Эксперт: «ИИ-платформы – единственный путь получить эффект от нейросетевых технологий»

«Отключив ИИ, бизнес может попасть на обочину корпоративной истории» – такой прогноз по развитию инновационных инструментов озвучил Сергей Голицын, руководитель направления Т1 ИИ (ИТ‑холдинг Т1), на «Альфа-Саммите». В числе ведущих экспертов по разработке и внедрению нейросетевых технологий он принял участие в дискуссии «Искусственный интеллект и большие данные: как быстро перейти к результату в цифрах».

По словам Сергея Голицына, основной запрос клиентов при внедрении ИИ связан со снижением затрат. И подтвержденная экономическая эффективность ИИ‑решений уже измеряется сотнями миллионов рублей. Он привел пример из горнорудной отрасли: при помощи компьютерного зрения ИТ-система определяет потенциально опасные предметы, которые могут парализовать работу дробилок. «Затраты на запуск таких проектов относительно невелики: настроить ИИ-модель, поставить камеры – однако при реализации достигается существенная экономия». Наибольший же эффект в корпоративных масштабах, по словам Сергея Голицына, дает внедрение платформенных и MLOps‑решений. В банковской отрасли, по его мнению, — это уже стандарт, без которого бизнесу просто не выдержать конкурентной борьбы.

Однако так происходит не с каждым проектом: часть пилотов приходится останавливать еще на старте. Голицын призвал бизнес не воспринимать каждый несостоявшийся проект как катастрофу. «Если пилот не был признан успешным, и команда не пошла в проект, осознав все риски, — это спасает от напрасных инвестиций и роста недоверия к технологии», – подчеркнул он.

По оценке эксперта, ключевая причина многих провалов – слабая цифровая культура, в том числе отсутствие или недостаточное использование аналитических сервисов. Это зачастую приводит к тому, что не удается сформулировать целевой результат для ИИ-пилота и смене требований к будущему инструменту уже во время реализации проекта.

Еще одной причиной неудачных внедрений ИИ может стать недостаток компетенций у команды. По словам Сергея Голицына, задача технологических лидеров не душить инициативу сотрудников, экспериментирующих с ИИ‑инструментами, а выстраивать безопасные MLOps‑конвейеры внутри и за периметром компании, позволяющие специалистам легально реализовывать проекты в новых областях. Это становится проще, поскольку доступ к сложным ИИ-моделям максимально демократизирован. «Обычно инновационные технологии сначала становились доступными крупнейшим корпорациям, а уже потом спускались вниз. Но сейчас все наоборот: физическим лицам получить доступ к современным моделямм во многом проще, чем большому бизнесу», – заявил эксперт.