В начале декабря на заседании Совета при президенте по стратегическому развитию и нацпроектам премьер-министр Михаил Мишустин доложил о 19 новых проектах. Среди них — направленные на достижение технологического лидерства, социального благополучия, в частности те, что помогут решить проблемы с нехваткой кадров. И мощной поддержкой для реализации заложенных в них целей способен стать искусственный интеллект.
При условии грамотного внедрения такие технологии способны повысить производительность работы во всех отраслях на 20–30% и автоматизировать до половины незанятых рабочих мест. И это особенно важно для отраслей, в которых наблюдается дефицит кадров. Разгрузка специалистов от рутинных задач поможет им сосредоточиться на более важных вопросах.
В здравоохранении можно оптимизировать процесс работы врачей, уменьшив время на заполнение документации и анализ данных. В образовании педагоги смогут уделять больше времени ученикам, если машины возьмут на себя работу с документацией. В транспортной и производственной сфере ИИ способен сделать ежедневную работу более безопасной и эффективной.
Уже сейчас компании проводят автоматизацию рабочих процессов, включая создание систем ИИ и интеллектуальных сервисов, таких как цифровые ассистенты и так называемые copilots. Кроме того, появляются узконаправленные ИИ-приложения и инструменты, которые повышают операционную эффективность, помогают внедрять инновации, а также улучшают качество обслуживания клиентов и производительность сотрудников. Технология генеративного ИИ ускоряет появление новых бизнес-сценариев, в том числе через внедрение разговорных интерфейсов в ИИ-приложениях. Такие решения можно настроить под потребности любой отрасли.
Например, в здравоохранении ИИ может помогать в диагностике заболеваний на основе анализа медицинских изображений, а также предсказывать эпидемии и развивать персонализированную медицину. Уверен, уже в ближайшем будущем практически 100% анализов будут проходить первичную обработку при помощи нейросетей. Это позволит снизить нагрузку на медицинских специалистов и улучшить качество исследований.
Сейчас в мире появилась уникальная разработка на основе больших языковых моделей (LLM), которая используется для автоматизации и улучшения обработки информации из разговоров. В медицинской сфере ее основная функция заключается в создании кратких, структурированных резюме из записей диалога между врачом и пациентом. Это позволяет медицинским специалистам лучше управлять информацией, выделять ключевые моменты бесед и концентрироваться на пациентах, не отвлекаясь на ведение документов.
В образовании внедрение ИИ поможет персонализировать обучение и адаптировать курсы под индивидуальные потребности студентов. Автоматизация рутинных процессов, таких как проверка домашних заданий, сделает образовательные технологии более эффективными и доступными. Синтез голоса активно применяется для расширения доступности и персонализации учебного процесса, при помощи этой технологии можно создавать аудиокниги и учебные материалы для студентов с ограничениями по зрению или дислексией. Интеграция таких технологий в образовательные платформы обеспечивает интерактивные голосовые подсказки и помощь, что способствует более глубокому усвоению материала.
Транспортная сфера также может извлечь выгоду из использования ИИ — оптимизация транспортных потоков, совершенствование логистики и разработка систем автономного вождения помогут снизить количество пробок и повысить безопасность на дорогах. ИИ может существенно продвинуть городское планирование в целом, анализируя данные для эффективного развития городов и управления коммунальными услугами, улучшая инфраструктуру и предсказывая будущие потребности.
Еще одним перспективным направлением применения ИИ стало использование биометрии, например технологии оплаты по лицу. Это решение может упростить и ускорить процесс покупок, повысив удобство и безопасность для пользователей. Внедрение таких технологий в различных сферах, от розничной торговли до общественного транспорта, помогает сократить время на проверки и минимизировать контакт с поверхностями. Таким образом, объединение усилий и использование искусственного интеллекта в этих областях может значительно повысить эффективность реализации национальных проектов и ускорить достижение их целей.
Несколько факторов сдерживают развитие рынка искусственного интеллекта. Основной вызов — недостаток вычислительных ресурсов, особенно видеокарт. Их приобретение сегодня затруднено и сопряжено с высокими затратами: стоимость таких устройств в среднем на 30% выше, чем в других странах. Серьезным препятствием остается слабое осознание преимуществ и потенциала ИИ. Устоявшиеся подходы к его внедрению и акцент на развитие внутренней экспертизы компаний ограничивают обмен передовыми практиками и уменьшают эффективность разрабатываемых моделей. Другой проблемой остается кадровый голод в сфере ИИ, в особенности узконаправленных экспертов, таких как дата-сайентисты, разработчики и аналитики.
Однако для достижения целей любого процесса (в частности, такого масштабного, как нацпроект) важно учитывать, что ИИ-решения — не научная фантастика, а способ сократить затраты и оптимизировать процессы. Поддержка этой отрасли в части подготовки компетентных специалистов и закупки оборудования сможет окупиться в кратчайшие сроки.
Автор — исполнительный директор MTS AI
Позиция редакции может не совпадать с мнением автора
