Искусственный интеллект - прорывная технология цифровой трансформации компаний России
Динамика инвестиций рвется вверх, но и спекуляции на теме ИИ составляют большую часть информационного потока. Понимание этого вызывает у руководителей компаний естественное недоверие.
Тема технологий искусственного интеллекта на первых строках новостных каналов. Драйвером рынка является не только запрос на технологический прорыв от бизнеса, но и установка от государства на амбициозные цели. Идет разработка национальной ИИ-стратегии, в рамках которой будут действовать меры государственной поддержки. С другой стороны спекуляции на теме ИИ составляют большую часть информационного потока. Понимание этого вызывает у руководителей компаний естественное недоверие и непонимание пользы массового использования технологий в российских компаниях.
О перспективах и месте технологий искусственного интеллекта и роботизации процессов поговорим с Виталием Астраханцевым руководителем проектов развития бизнеса отдела перспективных разработок компании DIRECTUM.
Уместно ли применять термин «сквозные» к технологиям искусственного интеллекта?
Безусловно, термин «сквозные» вполне уместно использовать в отношении технологий ИИ, так как они применимы ко всем процессам в организации, от их инициации до логического завершения, от обработки заказа менеджером, до производства и контроля качества продукции. Кроме того, в целом для экономики они являются межотраслевыми – сквозными, не привязаны с специфике компаний.
Правительством РФ определены ряд высокотехнологичных направлений, так называемых сквозных технологий, которые обеспечат прорывную базу для национальной программы "Цифровая экономика". В сотрудничестве государства и крупнейших корпораций разрабатываются «дорожные карты» по каждому из высокотехнологичных направлений. Они должны содержать целевые показатели и определить объемы финансирования. К ним отнесены технологии распределенного реестра, искусственный интеллект, квантовые технологии, AR/VR, большие данные, промышленный интернет, компоненты робототехники и другие. Дорожные карты по первым четырем направлениям уже приняты АНО «Цифровая экономика». |
В чем суть ИИ-технологий и прогрессивность для цифровой трансформации компаний?
Цифровая трансформация неразрывно связана с изменением бизнес-моделей и требованиями к управлению предприятиями. Понимание автоматизации изменилось по сравнению с ранними этапами развития: если раньше процессы переходили в электронный вид по подразделениям, например, отдельно в бухгалтерии или в кадровой службе, то сейчас это комплексная автоматизация.
Это предполагает в том числе использование технологий, которые позволяют либо полностью исключить участие человека, либо упростить процессы и уменьшить количество рутинных операций. Для такой сквозной автоматизации искусственный интеллект является оптимальным инструментом. Причем, эта тенденция затрагивает не только бизнес, промышленность, финансовый сектор или торговлю, но и государственную сферу.
По результатам исследования «Бизнес-лидеры в эпоху ИИ» (Business Leaders in the Age of AI), проведенного экспертами Microsoft среди 800 топ-менеджеров аналитики предположили связь между применением искусственного интеллекта и темпами роста компании. Как выяснилось, до 40,6% руководителей быстрорастущих компаний (double-digit growth) по всему миру активно внедряют ИИ, в то время как среди медленнорастущих компаний (single-digit and no growth) этот показатель оказался более чем в два раза меньше и составил всего 18,5%. Быстрорастущие компании также выразили готовность внедрять ИИ в самом обозримом будущем. До 93,2% руководителей таких организаций намерены использовать ИИ при принятии решений в течение 1-3 лет. В медленнорастущих компаниях 64% руководителей сделают это только в течение 3-5 лет. |
Какова динамика частных/государственных инвестиций в технологии искусственного интеллекта в мире/России в 2018-2019 гг?
Начиная с 2017 года интерес к таким технологиям растет, как со стороны бизнеса, так и со стороны государства. Сегодня компаниям необходимо учитывать этот технологический тренд, чтобы быть успешными. Технологии, которые мы сейчас используем: машинное обучение, компьютерное зрение, обработка естественного языка – как раз позволяют предприятиям не просто автоматизировать процессы, но и выйти на качественно новый уровень развития и при меньших затратах обеспечить больший экономический эффект.
В прошлом году Росатом проводил тендер на выбор проектов разработки систем искусственного интеллекта, которые уже были реализованы в России. Получить компенсацию расходов могли как коммерческие компании, так и научные институты. Соответственно, государственные корпорации тоже заинтересованы в развитии компаний, которые готовы тиражировать решения для создания «умного» предприятия. Сюда относятся технологии автоматической классификации данных, извлечения текстов, преобразования голоса в текст (Speech-to-Text), выстраивание сквозных процессов автоматизации промышленности, например, интеграция PLM, ERP и MES систем. Если раньше мы сталкивались с «лоскутной» автоматизацией, то сейчас на эти технологии смотрят с точки зрения единых, сквозных процессов. Именно они позволяют, не меняя коренным образом уже внедренных систем, связав их в единый контур, сделать эту связку незаметной для пользователей и повысить потенциал систем. Все подобные технологии могут получить поддержку.
Помимо этого, стоит сказать, что на субсидии со стороны государства могут претендовать компании, которые поддержат существующий тренд на импортозамещение. Если российские компании смогут предложить уникальный продукт, который станет аналогом решений IBM Watson или Oracle AI, такие стартапы могут рассчитывать на инвестиции.
Какие отрасли в России лидируют по использованию технологий искусственного интеллекта?
Технологии ИИ сейчас используются во всех отраслях бизнеса. В первую очередь, в промышленности – это та сфера, которая получает наибольший экономический эффект от замены человека искусственным интеллектом. Вместе с этим роботизация производства позволяет предотвратить множество аварий. Сейчас технологии ИИ способны анализировать износ оборудования, накапливать и обрабатывать данные о поломках станков и прогнозировать замену деталей заранее. У такого прогнозирования рисков есть и экономический эффект – внутренние службы получают возможность заранее заказать необходимые комплектующие и избежать вынужденного простоя.
Источник Tractica
Если говорить о государственных органах, то внедрение новых технологий там происходит не так быстро и легко, в первую очередь, в связи с законодательными ограничениями. Несмотря на соответствующие указы президента, законов, которые поддерживают действие этих технологий, достаточно мало, а целевые показатели внедрения не определены. Большинство из них сейчас находится в разработке, цикл выпуска законов остается достаточно длительным, от 1 до 2 лет. К сожалению, сейчас мы сталкиваемся, к примеру, с ограничениями использования простой электронной подписи, и это не позволяет применять простые доступные технологии, в том числе и бизнесу.
Пока не будет законодательной базы, мы будем ограничены в использовании некоторых технологических возможностей. Уже сейчас можно начинать постепенное внедрение в госорганах простой функциональности: автоматической классификации, элементы аналитики больших данных, например, для работы с обращениями граждан. Всё это может уже сейчас сокращать сроки подготовки ответов от государственных органов: например, внедрение функции автоматического определения ответственного за обращение, позволило бы уменьшить ожидание гражданина, так как часто мы сталкиваемся, что при правильном выборе ответственного сам процесс подготовки ответа занимает буквально 1-2 дня.
Есть ли сейчас в России решения/проекты, которые могут претендовать на звание сквозных? Как бы вы оценили лидеров в сегменте технологий ИИ в России?
Многие вендоры сейчас идут по пути разработки таких сквозных решений, но готовых разработок еще нет. Думаю, что в перспективе 2-3 лет появятся решения, способные полностью покрыть все процессы предприятия и все отраслевые кейсы. Радует, что доля российских вендоров на этом рынке достаточно велика. Продукты международных гигантов, например, IBM и SAP, требуют значительных вложений.
Отечественные разработки сейчас не уступают им по функциональности, но при этом имеют преимущества с точки зрения оперативности и стабильности технической поддержки. Особенно это заметно в условиях санкций: некоторые компании замечают сложности во взаимодействии с западными разработчиками. Среди лидеров на российском рынке можно назвать компании ABBYY, Naumen. При этом рынок развивается очень быстро: компания DIRECTUM также активно развивает это направление и придерживается стратегии независимости от технологий других крупных разработчиков. Это находит отклик у заказчиков: клиенты понимают, что зависимость рынка от небольшого количества игроков может в дальнейшем наложить ограничения на развитие корпоративных систем.
Какими будут сегменты с самым быстрым ростом расходов на технологии искусственного интеллекта течение ближайших двух лет?
Как я уже сказал, лидерство здесь сохраняет сфера промышленного производства. Следом идут ритейл, банковская и страховая сфера, то есть те отрасли, где существует много рутинных операций, которые можно автоматизировать и получить заметный эффект.
Источник: ИКС-Медиа
Комментарии 1
Виталий, насколько технологии цифровизации должны стать «прорывными»? ИИ и роботизации тема не только технологий, но и социальная. Все активнее в сми звучат заявления высоких лиц о необходимости срочной переквалификации кадров, т.к. роботизация вскоре заменит рутинный труд, надежды на разумное равновесия труда человеческого и машинного. К сожалению, любая резкая «оптимизация» рабочего труда на производстве, не важно чем вызванная, скорее не принесет быстрых позитивных социальных последствий особенно в регионах, завязанных на крупные промышленные предприятия. Высокие технологии - это колоссальные преимущества для предприятий и бизнеса. Хотелось бы при этом, чтобы ИИ и роботизация рассматривались не как угроза социальных изменений, а как возможности для развития общества. Подготовка и переобучение кадров, сохранение рабочих мест - чья это должна быть «задача»: государства, поддерживающего технологии цифровизации, или личная политика руководства компаний? Вы видите, что государство и предприятия уже сейчас уделяют достаточное внимание данной стороне вопроса, когда приступают к внедрению ИИ?