— Максим, как российские компании подходят к выбору ИИ-инструментов и решений?

 — Для тестов или некритичных задач российские компании чаще выбирают облачные решения отечественных вендоров, например, Яндекса, Just AI, CorpGPT и других. Для работы с коммерческой тайной или персональными данными бизнес локально разворачивает open-source большие языковые модели, например, из семейства Qwen, GLM, Gemma и других. Как правило, это легкие модели, которые не требуют серьезных мощностей и работают на кластере из 5-10 GPU.

Директор Дирекции разработки и внедрения ПО компании «Инфосистемы Джет» Максим Андрианов
Фото: «Инфосистемы Джет»

На выбор в пользу локальных моделей влияют требования к информационной безопасности – службы ИБ просто не разрешат загружать конфиденциальные данные в облачные фронтир-модели.

 — Для каких задач, процессов, подразделений ИИ-решения уже уверенно используются, а для каких набирают популярность?

 — По результатам нашего недавнего исследования ИИ в крупных российских компаниях, чаще всего искусственный интеллект приживается в процессах, где уже есть цифровой след. Один из популярных кейсов – поддержка клиентов и сотрудников, об этом нам рассказали 75 % крупных компаний. Так, например, группа «Свеза» тестирует агента, который помогает сотрудникам находить данные в регламентах и инструкциях. А DPD на базе ИИ сделал автоматизированное решение для работы с запросами клиентов, которое автоматически обрабатывает 86 % исходящих звонков, 93 % чатов, а также больше половины писем и входящих звонков.

Искусственный интеллект также хорошо себя проявляет в аналитике, BI и ИТ-службах, в частности, снимает рутинные задачи с инженеров. Например, в «Т-Технологиях» ИИ-агентов для разработки используют 85-90 % разработчиков.

Из функциональных направлений, в которых популярность искусственного интеллекта растет, могу отметить маркетинг, продажи и HR. По данным исследования, ИИ в них уже использует примерно половина крупных компаний, и цифра продолжит расти. Также ИИ постепенно приходит и в традиционно консервативные команды юристов и бухгалтеров.

Приведу в пример наш внутренний опыт: с помощью большой языковой модели, развернутой внутри контура компании, мы автоматизировали обработку платежных документов. Это помогло снизить количество ручных операций и минимизировать риск ошибок при переносе платежных данных.

 — Что является стоп-фактором для внедрения ИИ?

 — Один из основных барьеров внедрения искусственного интеллекта – неготовность процессов, инфраструктуры данных и сложности интеграции ИИ с корпоративными системами. В рамках нашего исследования об этом нам сообщили 44 % крупных компаний. Ценность искусственного интеллекта напрямую зависит от качества данных, цифровизации процессов и наличия необходимых интеграций, поэтому создание AI-ready фундамента – основной шаг перед внедрением ИИ в компании.

Также российские компании сталкиваются с высокой стоимостью GPU (58 %), юридическими рисками (56 %), ограничениями инвестиционных бюджетов и дефицитом экспертов (более 40 %).

Важно отметить, что ИИ-проекты могут находиться на стадии пилота, но «не дожить» до промышленной эксплуатации. 46 % опрошенных нами компаний сворачивали проекты, потому что они не приносили экономического эффекта.

 — Поделитесь, пожалуйста, вашим видением развития тренда на использование бизнесом ИИ.

 — Мы видим два глобальных тренда на российском рынке искусственного интеллекта.

Первый – компании движутся к агентным решениям, которые могут решать рабочие задачи при минимальном участии человека или вообще без него. По результатам исследования более 60 % компаний интересуются автономными агентами и мультиагентными системами. Еще 33 % изучает полуавтономных агентов.

Второй тренд на горизонте 2030 года вместе с развитием ИИ-агентов – крупный бизнес движется к независимости от вендоров. Исторически компании приобретали дорогостоящие вендорские решения, чьи возможности не использовали полностью. С ИИ профильные специалисты смогут создавать собственные решения для работы, и в некоторых отраслях уже это делают. Это могут быть модули для CRM, узкоспециализированные решения для инженерных изысканий и многое другое. Поэтому в ближайшие 3-4 года мы ожидаем постепенного снижения роли вендоров на рынке корпоративного ПО.

 — Большое спасибо за беседу!