Исторически финансовый сектор и сфера информационно-коммуникационных технологий (ИКТ) традиционно выступают в роли «ранних последователей» прорывных технологий, в том числе, технологий искусственного интеллекта. В финансовой сфере ИИ интегрируется в системы скоринга, риск-менеджмента и алгоритмической торговли. Сектор ИКТ, в свою очередь, является не только потребителем, но и основным разработчиком интеллектуальных решений, обеспечивая инфраструктурную базу для всей цифровой экономики: здесь накоплены наибольшие массивы структурированных данных, что является критическим фактором для обучения нейросетевых моделей. По параметру инновационной активности данные сектора занимают лидирующие позиции, генерируя основной поток патентных заявок в области машинного обучения. Степень автоматизации клиентского сервиса через внедрение чат-ботов и интеллектуальных ассистентов здесь достигает максимальных значений по сравнению с другими отраслями. Инвестиции в основной капитал данных отраслей в значительной степени направлены на приобретение серверных мощностей и разработку проприетарного ПО.
Реальный сектор экономики, включая промышленное производство, энергетику и добычу полезных ископаемых, в последние годы демонстрирует стремительную динамику внедрения ИИ в рамках концепции «Индустрия 4.0». Здесь алгоритмы применяются для предиктивной аналитики состояния оборудования, оптимизации логистических цепочек и управления сложными технологическими процессами в реальном времени. В отличие от финансового сектора, ИИ в промышленности тесно связан с физическими активами через системы Интернета вещей (IoT).
Промышленный сектор характеризуется значительными внутренними затратами на внедрение передовых производственных технологий. Экономический эффект здесь проявляется в радикальном снижении аварийности и простоев оборудования. Оценка по критерию масштабируемости показывает, что внедрение ИИ на одном заводе может быть успешно тиражировано на весь холдинг, что дает колоссальную экономию на масштабе. В области инноваций промышленность лидирует по числу внедренных процессных инноваций, направленных на ресурсосбережение и экологическую эффективность.
Сравнительный анализ показывает, что сектор ИКТ и финансов опережает промышленность по скорости внедрения потребительских ИИ-решений, однако реальный сектор демонстрирует более глубокую интеграцию алгоритмов в фундаментальные производственные циклы. В финансовом секторе эффект от ИИ часто носит инкрементальный характер (улучшение существующих процессов), в то время как в промышленности ИИ может полностью менять технологическую карту производства.
Общим для обоих объектов является фокус на анализе больших данных как на основном источнике инсайтов. Различия заключаются в природе данных: в ИКТ это преимущественно поведенческие данные пользователей, в промышленности — телеметрия датчиков и параметры физических процессов. Также наблюдается разница в источниках финансирования: финансовый сектор чаще использует собственные средства, в то время как промышленные гиганты активно привлекают государственные субсидии на цифровую трансформацию.
Несмотря на различия в темпах и методах, обе группы отраслей демонстрируют положительную корреляцию между уровнем использования ИИ и темпами роста валовой добавленной стоимости.
В ближайшей перспективе, по мнению к.э.н., доцента Кафедры бизнес-информатики Финансового университета при Правительстве РФ Башкировой Ольги Владимировны, наиболее перспективными направлениями для внедрения ИИ станут: здравоохранение за счет интеллектуальной диагностики и разработки новых лекарственных соединений; логистика, где прогнозируются полностью автономные цепочки поставок и динамическое ценообразование и сельское хозяйство за счет системы точного земледелия, основанных на анализе спутниковых снимков и данных с сенсоров почвы.
Экономический эффект от ИИ в данных отраслях будет расти экспоненциально по мере накопления данных и удешевления вычислительных мощностей.