- Регистрация
- 23 Август 2023
- Сообщения
- 2 822
- Лучшие ответы
- 0
- Реакции
- 0
- Баллы
- 51
Offline
Введение
Данная статья была написана для крупнейшего сообщества цифровых управленцев "я-ИТ-ы" в рамках внутреннего стрима "Искусственный интеллект". Ее основная цель — дать тем, на чьих плечах сейчас лежит ответственность за выстраивание ИТ-инфраструктуры компаний, понимание технологического «сегодня» в сфере искусственного интеллекта (ИИ), решений, технологий, которые применяются и уже дают результат. И, что самое важное, обозначить вектор развития для понимания технологического «завтра», чтобы инфраструктура и процессы строились с учетом всех изменений, происходящих в этой весьма динамичной сфере.
Динамику развития технологий ИИ и их внедрения хорошо иллюстрирует свежее исследование группы компаний Б1: российский сегмент программного обеспечения с функциями ИИ ожидает взрывной рост — в среднем более 25% ежегодно до 2032 года. Еще в 2024 году объем этого рынка оценивался в 48 млрд рублей, а к 2032 году прогнозируется рост до 286 млрд. Основными драйверами станут AI-аналитика, спрос на приложения с AI-функционалом, автоматизация и переход на SaaS/PaaS-решения. Российский тренд повторяет глобальный: мировой рынок ПО к 2028 году будет расти быстрее среднерыночных показателей, а AI-решения станут ключевым фактором этого роста.
Сейчас, в 2025 году внедрение ИИ перестает быть модным экспериментом и превращается в важный инфраструктурный элемент бизнеса. Для современного ИТ-директора это означает: вы отвечаете не только за «железо» и софт, но и за способность компании адаптироваться к новой динамичной технологической реальности. Если сейчас не начать движение в сторону ИИ, через пару лет догонять будет в разы сложнее. Внедрение ИИ — это не про «купить новый сервер». Это прежде всего адаптация бизнес-процессов, обучение сотрудников к работе с новыми инструментами, новые метрики эффективности и оценка рисков. Все это осложняется тем, что в этой сфере практически нет готовых, отработанных годами практики, решений. В значительной мере — это освоение Terra Incognita. Как и в любой «хайповой» теме, очень много желающих продать сырые, непроверенные решения, обещания фантастических результатов от внедрения ИИ технологий. Но реальность всегда прозаичнее.
А потому очень важен обмен практическим опытом внедрения, совместного решения сложных задач. Особенно это касается сегмента малого и среднего бизнеса, который не может позволить себе дорогостоящие эксперименты, но в первую очередь может ощутить плюсы от внедрения таких технологий.
Где мы находимся сегодня?
По данным Ассоциации Big Data, объём российского рынка больших данных и ИИ к концу 2024 года достиг 320 млрд ₽, а инвестиции выросли на 36% до 305 млрд ₽ — и это лишь начало, развитие ожидается в диапазоне 20–30% ежегодно.
Экономический эффект уже заметен: только промышленность в 2023–2024 годах заработала на ИИ-решениях около 500 млрд. рублей. Эффект связан с сокращением производственных издержек (на 15%), уменьшением аварий на 15% и ростом качества продукции. Ведущие компании, вроде «СевСтали» и «Сибура», оценили совокупные выгоды от цифровизации в миллиарды — это не абстракция, а реальные деньги.
Эксперты Yakov & Partners и Яндекса сообщают, что уже 20 % крупных компаний применяют генеративный ИИ, а ещё около 27 % — экспериментируют. Ключевые направления внедрения: маркетинг, поддержка, R&D и ИТ.
Интересный факт, что большинство компаний отмечают как минимум 1–5% прироста EBITDA благодаря ИИ, и общее экономическое влияние до 2028 года может достигнуть 22–36 трлн рублей
Что касается мирового контекста — темпы не менее впечатляющие. К 2025 году глобальный рынок ИИ достигает $407 млрд, при CAGR около 23% с 2023 по 2025, а AI-инфраструктура — от аппаратного обеспечения до аналитических платформ — стремительно растёт.
Около 95 % компаний Fortune 500 уже используют ИИ, а в аналитике — порядка 65 % организаций внедряют или пробуют ИИ-технологии. Более того, 44 % отмечают снижение операционных затрат, а 62 % улучшают клиентский опыт благодаря ИИ-аналитике.
Сегодня можно выделить несколько направлений ИИ-технологий, которые уже перешли из категории «новинок» в статус повседневных инструментов.
Машинное обучение на структурированных данных - от классической предиктивной аналитики до скоринговых моделей, без которых не обходятся ни банки, ни ритейл.
Обработка естественного языка (NLP): чат-боты, автоматизация документооборота, поиск и классификация текстовой информации, в том числе на базе RAG систем.
Компьютерное зрение - от контроля качества продукции на производстве до анализа поведения покупателей в офлайн-торговле.
Интеллектуальная автоматизация бизнес-процессов (RPA + AI), где ИИ-модели усиливают роботизированные сценарии, беря на себя принятие решений в типовых операциях.
Рекомендательные системы, которые позволяют работать с информацией не только аналитикам, но и рядовым менеджерам.
Несомненно те направления, которые были перечислены также будут продолжать развиваться. Но куда будут направлены основные векторы технологического развития? Многие, задаваясь этим вопросом, смотрят на Запад. По объективным экономическим и технологическим причинам Запад нас опережает. С одной стороны это дает нам возможность иметь ориентир, но в тоже время создает опасную ловушку - в погоне за относительной целью оставаться вечно догоняющими. Глубоко убежден, что нужно всегда стремиться заглянуть дальше, за горизонт. Только так можно не только догнать, но и перегнать.
Рассмотрим основные технологические тенденции:
ИИ-помощники в офисных пакетах/ERP/CRM - от простого «подсказчика» к управляемому контуру. Крупные внедрения (например, соглашение Barclays и Microsoft на развёртывание Copilot для 100k+ сотрудников) показывают, что предприятия идут в потоковую автоматизацию работы с контентом и коммуникациями, а не в разрозненные пилоты. Для IT-директоров это про онбординг, права доступа, аудит следов ИИ и контроль побочных эффектов (данные, безопасность, комплаенс).
SLM (малые языковые модели) закрепляются как «рабочие лошадки» узких задач: быстрее, дешевле, легче дообучать, валидировать и запускать. В связке с графами знаний и RAG они дают ощутимый прирост точности, закрывают структурные куски пайплайна, оставляя большим языковым моделям (LLM) роль «объяснителя» на естественном языке.
RAG 2.0 - от «векторного поиска по документам» RAG движется к управлению атомарными знаниями, мультимодальности (текст, изображения, таблицы, аудио), адаптивному отбору контекста и интеграции с графами знаний (Graph-RAG). Новые обзоры и исследования фиксируют тренд на гибридные архитектуры (retriever / generator-centric), управление декодированием и устойчивость к «дрейфу знаний». Для бизнеса это равно предсказуемости ответа и объяснимости.
ИИ-агенты - розничный и финансовый сектор первыми внедряют агентные сценарии: работа с возвратами/обменами, уточнение заказа, KYC-процессы. На виду крупные кейсы вроде Klarna (ассистент обрабатывал ~2/3 обращений, <2 минут до решения, −25% повторных тикетов; при этом компания позже подчёркивала необходимость донастройки роли человека - хороший урок зрелости решения). Параллельно, и это весьма важно, платформы вводят границы применимости для агентов (пример Shopify - запрет покупок без финального человеческого подтверждения). Это про зрелое агентное управление, где ИИ выполняет «интеллектуальную рутину», а человек принимает решения и берет на себя ответственность.
ИИ-аналитика как драйвер управления. Одним из ключевых направлений становится переход от классической бизнес-аналитики к ИИ-аналитике. Если ранее компании ограничивались инструментами визуализации и описательной статистики, то теперь акцент смещается на предиктивные и рекомендательные модели. Системы способны не только обрабатывать и выявлять закономерности в больших массивах данных, но и предлагать оптимальные сценарии действий - от ценообразования и логистики до персонализации клиентских сервисов.
Это отнюдь не единственные тренды, но наиболее значимые, которые будут в ближайшие несколько лет определять ИИ-ландшафт.
Прогноз по развитию этих направлений в России (субъективный):
RAG - массовое внедрение в 2025–2026 гг. К концу этого периода начнется активный переход на модель 2.0
SLM и доменные модели - активные разработки и внедрение 2026-2027 гг
ИИ-агенты - пилоты в 2025, массово с 2027
ИИ-ассистенты - процесс уже активно идет, т.к. в значительной степени интегрируются в уже существующие продукты
ИИ-аналитика - как стандарт для крупных компаний с 2026 года
Недостаточно что-то просто внедрить, ведь любой сложный процесс требует контроля на каждом этапе, а значит измеримости. Измеримость дает ключевую возможность - управлять процессом.
Примеры метрик для оценки:
Качество: groundedness/faithfulness, Hallucination Rate, Precision/Recall, «повторы», эскалации.
Продуктивность: AHT, FCR/Resolution, «минуты сэкономленного времени» на сотрудника.
Экономика: Cost per Case, «экономия времени х ставка х конверсия применения − затраты на инференс и поддержку».
Управление качеством: непрерывные оценки по «золотым» наборам - встраивайте их как обязательную процедуру релизов и эксплуатации
С усилением роли ИИ в корпоративных процессах особое внимание следует уделить вопросам безопасности инференса языковых моделей. Традиционная схема работы через облако удобна, но несёт риск утечек: любой запрос на внешний сервис фактически означает передачу части внутренних данных за пределы компании. Для бизнеса это становится критически важным фактором — особенно там, где речь идёт о коммерческой тайне, клиентских базах или финансовых операциях. А в ряде случаев вступает в прямое противоречие с требованиями 152-ФЗ.
Альтернативой выступает локальный инференс - размещение моделей во внутреннем контуре. Ещё несколько лет назад такой вариант казался недостижимым из-за высоких требований к вычислительным ресурсам и отсутствию качественных open-source моделей, особенно с поддержкой русского языка. Однако сегодня рынок предлагает целый спектр открытых решений:
компактных, но достаточно производительных языковых моделей, работающих на сервере с ограниченными ресурсами;
высокопроизводительные решения, требующие значительных вычислительных мощностей, но являющиеся при этом самыми передовыми разработками.
Для многих организаций локальный запуск становится компромиссом между эффективностью и безопасностью: компании получают возможность использовать ИИ-инструменты в ежедневной деятельности, не вынося при этом чувствительные данные за пределы корпоративной инфраструктуры. В ближайшие годы именно баланс между облачными и локальными архитектурами будет определять стратегию внедрения ИИ в бизнес.
Roadmap для IT-директора (с прицелом на масштаб)
Выбор нескольких кейсов с понятной денежной метрикой.
Подготовка знаний: разложите регламенты на атомарные факты и правила, структурируйте их - это хорошая база для будущего внедрения RAG 2.0.
Платформы: офис - ИИ-ассистенты с контролем; бэкенд - SLM+RAG; фронт - агенты с заданными рамками.
Пилот на 2-3 месяца с заранее зафиксированными KPI и «точкой убийства».
Масштабирование: унифицируйте пайплайны знаний, чтобы не плодить «зоопарк» индексов.
Управление процессами: роли и права агентов, журналирование действий, расследования, политика источников, «второй ключ» на чувствительные операции.
Экономика инференса: регулярно пересматривайте тарифы/архитектуру - особенно с учётом текущей разницы в стоимости вызовов LLM в РФ. В ряде случаев есть смысл рассмотреть возможность локального инференса.
Люди: повышение квалификации, обновлённые SOP-ы, ответственность владельцев знаний.
ИИ перестаёт быть экзотикой и «модной темой». Завтра ИИ станет необходимым условием выживания бизнеса. Для ИТ-директора это не «ещё один проект», а стратегическая трансформация. Сегодня есть шанс заложить фундамент, который через 2–3 года станет основой конкурентоспособности вашей компании.