Вокруг нейросетей и генеративного искусственного интеллекта в последний год настолько много информационного шума, что ИИ-тренд кажется вездесущим. Однако опыт показывает, что бизнес-потребители, хоть и стараются извлечь из новых, в том числе — из публичных и бесплатных инструментов пользу уже сейчас, впускать ИИ в свои базовые процессы не торопятся. Одна из причин — некоторое недоверие к технологии с все еще недоказанной эффективностью, считают участники серии круглых столов, проведенных РБК Петербург в рамках исследования Digital Awards.
Доверяй, но проверяй
Один из участников дискуссии рассказал о собственном опыте использования генеративного ИИ. Когда в компании не смогли найти указания регулятора относительно направления, для которого разрабатывалось ИТ-решение, попросили найти информацию чат-бота. Тот быстро выдал и номер приказа регулятора, и его содержание. Потратив неделю на поиск документа по этим данным и даже списавшись с самим регулятором, представители компании выяснили, что чат-бот информацию попросту сочинил.
И хотя такие кейсы — редкость, эксперты называют его показательным. С одной стороны, хайп вокруг нейросетей, рост числа и доступности генИИ-инструментов и LLM [large language model, большая языковая модель – ред.], а также истории о том, какую пользу они приносят бизнесу в некоторых сферах, делают их использование крайне привлекательным. С другой, непрозрачность технологии, непредсказуемость результатов даже при генерации картинок и неопределенность правоприменительных практик пока сдерживают бизнес от активного использования ИИ.
Эксперты уверены, что шумиха вокруг генеративного ИИ привела к колоссальному росту интереса к нему, и многие начинают тестировать его возможности — в том числе для бизнес-задач. Между тем, не стоит ожидать, что нейросеть выдаст вам эксклюзивную информацию, которую вы не сможете найти без нее — она обучается на том, что есть в интернете, просто ищет быстрее человека. Или придумает, ведь ее возможности ограничены доступными ей данными. Участники дискуссии предположили: если бы во времена Коперника существовала нейросеть, на вопрос о строении мира она бы рассказала, что Солнце вертится вокруг Земли — потому что эта версия была более распространенной в источниках. Так что доверять генИИ полностью действительно нельзя — по крайней мере пока.
ИИ с корпоративным лицом
Но это, в первую очередь, касается публичных сервисов, не заточенных под конкретные задачи бизнеса. ИТ-компании давно используют ИИ в своих решениях — без привязки к сиюминутному хайпу. Например, в рамках исследования «РБК Петербург Digital Awards» было представлено несколько проектов на базе ИИ — хоть и не так много, как можно было ожидать в настоящее время.
«Проекты этого года показали, что петербургские ИТ-компании уделяют особое внимание городским проектам и цифровизации социальной сферы мегаполисов. С помощью применения современных технологий, особенно искусственного интеллекта, решаются многие задачи жителей и бизнеса — и это напрямую влияет на качество и уровень жизни. Распространенность и глубина применения передовых ИТ-решений является одним из определяющих показателей для выявления технологических лидеров в современном мире, и петербургские ИТ-компании на своем примере доказывают, что Россия абсолютно заслуженно может стать лидером Нового технологического уклада. Заявленные проекты подтверждают и ключевую тренд этого года — внедрение технологий ИИ во все разнообразие бизнес-процессов. На самом высоком государственном уровне разработка и внедрение ИИ получают все больше поддержки, и с каждым годом мы будем видеть все больше высокотехнологических проектов с их применением», — отмечает президент Руссофт Валентин Макаров.
Но искусственный интеллект — это не только генеративные модели. «Мы, к примеру, смогли добиться за счет ИИ-технологии серьезного прорыва в кадровом документообороте. ИИ анализирует действия людей и в нужный момент напоминает о необходимости подписания тех или иных документов и дает подсказки — и тут неверных данных быть не может, поэтому и вопрос доверия не стоит. В этом случае ИИ позволяет закрыть серьезную боль HR-служб», — рассказал директор по развитию HRlink Дмитрий Махлин.
Показательным является то, что ИИ-технологии используются в такой, на первый взгляд, консервативной отрасли — здравоохранении, напомнил генеральный директор «Нетрики Медицины» Игорь Башков. «В последние 2 года во всех регионах России внедряются ИИ-решения. Чаще всего они помогают распознавать злокачественные заболевания на медицинских изображениях — снимках КТ, МРТ и других. Так как в здравоохранении цена ошибки намного выше, то Росздравнадзор провел за последние годы огромную работу по выработке критериев оценки качества и безопасности применения ИИ. Мне кажется, методы этого ведомства надо изучать и тиражировать в другие отрасли — тогда проникновение ИИ будет расти быстрее, и проектов на базе ИИ будет больше», — подчеркнул эксперт.
Советник директора по управлению проектами и программами АО «Ситроникс КТ» Андрей Кияшко привел другой пример, но тоже из консервативной сферы. «Для морской отрасли самая приоритетная задача — безопасность, поэтому никакой хайп не заставил бы выбрать непроверенную технологию. Но искусственный интеллект и здесь нашел применение. А именно в нашей системе автономного судовождения. Для движения судна в автоматическом режиме нужно распознавать окружающие объекты. Это другие суда, буи и опасности, которые могут повлиять на траекторию движения. Для этой задачи идеально подходит искусственный интеллект», — объясняет эксперт.
Есть проекты, в которых ИИ помогает и отдельным людям, и отрасли в целом. Технический директор IT-компании KODE (Koding & Design) Николай Николенко рассказал о принципе работы приложения для туристов, которое помогает людям подобрать места и события в соответствии с их интересами и спланировать оптимальный маршрут передвижения. «Чтобы предоставить пользователям релевантный ответ на их запрос или проложить маршрут до нужного места необходимо собрать и использовать огромное количество информации, учесть больше 60 параметров для построения маршрутов, в числе которых — поисковые запросы других пользователей в близких локациях, тренды, история поиска, текущая локация и т.д. Без нейронной сети это было бы в принципе невозможно. В результате пользователь получает максимально релевантный его запросу ответ буквально на первой же строке и строит оптимальный маршрут. Пользователь сокращает свое затраты на поиск информации. Может найти и посетить не только раскрученные и популярные места, а также новые и уникальные объекты туристической инфраструктуры. Бизнес получает благоприятные условия для развития и формирования потока туристов», — подчеркивает эксперт.
Директор по маркетингу компании «Открытые решения» Ирина Муравьева идет еще дальше и прогнозирует приближение технологической сингулярности. Предпосылками для этого является проникновение ИИ во все сферы. «Может показаться, что ИИ — это маленькая фича, которая делает проект более хайповым, но это не так — ИИ проникает не только в проекты, которые мы делаем для заказчиков, но и в наши процессы. Мы его используем при найме как антифрод-инструмент, позволяющий определить, не пользуется ли соискатель подсказками при тестировании — это помогает более точно оценить квалификацию специалиста. Программисты используют нейросеть для отладки кода, а маркетологи — для правки текстов. Мы весь этот год живем с элементами искусственного интеллекта внутри компании и в наших цифровых продуктах, так что технологическая сингулярность не за горами», — уверена Ирина Муравьева.
Искусство упаковки
И все же пока интерес заказчиков к ИИ-продуктам низкий. «Несмотря на информационный шум, серьезного спроса на подобные решения мы не фиксируем, — рассказал эксперт отдела технических разработок «Виста Мед» Егор Пальников. — И это с учетом того, что мы работаем в направлении ИИ и у нас в портфолио есть реализованные проекты в этой сфере. Так что говорить о массовом спросе пока рано».
«Если мы говорим о разработке софта, то нейросети могут быть полезными. Но, к примеру, в логистике все не так радужно — особенно с учетом наших реалий бизнеса. Здесь даже банальная автоматизация не всегда применима — мешает человеческий фактор. Что уж говорить об ИИ — многое делается в ручном режиме. Так что я, честно говоря, не верю в то, что логистику в ближайшее время можно перевести на нейронные сети. К тому же разработка в этой сфере — процесс очень ресурсозатратный, что в текущей экономической ситуации для логистических компаний совсем не выгодно — такие вложения выглядят сомнительно», — объясняет отраслевой взгляд на перспективы ИИ директор по автоматизации сервиса «Грузовичкоф» Глеб Колегов.
Эксперты уточняют, что во многих случаях упоминание ИИ — это лишь маркетинговый ход, упаковка, призванная привлечь внимание к продукту и выделить его из ряда других. При этом для самих представителей ИТ-рынка использование ИИ не является триггером, делающим проект более привлекательным и стимулирующим отдать за него голос. В первую очередь надо смотреть на то, приносит ли проект деньги бизнесу, а технология более чем вторична, убеждены эксперты.
«В каких-то нишах, где полезность и качество работы ML-моделей [machine learning - ред.] доказали свою состоятельность, они активно используются уже достаточно долгое время — в этом нет ничего нового. Однако вещи типа LLM вызывают много маркетинга, но пока не слишком очевидны с точки зрения коммерческой применимости», — отмечает генеральный директор НПК «Криптонит» Вартан Хачатуров.
Сейчас модно вкладываться в проекты, в которых использован искусственный интеллект, но это не единственный критерий.
«Наиболее значимые для бизнеса критерии — это оригинальность идеи и метрики проекта. Насколько эффективно продукт решает бизнес-задачу, каких метрик удалось достигнуть в результате внедрений и использования клиентами. При оценке пилотных внедрений важно учитывать, был ли достигнут экономический эффект и насколько внедрение было трудоемким для заказчика», — напоминает заместитель декана факультета технологического менеджмента и инноваций ИТМО Елена Морозова.
