Искусственный интеллект проникнет в российские компании
Компания, разрабатывающая решения в области системной интеграции, "К2Тех" провела опрос среди других российских компаний на предмет внедрения искусственного интеллекта в рабочие процессы. 34% респондентов ответили, что активно внедряют ИИ либо уже используют его для решения бизнес-задач. 18% - планируют старт внедрения в течение 2025 г., 28% - в течение трех лет.
"В условиях дефицита кадров компании активнее использовали решения и технологии с ИИ: цифровые двойники, СППР (системы поддержки принятия решений), системы видеонаблюдения с элементами ИИ, IoT (интернет вещей), предиктивную аналитику, Big Data и другие. Поэтому использование ИИ на российском рынке будет только идти в гору в ближайшие несколько лет", - отметил заместитель генерального директора "К2Тех" Игорь Зельдец.
Руководитель ИИ-направления Softline Digital ГК Softline Максим Милков уверен, что внедрение ИИ будет расти: "Очевидно, что в развитых отраслях - ИТ и телекоммуникации, финансы и банковский сектор, электронная коммерция - процент внедрения ИИ выше, чем в консервативных или менее технологичных сферах: традиционные производственные предприятия, розница, сфера услуг, малый бизнес. Там применение таких решений ограничено. В ближайшие годы статистика, вероятно, будет расти благодаря масштабированию успешных кейсов и повышению доступности технологий ИИ для бизнеса".
Руководитель дирекции по развитию бизнеса российской ИТ-сервисной компании IBS Василий Саутин считает, что показатели по внедрению технологий ИИ могли быть и выше: "Во-первых, одной из причин, почему процент внедрения ИИ еще не столь высок, является нехватка специалистов, которые могут эффективно работать с такими технологиями. Во-вторых, существует не до конца проясненное понимание того, какие именно процессы можно и нужно доверить ИИ, а какие следует оставить за специалистами. В результате этого многие компании осторожно подходят к внедрению технологии в бизнес-процессы".
Директор по инновациям финтех-разработчика и интегратора Fork-Tech Владислав Лаптев считает, что в ближайшие годы ожидается более заметный рост показателей: "Во-первых, на рынке становится доступнее широкий спектр готовых ИИ-решений, что снижает порог входа для бизнеса. Во-вторых, государство активно поддерживает развитие инноваций, создавая благоприятную среду для исследований и внедрения передовых технологий. Кроме того, все больше специалистов получают соответствующие навыки и компетенции, тем самым устраняя кадровый дефицит, который еще недавно был одним из ключевых барьеров. С учетом этих факторов можно прогнозировать, что к 2025 г. доля компаний, уже использующих или активно внедряющих ИИ, существенно вырастет и вполне может приблизиться к 50%".
Директор отделения автоматизированного тестирования IBS Денис Воденеев отметил небольшой спад: "За первоначальным всплеском хайпа возможностей от внедрения ИИ наступил период охлаждения. С одной стороны, он вызван разочарованием в том, что фактический результат апробаций не оправдал качественный или ценовой результат. С другой стороны, есть пул компаний, которые в попытках новых разработок и поисков пришли к выводу о необходимости поиска "стороннего" мнения или решений, которые бы или подтвердили их выводы, или показало "путь" для реализации намеченного".
По данным совместного исследования "К2Тех" и российского разработчика на рынке систем управления и обработки данных Arenadata, от применения Big Data 40% промышленных заказчиков ожидают увеличения прибыли, 30% - снижения издержек, 28% - информации для принятия обоснованных управленческих решений. Похожие мотиваторы использования Big Data характерны не только для промышленности, но и для финсектора, ритейла и других отраслей.
Генеральный директор "Ланит-Терком" (входит в группу компаний "Ланит") Вадим Сабашный уверен в росте проникновения технологий Big Data в российские компании: "По Big Data рынок уже в 2024 г. вышел на продуктивное плато. Далее я ожидаю рост от года к году, все более широкое проникновение в разные сферы бизнеса и охват большего числа бизнес-процессов там, где есть необходимое количество данных. Своеобразным переломным моментом стало то, что бизнес понял разницу между понятиями "Big Data" и "много данных". Это помогло определить именно те процессы, где внедрение технологии может пойти на пользу, а также донести до бизнеса необходимость проведения подготовительных процедур перед внедрением этих технологий".
