Российские специалисты оценили возможности внедрения ИИ в производственные процессы и бизнес-практику, и пришли к выводу, что простое создание ИИ-моделей не способствует повышению эффективности.
Как отмечают эксперты «Независимой газеты», функции ИИ требуют адаптации под конкретные задачи, однако этим могут заниматься в основном крупные компании с внушительными финансовыми ресурсами.
Ссылаясь на исследование ВШЭ, аналитики говорят о цифровом распутье, на котором оказались российские предприниматели. В крупных и средних организациях уже созданы специализированные центры компетенций по ИИ, которые теоретически предлагают решать задачи путем интеграции генеративных моделей в бизнес-процессы.
Тем не менее, инновации ради самих инноваций не приводят к эффективности, при этом отвлекая ресурсы. Компании уже понимают, что генеративный искусственный интеллект не является универсальным решением, и для достижения успеха необходимы сочетания с другими технологиями.
В ходе конференции российского объединения компаний, занимающихся разработкой программного обеспечения, «Руссофт», советник гендиректора компании Content AI Олег Сажин пояснил, что «голая» ИИ-модель «нуждается в обвязке из модулей, выполняющих различные операции». Это приводит к повышению цен на услуги разработчиков платформ с комбинированным использованием генеративных моделей и классических алгоритмов.
Согласно данным ВШЭ, доработка внедренных ИИ-решений является дорогостоящей стратегией, поэтому в настоящее время ИИ-решения используются лишь в 5% российских организаций. Из них в компаниях с численностью от 500 человек — 15%, а в организациях с числом работников менее 100 — 4%.
Наиболее востребованной остается обработка визуальных данных с помощью ИИ, который активно используется в маркетинге и продажах, тогда как в логистике и транспортировке — довольно редко.
При этом предприятия с численностью менее 100 человек применяют ИИ в управлении персоналом (58%).
В крупных компаниях наблюдается более высокий интерес к использованию ИИ-технологий для обеспечения безопасности (у 37% таких организаций) и для решения задач, связанных с логистикой и транспортом — у 23% компаний.
Чаще всего предприятия заказывают разработку ИИ у внешнего поставщика или приобретают готовое решение. Крупные компании (34%) создают их собственными силами, или дорабатывают программное обеспечение (23%).