ИИ меняет мир, и кто адаптировался к изменениям, окажутся в выигрыше

Искусственный интеллект уже не просто технология будущего – это реальность, которая меняет бизнес, повседневную жизнь и даже творчество. Но как быстро растет рынок ИИ-проектов? Какие сегменты развиваются быстрее всего и с какими вызовами сталкиваются компании при внедрении ИИ-решений, рассказал Алексей Пилипчук, технический директор «Софтлайн Решения».

Рынок ИИ-проектов растет стремительно. Какие сегменты развиваются быстрее всего?

Рынок ИИ действительно переживает взрывной рост. Мы видим, как новые решения появляются как в публичном, так и в локальном сегментах. ИИ уже используется для создания фильмов, автоматизации рутинных задач и даже в повседневной жизни – от умных помощников до систем анализа данных.

Если говорить о сегментах, то практически все направления демонстрируют рост. Однако мировой опыт показывает, что особенно выделяется рынок оборудования для ИИ. В России, к сожалению, есть ограничения, связанные с графическими процессорами (GPU), поэтому у нас акцент смещен на обработку естественного языка и анализ данных.

Какие глобальные факторы оказывают наибольшее влияние на рынок ИИ?

Главный фактор – это данные. Мир накопил колоссальные объемы информации, которые требуют обработки. Увеличение вычислительных мощностей и растущий спрос на автоматизацию, включая рутинные операции, создают идеальные условия для развития ИИ. Это дает мощный толчок для его внедрения в самые разные сферы – от медицины до ритейла.

Как изменились потребности заказчиков за последние 2-3 года? Какие запросы стали доминирующими?

Заказчики стали более прагматичными. Они хотят видеть прорывные технологии, но при этом требуют подтвержденные кейсы. Главный вопрос, который я слышу: «Где это уже работает?» – Не все готовы быть первопроходцами.

Сегодня ИИ рассматривается как инструмент для оптимизации рутинных процессов. Например, колл-центры активно внедряют «роботов», а редакторов заменяют платформы, которые анализируют новости из открытых источников и автоматически формируют тексты.

С какими основными трудностями сталкиваются заказчики при внедрении ИИ-решений?

Основная проблема – это недооценка потенциала ИИ. Заказчики часто не готовы тратить время на полное освоение технологий. Кроме того, на рынке не хватает специалистов, которые могут не только внедрять решения, но и интегрировать их с существующими системами.

Еще одна большая проблема – это безопасность данных. Многие опасаются утечек, но при этом не готовы инвестировать в инфраструктуру, необходимую для работы локальных моделей.

Какие технологии ИИ наиболее востребованы сегодня? Почему?

На первом месте – компьютерное зрение. Оно используется для распознавания изображений и видео, например, в системах антидроновой защиты или для анализа документов в ритейле.

Второе направление – обработка естественного языка. Это чат-боты, голосовые помощники, системы анализа тона общения. Практически каждый крупный банк уже использует ИИ-ассистентов для ответов на типовые вопросы.

В целом, ИИ активно решает задачи, связанные с рутинными операциями, и это его главная ценность.

Как вендоры адаптируют свои решения под нужды заказчиков?

Практически каждый вендор внедряет ИИ в свои продукты, хотя пока чаще в роли помощника. Например, один из вендоров добавил в свое ВКС-решение инструмент автоматического составления протокола встреч.

Однако глубокая адаптация пока встречается редко. Чаще предлагаются стандартные "коробочные" функции, которые не всегда соответствуют специфическим потребностям заказчиков.

Есть ли разрыв между ожиданиями и реальностью?

Да, и он довольно значительный. Многие заказчики мечтают о «волшебной кнопке», которая решит все задачи. Это приводит к переоценке возможностей ИИ и недооценке его ограничений.

Например, в одном проекте заказчик хотел, чтобы система компьютерного зрения выполняла сложную аналитику на минимальных вычислительных мощностях. Это физически невозможно, но такие ожидания встречаются часто.

Какую роль играют интеграторы в успешной реализации ИИ-проектов? Какие компетенции наиболее важны?

Интегратор – это ключевой игрок. Он помогает заказчику понять, как должно работать ИИ-решение и что можно улучшить.

Ключевые компетенции интегратора: глубокое понимание ИИ-технологий, опыт в управлении проектами и навыки работы с большими данными.

Какие примеры успешной интеграции ИИ-решений в сложные системы?

Один из ярких примеров – чат-боты, которые анализируют тон общения, учитывают историю взаимодействий в CRM и предлагают персонализированные рекомендации.

Еще один пример – ИИ в информационной безопасности, который выявляет аномальное поведение пользователей в сети и помогает предотвращать угрозы.

Какие этические и регуляторные вопросы, связанные с ИИ, наиболее актуальны?

Основной вопрос – это обработка конфиденциальных данных. Развитие локальных моделей и методов контроля частично снимает эту проблему, но она остается актуальной.

Также важен вопрос ответственности: кто несет ответственность за решения, принятые ИИ? Пока именно человек должен принимать финальное решение, а ИИ выступает в роли советника.

Как преодолеть технические сложности, такие как интеграция с устаревшими системами?

Прежде всего, нужно осознать необходимость перехода к новым технологиям. Полный отказ от устаревших систем невозможен сразу, но их постепенная модернизация с учетом совместимости с ИИ-решениями – это реалистичный путь.

Также существуют middleware-решения, которые позволяют интегрировать новые технологии с устаревшими системами без их полной замены.

Какие тренды в области ИИ-проектов будут доминировать в ближайшие 3-5 лет?

Во-первых, это рост генеративного ИИ. Модели будут совершенствоваться в создании текстов, изображений, видео и даже целых фильмов.

Во-вторых, ИИ станет более доступным для массового пользователя. Появятся решения, которые смогут использовать даже небольшие компании.

И, конечно, ИИ станет повседневным инструментом, его влияние будет только усиливаться.

Что посоветовать заказчикам и интеграторам для успешной реализации ИИ-проектов?

Для начала нужно четко определить, каким должен быть конечный результат проекта и какие данные для этого необходимы.

Следующий шаг – найти команду с нужными компетенциями. Таланты могут быть как среди опытных специалистов, так и среди молодых дарований.

И, наконец, уделить внимание вопросам интеграции и информационной безопасности. Без этого ИИ-решение останется лишь экспериментом, без реальной пользы.