Оценка рынка
По данным Министерства экономического развития РФ за март-2024, Россия входит в десятку стран по объему совокупных вычислительных мощностей с использованием ИИ. Показатель внедрения искусственного интеллекта в приоритетных направлениях экономики — 31,5 %.
Согласно исследованию Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ, из 2,3 тыс. опрошенных компаний 16,7 % в 2023 выполняли исследования и разработки собственными силами. Каждая четвертая из них — в области ИИ.
Такие показатели обусловлены тем, что обычно исследованиями занимаются научные организации и вузы. Именно они составляют более 40 % организаций, выполнявших профильные исследования. Каждая пятая компания, занимающаяся изучением ИИ, относится к сфере информации и связи.
В ходе опроса технических директоров 100 крупнейших компаний РФ в 15 индустриях, проведенного консалтинговой компанией «Яков и Партнеры», установили, что более 40 % компаний внедряют технологии ИИ в различные процессы.
Наибольший эффект от внедрения ИИ можно заметить в тех отраслях, где задачи связаны с данными: страхование, телекоммуникации, ИТ и банкинг. В абсолютном выражении около 70 % потенциала приходится на шесть сфер: транспорт и логистика, банкинг, ретейл, добывающая промышленность, производство потребительских товаров, ИТ-отрасль.
Направления исследований и разработки
Сегодня российские ученые активно ведут исследования в разных областях ИИ:
**Улучшение работы ИИ-моделей **— более трети исследований (31,3 %) направлено на повышение эффективности существующих технологий. Например, разработка более быстрых алгоритмов машинного обучения или создание энергоэффективных систем.
Умное управление — почти столько же (31,1 %) посвящено созданию систем, которые помогают принимать решения. Это могут быть программы для прогнозирования спроса в розничной торговле или системы управления складами.
Компьютерное зрение — 26,8 % исследований связаны с обработкой изображений. Сюда входит распознавание лиц в системах безопасности, анализ медицинских снимков или контроль качества продукции на производстве.
Обработка звука — 6,5 % исследований адресовано работе со звуковыми данными. Например, создание систем распознавания речи или анализ звуковых сигналов для диагностики оборудования.
Работа с текстом — 4,4 % исследований направлено на обработку текстовых данных, включая анализ социальных сетей и автоматический перевод.
Искусственный интеллект уже сейчас используется в различных сферах жизни.
Промышленность:
- автоматизация контроля качества продукции;
- прогнозирование поломок оборудования;
- оптимизация производственных линий;
- управление энергопотреблением.
Медицина:
- диагностика заболеваний по снимкам;
- анализ результатов КТ, рентгена и УЗИ;
- подбор индивидуального лечения;
- мониторинг состояния пациентов в реальном времени.
Транспорт и логистика:
- оптимизация маршрутов доставки;
- управление транспортными потоками в городах;
- разработка беспилотных автомобилей;
- прогнозирование загруженности дорог.
Безопасность:
- системы видеонаблюдения с распознаванием лиц;
- защита от кибератак;
- профилактика преступлений;
- контроль доступа на охраняемых объектах.
Государственное управление
- создание умных городов;
- анализ больших данных для принятия решений;
- автоматизация госуслуг;
- оптимизация работы коммунальных служб.
Например, в Москве ИИ помогает управлять светофорами, прогнозировать пробки и контролировать работу коммунальных служб.
Государственная поддержка
В 2023 году государственное финансирование составило 60 % от всего объема внутренних затрат. Собственные средства организаций обеспечили 25,6 % затрат на исследования ИИ, средства организаций предпринимательского сектора — всего 6,7 %.
Преобладание бюджетных средств объясняется утвержденной Национальной стратегией развития искусственного интеллекта. Она предусматривает стимулирование разработок в области ИИ и выделение средств из федерального бюджета и бюджетов субъектов РФ.
В России уже запущено более 90 исследовательских центров в сфере ИИ. Из них 12 профильных организаций поддерживаются правительством и совместно с 40 индустриальными партнерами уже разрабатывают решения, которые используются в жизни. Например, в Сколтехе создали прогностические модели, которые помогли увеличить время достоверных климатических прогнозов с одного-двух дней до пяти-шести.
Кадровый потенциал
В общей численности персонала, занятого аналитикой и разработками в области ИИ, более двух третей составляют исследователи. Из них почти каждый пятый имеет ученую степень.
64 % персонала — моложе 40 лет. Это связано с активным развитием ИИ в последние годы и изменением образовательных программ, которые ориентированы на подготовку профессионалов, владеющих знаниями и навыками для разработки новых технологий.
По прогнозам, чтобы поддерживать уровень конкурентоспособности, к 2030 году экономике страны потребуется 15,5 тыс. ИИ-специалистов в год.
Альянс в сфере ИИ при участии Минобрнауки РФ составил рейтинг вузов, которые готовят специалистов по искусственному интеллекту. Тройка лидеров: НИУ ВШЭ, НИУ ИТМО и Московский физико-технический институт. Сейчас вузы часто работают в тесной связке с отраслевыми специалистами и приглашают их читать лекции.
Качество обучения подтверждается на международной арене. Российские команды программистов одержали 16 побед в одном из самых престижных студенческих соревнований по программированию — ICPC.
Ключевые игроки рынка
Крупные ИТ-компании вкладывают средства в научные исследования и разработки, создают образовательные программы, строят центры обработки данных и интегрируют технологии ИИ в повседневные сервисы.
ВК. Компания активно внедряет ИИ как в собственные проекты, так и помогает использовать технологии другим крупным компаниям. ИИ применяется в социальной сети, чтобы предоставлять пользователям интересный именно им контент. Также ИИ распознает нежелательные сообщения и комментарии, обеспечивая безопасность и комфорт пользователей.
МТС. В компании разработали помощника, который поддерживает клиентов по всем продуктам экосистемы МТС. На систему приходится до 100 тыс. диалогов в день, при этом 77 % запросов решаются с первого раза. Также МТС использует ИИ для облачных видеонаблюдений и видеоаналитики, а применение технологий в видеостриминговом сервисе KION позволило на 10 % увеличить выручку от показа рекламы.
Ростелеком. Интеграция языковой модели искусственного интеллекта в систему речевой аналитики повышает эффективность обработки обращений и улучшает коммуникацию с клиентом. Кроме того, ИИ применяют для сегментации клиентской базы: он помогает определить потребности аудитории в продуктах.
Также Ростелеком ИТ создал платформу, в которую внедрены технологии ИИ — «Лукоморье». Она позволяет проводить полный цикл разработки, включая бизнес-анализ, тестирование, создание документации.
Сбербанк. Использует алгоритмы искусственного интеллекта для автоматизации принятия решений о выдаче как потребительских займов, так и кредитов компаниям. Также в банке используют антифрод-системы: ИИ в режиме реального времени анализирует транзакции и оперативно реагирует на мошенничество. Компания разработала мультимодальную нейросеть GigaChat и нейросеть для генерации изображений и видео Kandinsky.
Яндекс. Языковая модель YandexGPT способна генерировать тексты различных форматов, отвечать на вопросы пользователей, анализировать информацию, создавать контент и выполнять другие задачи, связанные с обработкой и написанием текста. Модель обучена на огромном массиве данных и постоянно совершенствуется.
Другой сервис Яндекса — «Нейро». Это поиск, который выдает емкий ответ при запросе пользователей в поисковике Яндекс.
Препятствия для развития искусственного интеллекта в России
Исследование экспертов НИУ ВШЭ показало, что практически у каждой организации возникает хотя бы одно существенное затруднение.
В качестве главного ограничения 63 % компаний указывают финансовые трудности. Этот вопрос затрагивает компании всех размеров: от небольших стартапов до крупных корпораций.
Второе место занимает кадровый голод — почти 50 % опрошенных компаний испытывают нехватку квалифицированных специалистов в сфере ИИ. При этом 37,6 % организаций признаются, что не могут позволить себе привлечь необходимых профессионалов.
Компетентность персонала также вызывает вопросы — около 39 % компаний отмечают, что их сотрудники не обладают достаточными навыками для работы с ИИ-технологиями.
Среди других значимых препятствий:
- Дефицит данных — 38,5 % компаний жалуются на недостаток больших массивов информации для обучения ИИ-систем.
- Сложность интеграции — примерно столько же организаций сталкиваются с трудностями внедрения ИИ в существующие бизнес-процессы.
- Качество информации — 37,8 % отмечают сложности с полнотой и достоверностью данных.
- Техническая база — 34,7 % указывают на недостаточно развитую цифровую инфраструктуру.
- Правовые ограничения — только 20,7 % компаний обеспокоены законодательными барьерами, особенно в сфере обработки персональных данных.
Крупные предприятия чаще сталкиваются с затруднениями при поиске квалифицированных специалистов, чем малый и средний бизнес. А среди компаний, которые только планируют внедрить ИИ, финансовые сложности беспокоят более 57 % руководителей.
Будущее разработки технологий ИИ
Наша страна имеет все шансы занять лидирующие позиции в отдельных нишах ИИ-технологий, например, в промышленности, здравоохранении и образовании. При сохранении текущих темпов развития и продолжении системной поддержки со стороны государства, российский ИИ-сектор может достичь значительных успехов на мировом рынке.
Ключевые факторы успеха:
- сильные вузы;
- участие в развитии ИИ технологических гигантов;
- государственная поддержка.
Чтобы совершить технологический прорыв, нужно уделить особое внимание четырем главным направлениям:
Развитие инфраструктуры для данных. Необходимо создать современные центры хранения информации, в том числе открытые площадки для обучения систем искусственного интеллекта.
Поддержка научных разработок. Важно финансировать как практические исследования, так и фундаментальную науку.
Гибкое регулирование. Нужно внедрить специальные «правовые песочницы», где компании смогут безопасно тестировать новые технологии, не рискуя нарушить закон.
Совершенствование законодательства. Требуется разработать четкие правила и нормы, которые будут регулировать работу с искусственным интеллектом.
Согласно Национальной стратегии развития ИИ к 2030 году планируется:
- создание зрелой ИИ-экосистемы;
- интеграция ИИ в ключевые отрасли;
- формирование конкурентоспособных решений;
- развитие отечественного производства компонентов для ИИ.
Уже сейчас на базе нового исследовательского центра «Цифровое ускорение науки» планируется проведение научных исследований по наиболее перспективным направлениям и прикладные исследования совместно с компаниями СИБУР, Сбер, МТС и другими индустриальными партнерами.