Как российские компании преодолевают барьеры внедрения искусственного интеллекта

Дефицит инженеров, новые требования к защите данных и спорные цифры окупаемости – вызовы, с которыми сталкивается российский бизнес на пути к масштабированию технологий искусственного интеллекта (ИИ). На сессии «Альянса в сфере ИИ» «Раскрывая потенциал ИИ: преодолеваем ключевые барьеры внедрения в бизнесе», состоявшейся в Москве в рамках конференции AI Journey, руководители крупнейших компаний рынка представили конкретные решения: партнерство с технологическими гигантами, создание корпоративных образовательных программ и гибридную модель инвестирования в ИИ-проекты.

По данным исследования Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики», в 2024 г. ИИ и машинное обучение использовали уже 66% российских организаций, и в ближайшие годы данный показатель может достичь 100%. Как отметил модерировавший сессию председатель наблюдательного совета «Альянса в сфере ИИ» и первый заместитель председателя правления Сбербанка Александр Ведяхин, среди отечественных компаний есть как лидеры, так и те, «у кого пока не все получается». «Мы решили говорить не только об успехах, но и о трудностях», – подчеркнул он.

Дефицит естественного интеллекта

Согласно представленным на сессии результатам опроса членов «Альянса» и участников отраслевых клубов, в котором приняли участие более 150 компаний, основным препятствием для внедрения ИИ является кадровый дефицит. Человеческий фактор проявляется в нехватке квалифицированных специалистов и низком уровне компетенций среди сотрудников.

«Сегодня профессионалов в сфере ИТ взращивает, по сути, не система образования. В большей степени этим занимаются именно крупные компании, которые верят в потенциал технологий и вкладываются в них», – констатировал президент Т-Технологий, материнской компании Т-Банка Станислав Близнюк. Проблема с кадровыми ресурсами, по его мнению, проявляется в двух аспектах. Прежде всего, существует острая нехватка самих специалистов, способных разрабатывать и внедрять решения на основе ИИ. Кроме того, многие руководители недостаточно понимают ценность таких технологий и не уделяют им должного внимания при распределении ресурсов и определении приоритетов развития компаний. По словам Близнюка, необходимо активно продвигать внедрение ИИ во всех отраслях, включая те, что сегодня отстают в технологическом плане. «Это создаст спрос и сформирует кадровый резерв», – считает топ-менеджер Т-Банка.

Вместо того чтобы конкурировать за дорогостоящих специалистов на рынке, нефтехимическая компания «Сибур» выбрала путь партнерства с крупными игроками технологического сектора, рассказал член правления и исполнительный директор компании Василий Номоконов. «Научившись работать с нами, они могут масштабировать свой опыт и на другие промышленные предприятия, выходя за рамки нашей отрасли», – подчеркнул он.

Для разработки ИИ-агентов, добавил спикер, привлекаются узкопрофильные стартапы, которые работают эффективнее и быстрее штатных сотрудников. Это исключает необходимость содержания в штате редких специалистов под конкретные проекты, пояснил представитель «Сибура». При этом для отдельных больших задач компания нанимает инженеров напрямую, но в ограниченном количестве: ровно в том объеме, который необходим для поддержания критически важных направлений, рассказал Номоконов.

Чтобы преодолеть системный дефицит квалифицированных кадров и обеспечить индустрию ИИ новым поколением профессионалов, крупные компании развивают собственные образовательные программы. Близнюк напомнил, что «Сибур» стал одним из ключевых партнеров созданного два года назад Центрального университета (негосударственный вуз, основанный по инициативе Т-Банка при поддержке ряда ИТ-компаний. – «Ведомости. Инновации и технологии»). «Эксперты «Сибура» участвуют в образовательном процессе: читают лекции, руководят научно-исследовательской деятельностью студентов и организуют стажировки», – отметил Близнюк.

Номоконов, в свою очередь, высоко оценил вклад технологических компаний в подготовку специалистов для рынка. «Коллеги заняты крайне полезным делом – выращивают кадры, благодаря этому мы находим ИТ-специалистов», – подчеркнул он.

Новое поколение профессионалов, сформированное в цифровой среде, откроет для технологий такие возможности применения, которые сегодня трудно представить, уверены участники сессии.

Новая кибербезопасность

Второе по значимости препятствие для масштабирования ИИ, согласно опросу «Альянса», – инфраструктурные проблемы, включающие недостаточное качество данных, дефицит вычислительных ресурсов и требования кибербезопасности.

Старший вице-президент Сбербанка Андрей Белевцев считает, что ключевой вызов сегодня – совместить практическое освоение и внедрение технологий ИИ с соблюдением жестких требований корпоративной безопасности. Для решения этой задачи в «Сбере» была внедрена система раздельного доступа к ИИ. Сотрудники используют единый интерфейс GigaChat, который предоставляет доступ к двум изолированным средам, рассказал Белевцев. При подключении из офиса открывается защищенный сегмент ИИ-среды, позволяющий работать с внутренними документами: презентациями, таблицами и другими рабочими файлами. Одновременно доступна и публичная версия сервиса для личных запросов.

Как отметили участники дискуссии, ограничения по кибербезопасности не подразумевают передачу данных за пределы корпоративного периметра. Этот нормативный барьер сокращает возможности многих организаций по использованию сторонних облачных сервисов для работы с ИИ, даже если у компаний есть технологические решения для этого, подтвердили представители российского ИТ-сектора. Облачный провайдер позволяет платить только за используемые ресурсы, что в конечном итоге оказывается дешевле и быстрее, чем содержать собственную инфраструктуру, отметил Белевцев. Поэтому, по его мнению, специалистам по кибербезопасности необходимо сосредоточиться на том, как обеспечить защищенное использование облачных сервисов.

«С развитием ИИ кибербезопасность становится гораздо более интересной сферой для математиков, для талантливой молодежи», – уверен главный управляющий директор Альфа-банка Владимир Верхошинский. Работа в этой области, по его мнению, становится все более престижной, поскольку там сосредоточены самые передовые идеи и инновации.

Расчет и вера

Значительной преградой для внедрения ИИ остаются экономические ограничения. Участники опроса «Альянса» выделили такие проблемы, как недостаточная доступность капитала, отсутствие поддержки со стороны руководства компаний и недоказанная окупаемость инвестиций в проекты по развитию ИИ.

Верхошинский рассказал о подходе Альфа-банка к принятию инвестиционных решений в сфере ИИ, при котором анализ данных сочетается с управленческим опытом. «В этом году более 73% всех инвестиций в технологии у нас – это ИИ и все, что с ним связано. Это десятки миллиардов рублей», – сообщил он. По словам топ-менеджера, для устоявшихся направлений используются точные метрики и расчеты, однако для новых инициатив банк применяет принцип «даже если», когда решение о запуске принимается на основе оценки потенциального экономического эффекта даже при минимальном улучшении показателей. «Сейчас нельзя не вкладываться в ИИ. Те, кто только начали это делать, уже опоздали», – уверен Верхошинский.

Ошибки в информационной безопасности считаются очевидным риском, но финансовые просчеты в области ИИ могут быть не менее опасными, отметил Близнюк. В подходе Т-Банка к оценке эффективности ИИ-проектов он выделил два направления. Первое – прямая операционная эффективность, выражающаяся в оптимизации существующих бизнес-процессов. Для таких проектов действует строгое финансовое правило: инвестиции должны окупаться в течение следующего года, рассказал Близнюк.

Второе направление связано с созданием принципиально новых продуктов, где применение ИИ открывает ранее недоступные возможности. Такие инициативы, по мнению председателя правления Т-Банка, требуют более сложной системы оценки, поскольку связаны со стратегическими «прыжками веры» и могут приносить качественно иной эффект, не всегда поддающийся традиционным методам расчета окупаемости. «Хотя не все подобные инициативы достигают ожидаемого результата, в корпоративной культуре компании закреплена философия Test & Learn, которая предполагает толерантность к ошибкам и воспринимает их как часть инновационного процесса», – заключил Близнюк.