Искусственный интеллект в российском бизнесе: реальность и будущее

Все больше российских компаний внедряют генеративный искусственный интеллект (AI) — от финансового сектора до промышленности. Разбираемся, где технологии уже работают и какие индустрии готовятся к масштабным изменениям.

Новый взгляд бизнеса на искусственный интеллект

Стала четко видна разница между компаниями, которые активно внедряют генеративный AI, и теми, кто остается в позиции скептиков, считая эту технологию очередным хайпом. Компании-лидеры уже сформировали необходимые внутренние структуры, определили архитектуру внедрения AI и начали применять его в конкретных бизнес-задачах. Имеется четкий план и цели по достижению эффекта. По исследованиям видно, что более 50% российских компаний внедрили GenAI хотя бы в одну свою функцию.

В то же время есть компании, которые придерживаются позиции «30 лет жили без генеративного искусственного интеллекта и еще столько же проживем». Но процесс трансформации необратим, хотя глобальные сдвиги пока не стали всем очевидны.

Интерес к отечественным разработкам остаётся высоким. Например, популярностью пользуется GigaChat, благодаря вопросам работы с русским языком, «понимания» российского контекста и безопасности данных. Это важно при внедрении AI в критически важные бизнес-процессы.

Трансформация индустрий и процессов

Сферы бизнеса, такие как IT и финансы, лидируют по внедрению генеративного AI. В этих отраслях уже более 70% компаний либо пилотируют, либо активно используют технологии в бизнес-процессах. В других областях, таких как e-com, телеком и сервисные индустрии, проникновение AI превышает 60%.

Примеры применения включают чат-ботов, системы поддержки операторов, инструменты для персонализированного подбора продуктов. В «Сбере», например, AI помогает клиентам быстро ориентироваться в ассортименте и предлагает индивидуальные решения.

AI также активно применяется при подборе персонала. Это особенно важно для крупных компаний, нанимающих тысячи сотрудников в год. AI помогает рекрутерам анализировать резюме, ускоряя процесс отбора кандидатов.

Важно отметить участие AI и в разработке, а также выводе на рынок новых продуктов. Например, один из клиентов использовал GigaChat для разработки рецептов и дизайна этикеток для газированных напитков, что ускорило переход от идеи к реализации продукта.

Практические вызовы внедрения AI

Основные барьеры на пути внедрения AI — недостаток инфраструктуры и компетенций. Многие компании ранее не инвестировали в AI-технологии, а также испытывают дефицит специалистов. Это требует комплексного подхода — от вложений в обучение персонала до разработки стратегии интеграции AI.

Определить экономический эффект от AI напрямую иногда сложно. Например, ускорение поиска информации или суммаризация документов имеет косвенное влияние на финансовые показатели, но более конкретные бизнес-процессы, такие как персонализированные предложения в e-commerce или банковской сфере, показывают явные результаты через А/Б-тестирование.

Будущее AI в бизнесе

AI начнет трансформировать не только b2c-индустрии, такие как финансы и e-com, но и другие отрасли в ближайшие несколько лет. Значительное число организаций сделает AI неотъемлемой частью своих процессов.

Тренд на увеличение инвестиций в AI заставит модели становиться умнее, точнее и дешевле в использовании. Количество сценариев применения AI продолжит расти, и мы увидим больше систем, автоматизирующих сложные задачи.

Законодательная база

• Федеральный закон от 27.07.2006 № 149-ФЗ «Об информации, информационных технологиях и о защите информации»
• Федеральный закон от 27.07.2006 № 152-ФЗ «О персональных данных»
• Федеральный закон от 3 июля 2016 г. №244-ФЗ «О государственной программе Российской Федерации «Цифровая экономика Российской Федерации»