Лишь 10–15% компаний в России дошли до масштабного внедрения ИИ
Российский бизнес постепенно уходит от точечных экспериментов с искусственным интеллектом и начинает встраивать технологию в более широкий набор процессов. Компании все чаще оценивают ИИ не по самому факту внедрения, а по тому, как он влияет на выручку, затраты и скорость работы. Об этом рассказал генеральный директор сервиса ИИ-аналитики и автоматизации продаж «Аихаб» Алексей Авдеев, сообщает ПроКазань.
По словам эксперта, еще недавно многие организации ограничивались отдельными пилотами. Они тестировали чат-боты, генеративные модели или инструменты аналитики, не связывая их с основной инфраструктурой компании.
Сейчас подход становится другим. Бизнес стремится понять, где именно искусственный интеллект способен приносить измеримый эффект и какие процессы имеет смысл перестраивать под его использование.
Особенно быстро такие решения распространяются в отраслях, где много клиентских взаимодействий. К ним относятся финтех, электронная коммерция, реклама, телекоммуникации, недвижимость и автомобильный рынок.
В этих сферах ИИ уже используется не только для анализа данных. Технология помогает работать с клиентами, сопровождать продажи и автоматизировать часть коммуникаций.
Например, система может анализировать историю обращения, учитывать предыдущие контакты с клиентом и подсказывать сотруднику, каким должен быть следующий шаг. В более продвинутых сценариях ИИ способен самостоятельно внести информацию в CRM и подготовить дальнейшее действие по сделке.
При этом искусственный интеллект постепенно выходит за пределы клиентского сервиса. Его применяют при работе с документами, бухгалтерией, кадровыми процессами и налоговым учетом.
На производстве востребованы другие инструменты. ИИ используют для контроля качества с помощью компьютерного зрения, прогнозирования неисправностей оборудования и создания цифровых моделей производственных объектов.
По оценке Авдеева, объем российского рынка генеративного ИИ по итогам прошлого года составлял около 58 млрд рублей. К 2030 году он потенциально может вырасти до 778 млрд рублей. Среднегодовой темп роста при таком сценарии оценивается примерно в 68%.
Несмотря на высокую динамику, до полноценного промышленного внедрения дошло пока сравнительно мало компаний. По словам эксперта, их доля составляет около 10–15%.
Причина в том, что масштабирование ИИ требует гораздо большего, чем подключение отдельного сервиса. Компании необходимо объединить данные, выстроить инфраструктуру, определить цели и изменить связанные бизнес-процессы.
Если этого не сделать, даже современный инструмент может остаться локальным решением, которое используется в одном подразделении и практически не влияет на общий результат.
Еще одной проблемой остается нехватка отраслевых моделей. Универсальные системы не всегда подходят для сложной профессиональной терминологии, технических документов и специализированных массивов данных.
Создание таких решений требует больших объемов качественной информации и значительных вычислительных ресурсов. Это делает внедрение сложнее и дороже.
Отдельное внимание бизнесу приходится уделять информационной безопасности. Масштабное использование ИИ связано с обработкой корпоративных данных, поэтому необходимо заранее определить правила доступа и перечень допустимых сценариев.
Компании должны понимать, какие сведения можно передавать в ИИ-системы, где допустима автоматизация и какие решения по-прежнему требуют участия человека.
По словам Авдеева, следующий этап развития рынка будет связан с более глубокой интеграцией технологии. Основным показателем станет не количество подключенных ИИ-инструментов, а то, насколько они встроены в работу компании и дают измеримый результат.
