенные дополнительными знаниями в области ИИ. Таких специалистов на рынке на данный момент (в сравнении с рынком в целом) немного. 

На данный момент многие заявляют о наличии у себя компетенций, необходимых для разработки ИИ-решений. Но, наверное, подтверждением наличия таких компетенций могут являться успешно реализованные проекты и фактическое применение разработанных ИИ-решений.