Эра роботов: как развивается внедрение ИИ в бизнес-процессы
В последние годы об искусственном интеллекте говорят всё чаще. Появление генеративных нейронных сетей привело к настоящему буму в этой области. Широкий доступ к ИИ стал полезен не только для отдельных пользователей, но и для малого и среднего бизнеса. Проблемы и перспективы развития ИИ, отношение россиян к новой технологии и готовность бизнеса к ее внедрению обсудили на интеграционном форуме «Цифровая Россия 2024–2030». Подробности — в материале «Известий».
Курс на цифру
Уже сейчас Россия входит в число мировых лидеров в области цифрового государства. Об этом заявил президент РФ Владимир Путин. Экономика данных и цифровая трансформация страны являются частью нацпроекта, который затрагивает каждую национальную цель и носит сквозной характер, напоминает учредитель АДКБ «Я Лидер», издатель и главный редактор журналов «Финанс Таймс» и «Мелон Рич» Светлана Листопадова, выступившая организатором мероприятия.
— Именно этот нацпроект должен обеспечить темпы увеличения инвестиций в отечественные информационные технологии на уровне как минимум вдвое выше, чем рост ВВП, — подчеркивает Листопадова.
Светлана Листопадова
Одна из национальных целей развития РФ до 2030 года — цифровая трансформация государственного управления, обращает внимание заместитель директора департамента развития искусственного интеллекта и больших данных Минцифры России Сослан Габуев. Среди задач, по его словам, можно выделить достижение цифровой зрелости, предполагающее формирование модели управления на основе данных.
В решении этой задачи, по мнению Габуева, безусловным приоритетом является внедрение технологий искусственного интеллекта в государственном и коммерческом секторах. В частности, в минувшем году в рамках федерального проекта «Искусственный интеллект» были разработаны специальные data-сеты. Сейчас продолжается работа по их внедрению в ИИ как государственными разработчиками, так и представителями бизнеса.
Первыми и важнейшими шагами при интеграции искусственного интеллекта и экономики данных являются автоматизация и цифровизация бизнес-процессов, указывает руководитель направления по роботизации ООО «Росатом Цифровые решения» Андрей Деревнин.
В общем понимании цифровизация — это фундаментальные изменения компании, при которых происходит переход от физических процессов к цифровым. Автоматизация же предполагает, что данные процессы производятся поэтапно. Для того чтобы ее пройти, компания должна определить для себя, какие это будут продукты.
И здесь не последнее место занимают программные роботы. Это цифровые процессы, которые можно увидеть в компьютере. RPA (роботизированная автоматизация процессов) позволяет автоматизировать большой процесс за максимально короткий срок, что помогает заниматься автоматизацией в ее классическом понимании, быстро освободив человека от работы, разъясняет Деревнин.
Интеллект, но не разум
Сам по себе искусственный интеллект стал обсуждаться на различных форумах с появлением пользовательских приложений, позволяющих обрабатывать изображения, отмечает директор по акселерации, руководитель направлений наукоемких технологий и экономики инноваций для городской среды фонда «Сколково» Юрий Хаханов.
— До того как ИИ стал устанавливаться буквально на каждом смартфоне, на технологических конференциях чаще использовалось выражение «машинное обучение», — напоминает эксперт.
То, что сегодня называется искусственным интеллектом, — это пока высококачественная машинная обработка данных и превращение их в те или иные коды, подтверждает председатель совета по финансово-промышленной и инвестиционной политике ТПП РФ, председатель комитета РСС по промышленному строительству и реновации предприятий Владимир Гамза. Заложенная программа создает иллюзию интеллекта, однако в широком смысле им не является.
— На сегодняшний день никто не знает, как на самом деле работает мозг. Самое большее, что мы знаем, — какие участки мозга за какой вид деятельности отвечают, — указывает эксперт.
Тем не менее есть все шансы, что однажды человечество получит ответ на этот вопрос. И тогда разработчикам удастся приблизиться к созданию ИИ в полном смысле этого слова.
— Раньше разговоры про сильный искусственный интеллект, то есть сопоставимый с человеческим мозгом, велись где-нибудь на кухне и считались фантастикой. Сейчас же многие эксперты сходятся во мнении, что такой ИИ достижим в ближайшем будущем, — убеждена вице-президент по цифровой трансформации компаний и регионов Ассоциации компаний по развитию искусственного интеллекта АЛРИИ Анна Никитченко.
Подтверждением этому, по ее словам, служит развитие большой языковой модели, включавшей в себя ранее около миллиарда параметров. Сегодня оно достигает триллиона и продолжает стремительно увеличиваться.
Первые шаги
Массовый тренд на внедрение ИИ стал возможен благодаря росту скорости работы компьютеров, увеличившейся за период с 1993 по 2022 год в 10 млн раз, считает руководитель аппарата комиссии по направлению «Экономика данных» АНО Экспертно-координационного центра комиссий Государственного совета РФ Ольга Минеева. Она повысилась с 124 млрд операций в секунду до одного квинтиллиона.
Новый виток популярности технологии возник в последние 2–3 года на фоне развития генеративного искусственного интеллекта, с появлением которого стало возможно решать новые классы задач. Это обеспечило доступ ИИ широкому кругу пользователей, сделав возможным получение от него пользы для малого и среднего бизнеса.
— Понятное дело, что пока развитие искусственного интеллекта еще носит несистемный характер. Регионы, внедряя первую линейку ИИ-решений, прошли сложный самостоятельный путь, выработали какие-то свои подходы, которые уже могут передавать на федеральный уровень, — подчеркивает эксперт.
Среди барьеров, с которыми сталкиваются субъекты РФ, она выделяет высокую потребность в вычислительных мощностях, финансовые ограничения, острую нехватку квалифицированных кадров и отсутствие необходимой цифровой инфраструктуры. Наблюдается и некоторая неразвитость нормативного и этического регулирования технологий.
В настоящий момент вопросами исследования внедрения искусственного интеллекта занимаются почти 100 центров компетенций, указывает эксперт. Однако 65% из них приходятся на Москву, Московскую область, Татарстан и Ханты-Мансийский округ.
Лояльная публика
В разговоре об искусственном интеллекте невозможно обойтись без оценки уровня доверия к нему. В России почти каждый второй гражданин доверяет технологии в целом (около 55%), отмечает директор департамента социальных исследований и консалтинга ВЦИОМ Андрей Даудрих.
— Эти цифры свидетельствуют о том, что преимущественно люди готовы к внедрению искусственного интеллекта в разные сферы. Однако примерно 61% респондентов считает, что внедрять ИИ нужно дозированно, лишь в некоторые области. И каждый десятый (12%) уверен, что его не нужно применять вообще, — приводит статистику эксперт.
Наибольший уровень доверия у россиян вызывают интернет вещей и виртуальные помощники, за них проголосовали 44% граждан. То есть лояльное отношение возникает к тем сферам, с которыми человек сталкивается каждый день, свидетельствуют результаты опроса ВЦИОМ.
На втором месте по уровню доверия оказалось творчество — различные варианты генерирования картинок, музыки и текстов. Использование ИИ в этих индустриях поддерживает 41% россиян.
Замыкает тройку робототехника (40%). С роботами люди сталкиваются и на производстве, и в быту, и постепенно данная отрасль становится привычной, что способствует росту уровня доверия.
Следующий макроблок — это промышленность (32%), а также сферы здравоохранения, транспорта (по 28%) и образования (24%). Меньше всего граждане доверяют внедрению ИИ в области госуправления и безопасности (13 и 18% соответственно).
При этом важную роль в отношении к искусственному интеллекту играет разница поколений. Наиболее высокие показатели фиксируются у молодежи, привыкшей к гаджетам и хорошо понимающей, что с ними делать. В частности, 69% респондентов, относящихся к поколению цифры (родившиеся в 2001 году и позже), доверяют интернету вещей. В то же время поколение оттепели (до 1947 года) демонстрирует доверие к применению ИИ в сфере здравоохранения (36%).
Все эти данные предпринимателям и государству важно учитывать при построении бизнес-программ, убежден Даудрих. Это позволит разработчикам понять, как их целевая аудитория будет использовать тот или иной продукт, включающий в себя искусственный интеллект.
Вычислить двойника
Несмотря на высокий уровень доверия, в случае с искусственным интеллектом сохраняется важная проблема — вопрос идентификации, указывает Владимир Гамза. Этот процесс является основным видом деятельности человека, обеспечивающим ему нормальное функционирование.
— Если вы способны точно идентифицировать реальный, объективно существующий продукт, то у вас нормальная жизнедеятельность. А как только вам попадается двойник чего-то и вы его идентифицируете ошибочно, ваша способность к нормальной жизнедеятельности нарушается, — объясняет он.
При этом сегодня искусственный интеллект достиг уровня, при котором он способен создавать большое количество цифровых двойников с высокой степенью похожести на реальные объекты. Это нередко приводит к случаям мошенничества.
— Я глубоко убежден, что если сегодня не решим проблему идентификации, то люди будут вынуждены тратить огромные дополнительные ресурсы, чтобы определить, фейк это или реальный продукт, — подчеркивает эксперт.
Так или иначе, за счет развития новых технологий, упрощающих отдельные решения и повышающих их эффективность, радикально трансформируются все бизнес-процессы, а также модели управления и поведения, обращает внимание Анна Никитченко.
Десять лет назад искусственный интеллект был просто помощником в исполнении механической работы, напоминает она. В качестве примера эксперт приводит роботизированную руку, способную осуществлять сборку, покраску и сварку деталей на заводе. Сейчас же ИИ служит помощником в усовершенствовании процесса работы и принятия управленческих решений.
— Причем речь идет об управленческих решениях, когда всё предприятие действует как цифровой двойник. С помощью новых технологий можно проследить развитие этого цифрового двойника во времени, и уже из будущего принять решение сейчас. И такой предиктивной аналитики появляется всё больше и больше, — полагает спикер.
Это говорит о том, что компаниям необходимо быстрее менять свои бизнес-модели, потому что будущее, которое сегодня кажется эфемерным, может воплотиться в жизнь в самое ближайшее время, резюмирует Никитченко.
