Чулпан Госсамова: Надо отказаться от взгляда на ИИ как на технологический эксперимент

Вклад искусственного интеллекта (ИИ) в ВВП России к 2030 г. должен составить 11,2 трлн руб., однако достижение этой цели требует отказа от точечных экспериментов в пользу системной перестройки бизнес-процессов. О том, как государство и бизнес планируют преодолевать барьеры масштабирования ИИ, почему суверенные ИИ-решения стали вопросом национальной безопасности и какие меры поддержки обсуждаются в правительственных рабочих группах, «Ведомости&» рассказала гендиректор АНО «Цифровая экономика» Чулпан Госсамова.

– Сейчас мы наблюдаем закономерный переход от стадии технологического эксперимента к стадии промышленного применения ИИ. При этом компании столкнулись с необходимостью перестраивать процессы под новые инструменты. Запустить пилот значительно проще, чем встроить ИИ в производственный контур, обеспечить качество данных, информационную безопасность, интеграцию с существующими системами и определить зоны ответственности человека и алгоритма. При этом практика показывает: речь идет не о замене специалистов, а о перераспределении задач – ИИ берет на себя рутинные операции, а человек сохраняет контроль над решениями, требующими экспертизы и ответственности.

Безусловно, нам нужны и доступные вычислительные ресурсы, и зрелые отечественные модели, и совместимые решения с понятными стандартами интеграции. Но прежде всего важно перестать смотреть на ИИ просто как на технологический эксперимент.

Чтобы ИИ действительно стал драйвером производительности, внедрять его нужно комплексно. Технологии должны быть встроены в операционную модель бизнеса, а отталкиваться здесь стоит от конкретной проблемы, которую мы решаем, и от результата, который хотим получить на выходе. При этом нужно понимать: интеграция ИИ в уже действующий процесс, как правило, требует изменения самого процесса. Если мы просто добавим технологию и оставим всё как есть, то получим лишь еще одно промежуточное звено, из-за чего производительность не только не вырастет, но может даже снизиться.

Не менее важен и обмен опытом между компаниями и целыми отраслями: успешные кейсы внедрения ИИ должны масштабироваться, а не оставаться единичными практиками. Именно такой подход позволяет воспринимать ИИ не как обособленную технологическую инициативу, а как рабочий инструмент трансформации бизнес-процессов и повышения эффективности труда.

– Это связующее звено между бизнесом и государством в вопросах формирования мер поддержки и условий для развития рынка ИИ. Задача организации – обеспечить прямую и системную коммуникацию с компаниями, чтобы при подготовке новых инструментов поддержки и регулирования учитывались реальные потребности рынка и практический опыт внедрения ИИ.

У нас на площадке АНО «Цифровая экономика» появилась рабочая группа по мерам поддержки ИИ – это часть большой Правительственной подкомиссии по развитию и внедрению искусственного интеллекта. Сейчас мы вместе с бизнесом и экспертами как раз собираем перечень таких мер: речь идет и о финансах, и о нефинансовой помощи, а заодно думаем над тем, какие условия вообще нужны отраслям, чтобы технологии внедрялись активнее и проще. Параллельно мы держим плотную связь и с коллегами из других рабочих групп, которые ведут свои направления: от регулирования, инфраструктуры и работы с данными до обучения моделей, безопасности и самого внедрения ИИ.

Конечно, нам важно, чтобы вся эта поддержка отталкивалась от реальных проблем и запросов рынка, а не придумывалась в кабинетах. Поэтому мы запустили на сайте механизм «горячей линии». С помощью этого сервиса можно быстро получать обратную связь по внедрению ИИ и оперативно понимать, каких именно инструментов предпринимателям сейчас не хватает. Как только сбор предложений от бизнеса завершится, эксперты нашей группы всё детально разберут, структурируют и подготовят итоговый доклад для правительства

– Выделить одну какую-то меру было бы неправильно. Только комплексный подход может обеспечить значимый результат. Меры должны быть сбалансированы и учитывать интересы и потребности как разработчиков, так и заказчиков. К основным можно отнести предложения по налоговым льготам для разработчиков ИИ, ЦОДов (центры обработки данных. –«Ведомости&») и компаний, внедряющих ИИ, доступ к вычислительной инфраструктуре.

– Для поддержки разработчиков ИИ важно учитывать весь жизненный цикл модели. В частности, это расходы на вычислительные мощности, данные, обучение и дообучение моделей, тестирование, обеспечение информационной безопасности, сертификацию при ее необходимости.

– Основной барьер – переход от технологического эксперимента к системному внедрению. Компании уже видят потенциал генеративного ИИ, но не всегда могут точно оценить экономический эффект, масштабировать успешный пилот и встроить решение в существующие бизнес-процессы. Дополнительными ограничениями остаются стоимость вычислительных ресурсов, доступность качественных данных и дефицит специалистов, способных одновременно понимать технологию и задачи конкретного бизнеса. Поэтому сейчас особенно важно сформировать понятные подходы к оценке эффективности ИИ-проектов и создавать условия, при которых компании смогут снижать затраты на внедрение и быстрее переводить успешные эксперименты в промышленную эксплуатацию.

– Если говорить о вкладе в ВВП, то у нас есть четкий срок, установленный Национальной стратегией развития искусственного интеллекта: совокупный прирост ВВП за счет использования ИИ к 2030 г. должен составить не менее 11,2 трлн руб. Но не надо забывать, что технологии ИИ имеют огромный спектр различных применений – и уже сегодня ИИ приносит пользу в здравоохранении, обеспечении безопасности, оказании государственных услуг. Это социальный вклад, который невозможно измерить в процентах ВВП, но он не менее важен.

Еще один аспект – технологическая независимость. Мы должны вкладываться в развитие собственных ИИ-решений, потому что иначе мы будем вынуждены полагаться только на зарубежные. Мы видим, что доступ к передовым технологиям становится инструментом геополитики, а это значит, что доступные сегодня зарубежные решения могут завтра оказаться для нас закрытыми. В условиях, когда доступ к ИИ становится едва ли не определяющим для обеспечения конкурентоспособности государства на глобальном уровне, развитие собственных ИИ-решений – это вопрос национальной безопасности. &