Оправдывает ли искусственный интеллект возлагаемые на него экономические надежды
Внедрение технологий ИИ часто связывают с перспективами экономического подъема и достижения технологического превосходства. Сегодня подобные инициативы запускает большинство организаций. Однако практика демонстрирует, что конечным пользователям становится доступна лишь примерно пятая часть таких проектов. Способны ли они действительно принести ощутимую экономическую пользу — этот вопрос обсудили участники форума «Технологии искусственного интеллекта 2025», организованного CNews Conferences.
Развитие технологий ИИ в России: текущее состояние
Искусственный интеллект включен в качестве ключевого элемента во все национальные программы, направленные на достижение технологического лидерства. Помимо этого, реализуется отдельный федеральный проект «Искусственный интеллект», на финансирование которого из бюджета выделено 24,1 млрд рублей, а из внебюджетных источников — 5,1 млрд рублей. «Именно этот проект станет основой для технологического прорыва России», — отметил Евгений Нежданов, заместитель директора Центра компетенций «Цифровая экономика», федерального оператора программ «Код будущего» (Минцифры) и «Искусственный интеллект» (Минэкономразвития).
Он подчеркнул, что государство предоставляет субсидии на внедрение решений на основе ИИ — получить их можно через уполномоченных федеральных операторов. Также значительные усилия направлены на подготовку специалистов в данной области. В качестве иллюстрации Евгений Нежданов привел программу онлайн-обучения бакалавров по направлениям «Инженер-разработчик ПО» и «Финансы и искусственный интеллект» на базе Финансового университета при Правительстве РФ. При государственной поддержке также доступны курсы повышения квалификации по таким специальностям, как «Архитектор ИИ», «Архитектор данных», «Аналитик данных» и «Менеджер проектов в сфере ИИ».
Илья Кананыкин, возглавляющий Ассоциацию больших данных, отметил, что в 2024 году в России в основном был достигнут базовый прогноз роста для рынка больших данных и искусственного интеллекта. Невыполненными остались лишь целевые показатели, касающиеся экспансии отечественных разработок на зарубежные рынки и развития систем обмена данными. Внедрение технологий больших данных и ИИ в некоторых секторах российской экономики пока отстает от общемирового уровня. Согласно оценкам IDC, мировой рынок БД и ИИ будет расти в среднем на 16% ежегодно в течение ближайших четырех лет. «Для России важно удержать аналогичные темпы роста», — подчеркнул Илья Кананыкин.
Модель организации обмена промышленными данными
Ключевым условием для этого является развитие обмена промышленными данными. Специалист выдвинул идею создания специального оператора данных, ответственного за их сбор и хранение. В настоящее время ведутся работы по запуску пилотного проекта такой системы. Илья Кананыкин призвал участников мероприятия присоединиться к его тестированию.
Нейросетевые сервисы аккумулируют огромные объемы пользовательской информации. Уже фиксируются случаи масштабных утечек. В Соединенных Штатах администрация ИИ-сервиса обязана по судебному запросу предоставлять переписку пользователей. В России суд также вправе затребовать у оператора ИИ-сервиса полную историю сообщений конкретного лица. Кроме того, Михаил Божор, директор, руководитель практики цифрового права «Афонин, Божор и партнеры», обратил внимание, что весь контент, загружаемый в ИИ-сервис, может применяться для обучения алгоритмов, а партнеры оператора сервиса имеют доступ к этим данным.
В связи с этим возникает закономерный вопрос: допустимо ли обрабатывать с помощью ИИ информацию, содержащую конфиденциальные сведения? Если вы используете ИИ на собственном сервере — да. Однако, как разъяснил Михаил Божор, применение внешнего ИИ-сервиса нарушает как режим конфиденциальности, так и режим коммерческой тайны. При этом привлечь к ответственности за разглашение конфиденциальных данных крайне сложно — компенсировать убытки возможно лишь в случае утечки именно коммерческой тайны. В качестве профилактических мер он посоветовал внедрить внутренний регламент использования ИИ-сервисов и режим коммерческой тайны, закрепить правила работы с ИИ в должностных инструкциях, проверить наличие соглашений о неразглашении (NDA) с контрагентами и включить в них прямой запрет на загрузку конфиденциальных данных в ИИ-сервисы с указанием конкретных санкций.
О вопросах регулирования и оценке влияния технологий ИИ на устойчивое цифровое развитие рассказала Александра Комлева, эксперт по регулированию ИИ, член Совета по устойчивому цифровому развитию АПКИТ. Стандарты в этой сфере формируются как на государственном уровне, так и профессиональными сообществами. В частности, АПКИТ разработала ГОСТ Р «Устойчивое цифровое развитие. Общие положения, методика оценки воздействия продуктов информационно-коммуникационных технологий на устойчивое цифровое развитие». Александра Комлева детально осветила содержание данного стандарта и представила созданные цифровые инструменты для проверки соответствия ему.
Какие решения на основе искусственного интеллекта можно применять
Искусственный интеллект — это технологии, имитирующие мыслительные способности человека. Многие из них уже продемонстрировали свою эффективность и готовы к практическому использованию, отмечает Михаил Граденко, директор департамента технологий ИИ компании «Русал». Он подчеркнул, что бизнесу необходимы «готовые решения», а не просто «инструменты» — то есть технологии, которые преобразуют данные в конкретную пользу.
Пример интеграции технологий Data Science и BI через DIP
В «Русале» разработана платформа DSML/DIP, предназначенная для извлечения пользы из данных. Её структура включает: Tools — инфраструктуру, среду для разработки и внедрения; Guidelines — технические стандарты и процессы разработки; Regulations — административные правила и управленческие процедуры. Михаил Граденко привёл примеры проектов, реализованных благодаря объединению решений в области ИИ, бизнес-аналитики и анализа данных. По его мнению, будущее за платформами Data Intelligence, которые позволят получать ценность из данных практически мгновенно.
Полина Кузьмина, директор департамента цифровых технологий и новых медиа Европейской медиагруппы, сообщила, что цифровая трансформация в их компании началась два года назад. Тогда большинство процессов и данных не были переведены в цифровой формат. Крупные операции не имели чётких стандартов, а решения часто принимались интуитивно. Сотрудники не всегда осознавали свои задачи и зоны ответственности. Организация явно отставала от отраслевых изменений, несмотря на существенные инвестиции в их внедрение.
Преобразование ключевых отделов компании
Полина Кузьмина пояснила, что просто заменить персонал автоматизированными системами недостаточно — требуется комплексная перестройка. В Европейской медиагруппе для стандартизации и улучшения работы подразделений применили методологию DMAIC. Например, в IT-сфере провели аудит проектов и команд, устранили неэффективные IT-решения и процессы, автоматизировали техническую поддержку и внедрили ИИ в проектирование, создание документации и дизайнов, работу с кодом, тестирование и другие области. Аналогичный подход использовали для оптимизации других отделов. В итоге при скромных инвестициях уже в 2024 году удалось снизить затраты на 28%, а за восемь месяцев 2025 года — ещё на 13%.
«Задача портала «Рамблер» — стать полезным цифровым ассистентом, который бережёт время пользователя, предлагая систематизированные данные и точные рекомендации для разных повседневных задач», — рассказывает Сергей Карпович, Chief Data Scientist портала «Рамблер». Он привёл в пример новый подход к организации фестиваля «Пикник Афиши», для которого был создан ИИ-гид.
ИИ-гид для фестиваля «Пикник Афиши»
Вы можете общаться с ним на естественном языке — ассистент распознает даже разговорные выражения. Он готов ответить на популярные вопросы о мероприятии, предложить индивидуальный маршрут с учетом времени, а также оказать помощь в непредвиденном случае. Этот виртуальный помощник работает на основе GigaChat. За время проведения фестиваля в столице было зафиксировано свыше 3 тысяч сеансов общения с ИИ-гидом. Как отметил Сергей Карпович, в скором времени на платформе появятся дополнительные ИИ-агенты для обсуждения широкого круга вопросов.
В розничной торговле искусственный интеллект чаще всего применяется для совершенствования обслуживания клиентов и оптимизации работы торговых платформ, например, для автоматизации процессов, связанных с оформлением и доставкой заказов, а также подбором линейного персонала. В компании X5 технологии ИИ помогают прогнозировать потребность в сборщиках и курьерах, планировать нестандартные складские операции и формировать рекомендации по составлению графиков смен для сотрудников, сообщила Карина Садова, руководитель направления ИИ в Х5 Digital. Кроме того, ИИ используется для автоматической обработки документооборота при найме, работы с обращениями и обратной связью, а также модерации контента от сотрудников при начале рабочей смены. Он также поддерживает принятие решений в процессе сборки заказов, обучении и адаптации новых сотрудников, а также поиске информации во внутренних базах знаний.
Среди ближайших инициатив с применением ИИ — усовершенствование прогнозных моделей спроса для улучшения клиентского опыта, анализ обратной связи от линейного персонала и внутренних метрик торговой платформы для оптимизации систем распределения задач, автоматизация найма массовых специалистов и внедрение роботизации на складах.
Лучшие ИИ-проекты 2025 года
В рамках форума «Технологии искусственного интеллекта 2025» состоялась церемония награждения премией CNews AI Awards 2025 за наиболее впечатляющие ИИ-проекты и эффективные решения на основе искусственного интеллекта.
Победителем в категории «Лучший проект с ИИ в области бизнес-коммуникаций» стала платформа для делового общения, обучения и совместной работы «МТС Линк». Данный сервис является лидером по числу интегрированных инструментов на базе искусственного интеллекта среди российских решений для видеоконференцсвязи.
В 2024 году команды «МТС Линк» и MWS AI стали пионерами на отечественном рынке, запустив автоматическое формирование ИИ-конспектов встреч и выделение ключевых моментов в видео. Виртуальный ассистент «МТС Линк» упорядочивает информационный поток: можно задать ему любой вопрос о прошедших обсуждениях — например, попросить сжать непрочитанные сообщения из чатов или напомнить о решениях, принятых во время совещаний и в переписке. За первые шесть месяцев 2025 года благодаря использованию ИИ-инструментов — помощника, суммирования и расшифровки — пользователи «МТС Линк» сэкономили 36 тысяч часов. Владимир Урбанский, генеральный директор «МТС Линк», отмечает: «Наша цель — максимально освободить сотрудников от рутинных задач, чтобы они могли концентрироваться на решении стратегически важных вопросов».
Премию «За личный вклад в развитие ИИ» получил Павел Воронин, генеральный директор МТС Web Services, первый вице-президент по технологиям МТС. Большинство продуктов МТС Web Services используют возможности искусственного интеллекта. Эти решения помогают компаниям среднего и крупного масштаба из различных секторов экономики осуществлять цифровую трансформацию, автоматизировать операции, рационально использовать ресурсы, повышать производительность и замещать продукты зарубежных поставщиков. Прогнозируется, что совокупный экономический эффект от их внедрения в ближайшие годы составит 30 миллиардов рублей.
Разработки МТС WebServices также вносят вклад в развитие городской инфраструктуры. По инициативе Павла Воронина МТС совместно с факультетом компьютерных наук НИУ ВШЭ запустила магистерскую программу «Исследования и предпринимательство в области искусственного интеллекта». Павел Воронин является основателем крупнейшего в России сообщества ИТ-экспертов True Tech. Под его руководством МТС WebServices оказывает поддержку федеральным конкурсам для молодых исследователей. «Россия должна занять ведущие позиции среди государств, которые с помощью искусственного интеллекта увеличивают не только собственный ВВП, но и вносят вклад в мировую экономику», — подчеркивает Павел Воронин.
В категории «Искусственный интеллект на транспорте: решение года» победителем стала система планирования регулярных перевозок на базе ИИ — «Оптуран». Разработка компании «ЗащитаИнфоТранс» автоматически формирует экономически оптимальное расписание смен водителей и загрузки транспорта на основе условий контракта. Платформа учитывает скорость движения в зависимости от времени суток, интервалы рейсов, расходы на персонал и технику, потенциальную выручку или пробег, а также другие критически важные параметры.
В результате удается добиться наилучшего использования ресурсов, сократить расходы и повысить финансовую результативность. Система «Оптуран» уже внедрена в ГУП «Мосгортранс» и у перевозчиков Калининграда. «Мы создали решение для транспортных компаний, которое помогает усовершенствовать их деятельность», — отмечает Денис Морозов, коммерческий директор «ЗащитаИнфоТранс».
Критерии успешного проекта на основе ИИ
Согласно исследованию MIT, 95% инициатив в области искусственного интеллекта не приводят к росту производительности. По мнению Евгения Загуменнова, руководителя Yandex Cloud Solutions, это связано с тем, что большинство ИИ-решений не предусматривают обратной связи, не адаптируются к ситуации и не развиваются со временем.
Существует два основных метода обучения ИИ-моделей. Первый предполагает использование 90% искусственно сгенерированных данных и 10% данных, предоставленных человеком, с их постоянным обновлением. Второй подход основан на 80% реальных данных. Однако они должны быть высококачественными, то есть специально обработанными. Подготовка данных — сложная задача. Автоматизировать этот процесс полностью нельзя, а ручная разметка требует привлечения специалистов и глубоких знаний.
Как организована подготовка данных в «Яндексе»
Евгений Загуменнов поделился, как в «Яндексе» налажена работа с данными. Для этого используется SaaS-платформа «Яндекс Знания». Также разметку информации можно заказать в качестве отдельной услуги.
«Почти каждая организация запускает пробные ИИ-проекты. Но лишь немногие переходят к их стабильному применению — это сложный путь, требующий преодоления множества препятствий, ключевыми из которых являются человеческий фактор, бизнес-процессы и стратегия», — начал свое выступление Сергей Червяков, директор по цифровой трансформации и искусственному интеллекту корпорации «Туризм.РФ». Он описал шаги, необходимые для достижения успеха: демонстрация ценности для руководства, предварительный анализ процессов и выбор направлений, где внедрение ИИ даст максимальный эффект, построение плана внедрения и грамотной архитектуры, а также интеграция ИИ-инициативы в ключевые стратегические цели компании.
После создания, тестирования и запуска сервисов важно обучить сотрудников работе с ними и сделать их применение регулярной практикой в компании.
Оправдал ли ИИ возложенные ожидания
Пленарная сессия форума CNews Conferences «Технологии искусственного интеллекта 2025» завершилась дискуссией «Приносит ли ИИ ожидаемый экономический эффект». Модератором выступил Андрей Коптелов, исполнительный директор Департамента корпоративной архитектуры Сбербанка.
Компании стремятся применять искусственный интеллект для решения ключевых проблем. Как отмечает Артур Ишмаев, руководитель направления по внедрению и развитию нейросетей в ПИК, его организация видит цель в улучшении качества и ускорении проектирования жилья. Роман Мезенцев, ИТ-директор Почта-Банка, говорит, что для его банка это означает быстрое и точное выполнение стандартных операций. Борис Богоутдинов, управляющий партнер «2Б Диалог», добавляет, что в консалтинге ИИ помогает оперативно собирать информацию, готовить аналитические отчёты и создавать дашборды.
Среди основных трудностей — подготовка и очистка данных, а также подбор удобных инструментов, которые будут комфортны для сотрудников. «Парадоксально, но даже эксперты, занимающиеся внедрением ИИ, порой сомневаются в его работоспособности, хотя сами давно применяют его в личных целях», — подчеркнул Роман Мезенцев. По его словам, донести до коллектива надёжность и результативность решений на основе ИИ — задача непростая.
Участники обсуждения оценили, что в среднем лишь около 20% ИИ-проектов достигают стадии продуктивной эксплуатации. При этом первоначальные ожидания от их внедрения в целом оправдываются. «Однако чем глубже погружаешься в проект и осознаёшь открывающиеся перспективы, тем больше начинаешь ждать от технологии», — поясняет Артур Ишмаев.
Практика демонстрирует, что ИИ наиболее результативен в автоматизации рутинных задач. Другое перспективное направление — анализ информации и обнаружение отклонений. «С этим ИИ справляется эффективнее человека», — убеждён Борис Богоутдинов. Тем не менее, полностью полагаться на ИИ нельзя — его работу обязательно должен контролировать специалист.
Безусловно, есть сферы, где применение ИИ пока не даёт желаемого эффекта. «К примеру, на строительных площадках роботы-гуманоиды ещё не заменили людей», — приводит пример Артур Ишмаев. «ИИ пока не может выполнять творческую работу», — развивает мысль Борис Богоутдинов. Он рассказал о случае, когда на основе одних и тех же данных система и человек сделали абсолютно разные выводы. Также нерационально внедрять ИИ для решения редко возникающих или узкоспециализированных задач, таких как взаимодействие с контролирующими органами.
Ведущий обсуждения Андрей Коптелов отметил, что технологии искусственного интеллекта зародились ещё в 1950-х годах, однако активный интерес к ним сформировался лишь в настоящее время. Ключевым фактором стало появление достаточных вычислительных ресурсов и обширных массивов данных для обучения систем. «Создаётся впечатление, что ответы осознанны, хотя на деле языковые модели — это просто сложный статистический инструмент», — пояснил Артур Ишмаев. Роман Мезенцев связывает всплеск внимания к ИИ с его интеграцией в смартфоны — теперь каждый может опробовать и рекомендовать эту технологию. Также её применение стало значительно дешевле.
Что касается перспектив, то наибольший потенциал участники дискуссии видят в мультимодальных системах, компьютерном зрении и крупных языковых моделях. Важно, чтобы их внедрение было экономичным и быстрым, а работа — эффективной. В обозримом будущем ИИ сможет взять на себя все рутинные задачи. «Но как бы ни были совершенны модели ИИ, они должны оставаться лишь вспомогательным инструментом для человека», — акцентировал Борис Богоутдинов.
