Роман Таранов, директор по консалтингу ITQuick, поделился своим мнением о том, как искусственный интеллект (ИИ) помогает российским компаниям оптимизировать расходы. По словам эксперта, 2024 г. стал переломным моментом, когда инвестиции в ИИ начали приносить ощутимые результаты. Об этом CNews сообщили представители ITQuick.
«В 2024 г. наконец стали появляться данные от компаний, которые внедряли искусственный интеллект на протяжении года-двух. И сейчас, наконец-таки, мы можем сказать, что глобально позитивный выход от искусственного интеллекта имеет место быть», — отметил эксперт.
Ключевые выводы
Области применения: наибольший эффект от внедрения ИИ наблюдается в сферах HR, управления цепочками поставок, маркетинга и ИT.
Снижение затрат: компании отмечают значительное сокращение расходов в указанных областях благодаря внедрению ИИ-решений.
Рост в ИT-сфере: Использование ИИ в ИT и разработке программного обеспечения набирает обороты, показывая хорошие результаты по оптимизации процессов.
Инвестиции в собственные разработки: российские компании активно вкладываются в создание собственных ИИ-решений из-за ограниченного доступа к готовым западным технологиям.
Использование облачных технологий: бизнес активно применяет комбинацию локальных и облачных вычислительных ресурсов для реализации ИИ-проектов.
«Несмотря на ограниченный доступ к готовым западным решениям, российские компании демонстрируют высокую адаптивность, разрабатывая собственные ИИ-модели и активно используя облачные технологии для масштабирования своих проектов», — сказал Таранов.
Эксперт также отмечает растущую потребность в специалистах, сочетающих технические навыки с глубоким пониманием специфики конкретных отраслей бизнеса.
Вызовы и решения
Ограниченный доступ к готовым решениям: «Сейчас мы имеем ограниченный набор инструментов и готовых решений. Достаточно большое количество ИИ-решений, распространяемых по модели software as a service, являются западными и доступ к ним ограничен», — сказал эксперт.
Необходимость собственных разработок: российские компании вынуждены инвестировать в создание собственных ИИ-моделей. «Компании вкладываются в собственную разработку, и порой достаточно серьезно», — сказал Таранов.
Дефицит квалифицированных кадров: «Крайне важно наличие экспертизы в конкретной бизнес-области. Недостаточно иметь специалиста только в технической области, необходимо, чтобы он обладал знаниями в конкретном бизнес-направлении», — сказал эксперт.
Рекомендации для бизнеса
Начинать с простого: «До 80% бизнес-проблем, с которыми сталкиваются компании, начинающие работать с ИИ, можно решить с помощью более простых, интерпретируемых моделей, — советует Таранов. — Не всегда нужны сложные нейронные сети или черные ящики. Часто более эффективны модели, которые можно объяснить».
Использовать облачные вычисления: особенно для ресурсоемких задач, таких как работа с генеративным ИИ, рекомендуется комбинировать локальные ресурсы с облачными решениями.
Развивать экосистему: «Хотелось бы видеть, чтобы российские стартапы и компании смелее позиционировали свои решения как доступные более широкому кругу пользователей по модели software as a service», — сказал Таранов.
Фокус на бизнес-знаниях: «Если модель создается ради модели, то обычно такие решения не выдерживают столкновения с реальностью. Важно, чтобы ИИ-решения создавались с глубоким пониманием бизнес-процессов и потребностей конкретной отрасли», — сказал эксперт.
Использование открытого ПО: «Популярным является использование open source решений, которыми пользуются разработчики при создании собственных ИИ-моделей», — сказал Таранов.
«Компании, которые сумеют преодолеть текущие вызовы и эффективно интегрировать ИИ в свои бизнес-процессы, получат значительное конкурентное преимущество в ближайшем будущем, — сказал Роман Таранов. — Мы видим, что российский бизнес активно адаптируется к новым условиям, находя инновационные пути для оптимизации расходов и повышения эффективности с помощью искусственного интеллекта».
Поделиться