ОСОБЕННОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА НА ПРЕДПРИЯТИЯХ В РОССИИ

АННОТАЦИЯ

Тема исследования посвящена изучению особенностей внедрения и использования технологий искусственного интеллекта (ИИ) в российских компаниях. В работе рассматриваются ключевые направления применения ИИ в различных отраслях экономики, включая промышленность, финансовый сектор, магазины. Особое внимание уделяется специфическим вызовам и ограничениям, с которыми сталкиваются российские организации при интеграции ИИ-решений, таким как недостаточная цифровая зрелость, кадровый дефицит и регуляторные барьеры. Исследование также затрагивает вопрос влияния государственной политики и поддержки на развитие ИИ в стране. В заключение представлены перспективы и возможные пути преодоления существующих препятствий для более широкого и эффективного использования ИИ в бизнесе.

ABSTRACT

The research topic is devoted to the study of the peculiarities of implementation and use of artificial intelligence (AI) technologies in Russian companies. The paper considers the key areas of AI application in various industries, including industry, financial sector, and stores. Special attention is paid to the specific challenges and limitations faced by Russian organizations in integrating AI solutions, such as insufficient digital maturity, staffing shortages, and regulatory barriers. The study also touches upon the impact of government policies and support on AI development in the country. It concludes by presenting perspectives and possible ways to overcome existing obstacles for wider and more effective use of AI in business.

Ключевые слова: искусственный интеллект, цифровизация, конкурентоспособность, бизнес.

Keywords: artificial intelligence, digitalization, competitiveness, business.

Применение искусственного интеллекта (ИИ) на российских предприятиях становится ключевым фактором повышения эффективности и конкурентоспособности в реалиях современной экономики. Это обусловлено растущими требованиями к оптимизации производственных процессов, автоматизации рутинных операций и анализа больших объемов данных. Искусственный интеллект способен значительно ускорить принятие решений, повысить точность прогнозирования и улучшить качество продукции. Однако успешная интеграция искусственного интеллекта требует учета специфики российского рынка, включая особенности законодательства, уровень цифровизации и готовность персонала к работе с новыми технологиями. Таким образом, правильное применение искусственного интеллекта является важным стратегическим шагом для предприятий, стремящихся к устойчивому развитию и лидерству в своей отрасли.

История создания искусственного интеллекта началась в середине XX века. В 1950-х годах британский математик Алан Тьюринг предложил тест, известный как "Тест Тьюринга", который стал основой для оценки способности машины имитировать человеческое мышление. В 1956 году на конференции в Дартмутском колледже был введен термин "искусственный интеллект". С тех пор развитие ИИ происходило благодаря прогрессу в области математики, информатики и вычислительной техники. С 2010 года увеличившаяся мощность компьютеров позволила сочетать большие данные с методами глубокого обучения на основе нейросетей.

Искусственный интеллект представляет собой научную дисциплину, направленную на создание вычислительных систем, которые способны имитировать когнитивные функции человека, такие как обучение, рассуждение и решение проблем [1]. Когда пользователь задает запрос или команду, программа анализирует его, проводит поиск в интернете и генерирует ответ. В настоящий момент существуют программы для создания текстов, презентаций, изображений, музыки, видео и многого другого. Коммерческие компании, которые смогут грамотно и аккуратно воспользоваться предоставленным им инструментарием искусственного интеллекта, могут рассчитывать на уменьшение стоимости рекламных затрат, фонда заработной платы.

Согласно исследованиям американской консалтинговой компании, PricewaterhouseCoopers ускоренное развитие и проникновение ИИ обеспечат к 2030 году увеличение мирового ВВП на 14%. Повышение производительности труда будет способствовать первоначальному росту ВВП, поскольку компании стремятся «увеличить» производительность своей рабочей силы с помощью технологий искусственного интеллекта и автоматизировать некоторые задачи и роли [2]. В свою очередь глобальный институт McKinsey ожидает, что около 70% компаний внедрят как минимум один тип технологии искусственного интеллекта к 2030 году [3]. Данные исследования показывают, насколько сильно бизнесу необходимо подстраиваться под новые реалии, чтобы не проиграть в конкурентной гонке.

Одним из ключевых факторов развития ИИ в России является государственная поддержка. В 2019 году была принята национальная программа "Цифровая экономика", в рамках которой был выделен отдельный раздел, посвященный искусственному интеллекту. Программа предусматривает финансирование исследований и разработок в области ИИ, а также создание инфраструктуры для внедрения технологий. Кроме того, государство активно поддерживает образовательные инициативы, направленные на подготовку специалистов в области ИИ и машинного обучения. По состоянию на конец 2023 года в России в рамках реализации национального проекта «Цифровая экономика» выданы 839 грантов на развитие технологий искусственного интеллекта.

Герман Греф, глава Сбербанка, на открытом «Уроке Цифры» высказал свое мнение относительно технологии искусственного интеллекта: «Генеративный искусственный интеллект — одна из самых потрясающих технологий. На мой взгляд, самая интересная из всего, что человечество придумывало. Потому что взаимодействие с ним открывает нам абсолютно новые горизонты. Эта новая технология станет драйвером развития всех остальных технологий» [4]. Сегодня ИИ в Сбербанке помогает в обнаружении сомнительных операций и борьбе с мошенничеством. Благодаря алгоритмам машинного обучения, анализируется поведение клиентов и транзакционные данные в режиме реального времени, что позволяет выявить отклонения и сигнализировать о потенциальных рисках. Таким образом, банк получает возможность быстро реагировать на мошеннические действия и обеспечивать безопасность активов своих клиентов.

Далее рассмотрим другие российские компании, успешно внедрившие искусственный интеллект:

1. Российское розничная сеть по продаже бытовых и продовольственных товаров «ВкусВилл». Компания использовала искусственный интеллект для создания пейзажей, украсивших упаковки новой линейки макарон. Задача заключалась в изменении восприятия обычного продукта, поэтому компания выбрала дизайн с изображениями, отсылающими к высокому искусству. Ирина Ворохова, арт-директор отдела дизайна упаковки во ВкусВилле: «Это был наш первый опыт, сейчас мы используем нейросеть с целью генерации изображений для наших упаковок. Но то, какие эмоции должен передавать дизайн-концепт, какие будут использованы шрифты, цвета, алгоритм дифференциации товаров — это творчество, куда мы не допускаем компьютерное мышление. Используя генеративные нейросети, понимаешь, как много нового может принести сотрудничество с искусственным интеллектом. Это не только экономия ресурсов, оптимизация процессов, расширение профессионального опыта, но и ускорение запуска продукта на полку» [5].

2. Маркетплейс «OZON» начал тестировать ИИ-инструменты для визуализации одежды на модели. Данный инструмент позволит продавцам создавать товарные карточки без проведения фотосессий, что значительно сэкономит средства и увеличит количество товара.

На начальном этапе тестирования пользователи получают возможность загрузить в ИИ-генератор фотографии женской одежды на однотонном фоне. Сервис автоматически генерирует карточку товара с изображением на виртуальной модели, которую продавец сможет применить в своем объявлении [6].

3. Нейросеть "Газпром нефти" нашла новые залежи углеводородов в ХМАО и Томской области на Вахском месторождении. По предварительным оценкам, их начальные извлекаемые запасы составляют не менее 100 тыс. тонн нефти. Компания объясняет, что цифровая программа использует алгоритмы машинного обучения для анализа сотен гигабайт данных с работающих скважин. Программа выявляет скрытые закономерности и помогает определить местонахождение нефти, которую невозможно было обнаружить традиционными способами. ИИ способна обработать данные с тысячи скважин всего за несколько минут, учитывая всю доступную геологическую и геофизическую информацию компании [7].

4. Телекоммуникационная компания «Мегафон» в 2021 году заключила договор с американским актером Брюссом Уиллисом о возможности использовать его визуальный образ в рекламе продуктов компании.  Внешний вид актера было воссоздан при помощи технологии генерации лиц на основе нейросетевых алгоритмов. Это помогло компании сэкономить значительные средства, так как отпала необходимость привозить и размещать киноактера, что в ситуации пандемии было организовать достаточно проблематично [8].

Согласно исследованиям НИУ ВШЭ в 2024 г. основной проблемой внедрения искусственного интеллекта являются затраты компаний [9]. Проблема значительных расходов на внедрение и эксплуатацию технологий искусственного интеллекта является актуальной для всех организаций, использующих ИИ, независимо от их размера: данная проблема была отмечена двумя третями крупных, средних и малых предприятий. При этом крупные компании сталкиваются с трудностями в привлечении квалифицированного персонала для разработки, внедрения и поддержки эксплуатации технологий ИИ, а также испытывают сложности с интеграцией этих технологий в свои производственные и бизнес-процессы чаще, чем малые и средние организации. Можно выделить 4 основные статьи расходов при внедрении ИИ в компании: расходы на специалистов, на вспомогательное программное обеспечение, на инфраструктуру и на обеспечение информационной безопасности. В целях экономии компании могут воспользоваться уже готовыми решениями, а не разрабатывать для себя индивидуально, однако они не смогут подстроить данный продукт полностью под свои нужды и задачи.

В настоящий момент многие предприятия в России пока не обладают достаточным уровнем цифровой инфраструктуры и культуры для полноценного использования возможностей ИИ. Также в ряде случаев российским компаниям сложно получить необходимые данные либо обеспечить их соответствие требованиям конфиденциальности и безопасности. Также законодательство, регулирующее использование ИИ и обработку персональных данных, в России еще развивается. Отсутствие четкой правовой базы иногда затрудняет внедрение инновационных решений и создает дополнительные риски для бизнеса. Однако о положительных тенденциях в отношении ИИ в России говорит рост числа ИТ-специалистов. Как сообщил Максут Шадаев, министр цифрового развития России, количество сотрудников ИТ-компаний увеличилась на 50% за последний 4 года и достигло 850 тысяч человек [10].

Тем не менее, несмотря на существующие вызовы, перспективы применения ИИ на российских предприятиях остаются весьма оптимистичными. Государственная поддержка цифровизации, развитие образовательных программ в сфере IT и постепенное улучшение нормативно-правовой базы создают условия для дальнейшего роста и распространения технологий ИИ, что позволит предприятиям не только повысить свою конкурентоспособность на глобальном рынке, но и внести значительный вклад в устойчивое социально-экономическое развитие страны.

Список литературы:

1. Сидоров К.В., Смирнов А.Н. Современные подходы к разработке систем искусственного интеллекта // Информатика и системы управления. 2020. № 3. С. 45–52
2. Sizing the prize // PWC URL: https://www.pwc.com/gx/en/issues/artificial-intelligence/publications/artificial-intelligence-study.html
3. Notes from the AI frontier // McKinsey URL: https://www.mckinsey.com/featured-insights/artificial-intelligence/notes-from-the-ai-frontier-modeling-the-impact-of-ai-on-the-world-economy (дата обращения: 20.02.2025).
4. Герман Греф на открытом «Уроке Цифры» рассказал школьникам о перспективах искусственного интеллекта // Коммерсантъ URL: https://www.kommersant.ru/doc/7215612 (дата обращения: 15.01.2025).
5. ВкусВилл применил искусственный интеллект в дизайне упаковки для линейки макарон // Retail.ru URL: https://www.retail.ru/rbc/pressreleases/vkusvill-primenil-iskusstvennyy-intellekt-v-dizayne-upakovki-dlya-lineyki-makaron/ (дата обращения: 01.02.2025).
6. Как использовать нейросети продавцам на маркетплейсах // OZON Seller URL: https://seller.ozon.ru/media/boost/7-nejrosetej-dlya-prodavcov-na-marketplejsah/ (дата обращения: 01.02.2025).
7. Нейросеть "Газпром нефти" обнаружила новые запасы нефти в Сибири // ТАСС URL: https://tass.ru/ekonomika/17974809 (дата обращения: 20.02.2025).
8. Брюс Уиллис стал лицом «Мегафона» // Ведомости URL: https://www.vedomosti.ru/media/articles/2021/08/16/882179-bryus-uillis-stal-litsom-megafona (дата обращения: 20.02.2025).
9. Практики и перспективы внедрения технологий ИИ // НИУ ВШЭ URL: https://issek.hse.ru/news/986408315.html (дата обращения: 01.03.2025).
10. Рынок труда в России (ИТ и телеком) // Tadviser URL: https://www.tadviser.ru/index.php/%D0%A1%D1%82%D (дата обращения: 10.02.2025).