Расширяется сфера применения искусственного интеллекта и круг решаемых им задач
Сегодня ИИ решает множество задач. Наиболее востребованным в различных сферах направлением являются генеративные нейросети. "Способность системы генерировать новый контент уже сегодня активно применяется в самых разных областях бизнеса: при написании рекламных текстов и проведении маркетинговых исследований, в конструкторах документов, при кодировании и анализе ошибок в коде, при создании чат-ботов, в рекрутинге, в юридических отделах и т.д.", - отметил эксперт в области ИИ и продвинутой аналитики Axenix Василий Крикунов.
Еще одна ниша, в которой можно встретить ИИ, - это медицина. Врачи уже учатся использовать технологию в борьбе с эпидемиями и особо опасными заболеваниями, включая ВИЧ и рак, поскольку главная особенность нейросетей - это возможность анализировать огромные массивы данных, изучать которые вручную пришлось бы десятки лет, добавила руководитель отдела по информационной безопасности компании RooX Ольга Карпова.
"Прогностические модели на базе технологий ИИ могут выявлять новые тенденции распространения болезней, способы передачи вирусов и скрытые закономерности течения заболевания", - объяснила она.
Искусственный интеллект особенно полезен в тех областях, где требуется автоматизация и оптимизация различных процессов: например, в транспорте и логистике эти технологии настраивают управление потоками доставки, а в образовании создают персонализированные учебные программы, рассказал руководитель научной группы "Доверенные и безопасные интеллектуальные системы" Института AIRI Олег Рогов.
Другой крупный рынок применения ИИ - кибербезопасность. Здесь нейросети в реальном времени выявляют и предотвращают угрозы и анализируют поведение систем для определения аномалий: в частности, специалисты при помощи ИИ-инструментов противодействуют дипфейкам, добавил эксперт.
Что касается бизнеса, то ИИ-инструменты уже применяют 35 процентов организаций по всему миру, говорится в исследовании Exploding Topics. Однако глубоко проникать в конкретные бизнес-процессы технологии стали только в последние несколько месяцев, отмечает управляющий партнер системного интегратора и разработчика Navicon Евгений Смирнов.
По его словам, ключевая перспектива применения искусственного интеллекта в корпоративном сегменте - это работа с естественным языком, когда система, к примеру, ускоряет перевод аудио в текст, обобщает сказанное на совещаниях и генерирует контент для маркетинговых текстов.
Кроме того, ИИ все чаще стал появляться в области enterprise (корпоративных) продаж. Хотя полностью заменить менеджера робот не сможет, однако он усиливает возможности человека в выполнении ряда задач: в частности, машина может обзвонить до тысячи человек и пригласить их на мероприятие.
Также искусственный интеллект стали активно использовать разработчики корпоративных информационных систем, которые популярны в enterprise-сегменте. У некоторых вендоров CRM-систем уже есть функции, которые с помощью нейросетей позволяют просматривать историю взаимодействия с клиентом и на основе этой информации создавать краткое резюме для менеджера.
"Ведущие разработчики BI-решений (Business Intelligence) также стали включать большие языковые модели в базовую функциональность своих систем. Это позволяет значительно повысить эффективность работы с данными и пользу от них", - пояснил Евгений Смирнов.
Как рассказала основатель платформы Sellty, заместитель генерального директора и партнер ГК "КОРУС Консалтинг" Мария Бар-Бирюкова, показатель внедрения искусственного интеллекта в разных отраслях экономики в среднем равняется 20 процентам. В отдельных же сегментах - например, в финансах - уровень его проникновения превышает 80-90 процентов. По ее словам, бум ИИ в e-commerce случился еще несколько лет назад. Однако в оптовые продажи такие технологии "заходили" довольно долго.
"Дело в том, что на рынке B2B-продаж переход в цифру в принципе осуществляется медленнее. В B2B - долгий и сложный цикл продажи и сделки, а решение принимает сразу группа лиц. Поэтому на протяжении многих лет считалось, что автоматизация взаимоотношений с клиентами - не для B2B-продаж", - пояснила Мария Бар-Бирюкова.
Искусственный интеллект уже делает многое за человека и в повседневной жизни: к примеру, сканирует QR-коды смартфоном и автоматически распознает паспорт на телефоне для открытия счета, сказал генеральный директор Smart Engines Владимир Арлазаров. "ИИ должен решать конкретные задачи, способствовать повышению производительности труда и качества товаров и услуг, - уверен он. - Важно не уйти с этого пути, не скатиться в решение непоставленных задач, которые могут не иметь не только решения, но и какого-либо экономического смысла".
Что касается будущего, то рост применения технологий ИИ в первую очередь ожидается в сельском хозяйстве. Здесь Олег Рогов выделяет три ключевых направления: автоматизацию ухода за посевами и животными, предсказание урожайности, интеллектуальное управление ресурсами. Также нейросети начинают применять в сфере экологии, в частности, для мониторинга окружающей среды, что помогает в борьбе с лесными пожарами и прогнозировании схода лавин.
"В ближайшее время можно ожидать роста зрелости комплексных систем машинного зрения, применяемых на практике вне плотного потока объектов, - уточнил менеджер продуктов Innostage Евгений Сурков. - Например, уже хорошо рекомендуют себя отечественные системы управления на базе ИИ в сельском хозяйстве, логистике добывающих предприятиях".
Вместе с тем прорыв в технологиях несет ряд рисков. Во-первых, это компиляция, которая становится более качественной и менее творческой, размывая границу подлинности. Во-вторых, автоматизация, которая может грозить деградацией человечества. Также повсеместный контроль, публичность и простота идентификации любого человека могут лишить пользователей анонимности, предупреждает основатель международной ИТ-компании iSpring Юрий Усков.
"Проблемой может стать любое применение моделей ИИ, в результате которого они станут образовывать эхо-камеры, постепенно реагируя в большей степени на воздействия других моделей ИИ, чем на объективную реальность, - добавляет Евгений Сурков. - Например, опасны цепочки, в которых ИИ, с одной стороны, готовит исторические данные по судебным делам для адвоката, а с другой - использует эти же данные для поддержки принятия решений судей".
По словам Василия Крикунова, для предотвращения проблем сперва нужно ограничить степень доверия к решениям, которые принимает ИИ, и юридически закрепить зону ответственности нейросетей.
"Компаниям, внедряющим системы на основе ИИ, необходимо преодолеть скепсис и сопротивление сотрудников, провести грамотное обучение и развеять страхи по поводу того, что роботы вытеснят людей с рабочих мест", - заключил эксперт.
