Кирилл Меньшов: "Мы ставим большую цель по внедрению AI-агентов в десятки ИТ-процессов, в том числе и производственных"

Технологии на базе генеративного искусственного интеллекта (GenAI) набирают обороты и в мире, и в России. Старший вице-президент, руководитель блока "Технологии" Сбербанка Кирилл Меньшов видит за ними приход нового технологического уклада. В интервью главному редактору ComNews Леониду Конику на Уральском форуме "Кибербезопасность в финансах" он поделился мнением о том, что несет этот новый технологический уклад и на какие технологии нужно делать ставку.

Вы пришли в "Сбер" из "Ростелекома" в середине мая 2024 года. Что общего в вашей работе в обеих компаниях?

Помогает схожесть банковских и телекомовских архитектур: как в кредитных организациях есть автоматизированные банковские системы (АБС), так и в операторских компаниях имеются автоматизированные системы расчетов (АСР). В банках есть процессинговые системы, которые в онлайн-режиме обслуживают большое количество платежных карт, а в телекоме - серверы оценки разговоров, которые обрабатывают большое количество звонков в режиме реального времени. Также много общего в работе с сегментированием, Big Data, цифровыми каналами, CRM. Так что переходить между телекомами и банками несложно.

А чем работа в банке принципиально отличается?

Для меня это не первый банк: в 2015-2017 годах я был вице-президентом по ИТ банка "Открытие". Ключевое отличие банковского сектора - в регулировании и объеме контроля. Поэтому и объем ресурсов, которые тратятся на соответствие тем или иным регуляторным требованиям, значительный. С точки зрения ИТ и цифровых технологий это означает гораздо более сложную отчетность, многочисленные формы и серверы с отчетностью.

Отличие есть и в разнообразии услуг: банковская отрасль, особенно в такой экосистеме, как Сбер, существенно превосходит возможности телекома с точки зрения продуктового портфеля и управления продуктами.

Восемь месяцев - не очень большой срок, и тем не менее: что вам кажется главным достижением за этот неполный год в Сбере?

Наверное, главным достижением за столь короткий период можно считать то, что мне удалось разобраться в сложных ИТ-системах и процессах и определить улучшения. Большинство достижений "Сбера" в этот период связаны с существующей командой группы.

В октябре 2024 года Gartner предсказал ИТ-тренды на ближайший год. Они простираются от агентного ИИ и платформ для управления юридическими, этическими, операционными показателями ИИ до постквантовой криптографии и полифункциональных роботов. Какие из этих трендов релевантны для Сбера?

Сбер движется в полном соответствии со всеми международными трендами и аналитикой. Я могу это утверждать, потому что еженедельно читаю и анализирую не меньше 2–3 обзоров от Gartner, McKinsey, Accenture и других. Мы ставим большую цель по внедрению AI-агентов в десятки ИТ-процессов, в том числе и производственных. И видим большое будущее именно в этом.

Как технология искусственный интеллект находится целиком на фундаменте данных. Можно представить себе данные без ИИ, но невозможно представить ИИ без данных. Без данных его невозможно обучить, то есть ему не с чем работать. Точно так же и с агентами: их невозможно представить себе без тотальной, полностью завершённой цифровой трансформации — в противном случае агентам не с чем работать и нечего исполнять. Поэтому агенты накладывают очень высокие требования на компании, которые хотят их внедрять.

Теме цифровой трансформации, в том числе и в России, уже около 10 лет. За это время все компании, которые сделали на неё ставку, добились результатов. Не пора ли снять идею цифровой трансформации с повестки? Или она может стать бесконечным процессом, как в советской песне "есть у революции начало, нет у революции конца"?

Я визуализирую эту картину как S-образные волны технологических укладов. Мы действительно вышли на плато одной из таких волн, но это не означает, что двигаться некуда. И следующая волна — это GenAI-трансформация, которая набирает силу. К тому же технологический уклад нельзя целиком закончить: хотя автомобили были изобретены более ста лет назад, до сих пор выходят их новые версии. Там до сих пор есть что обновить и изменить. Вот и мы продолжаем элементы цифровой трансформации, которые остались на финальном плато.

Может ли искусственный интеллект повышать производительность инженеров и разработчиков, а в пределе — и заменять их?

Эволюция труда разработчиков ПО — линейная и однонаправленная. Сначала был машинный код, потом — ассемблер и низкоуровневые языки программирования типа "Фортран", затем стали добавляться библиотеки и программист начал писать всё меньше кода, далее появились объектные языки, фреймворки, open source, который избавил от необходимости создания больших блоков кода. Сейчас мы используем ИИ-системы для создания кода и переходим к его генетизации: агенты выполняют этапы работ вообще без участия человека. Следующую эволюцию мы видим в мультиагентных сетях. То есть уровень абстракции каждого отдельного разработчика непрерывно повышается. После ухода в 2022 году с российского рынка сотен западных IT-вендоров отечественные разработчики породили огромное множество похожих не по качеству, но по классу программных продуктов.

Да, на российском рынке на место каждого ушедшего зарубежного ИТ-продукта претендуют множество отечественных разработок (например, только систем виртуализации в реестре ПО — 19). При этом уровень каждой из этих разработок редко дотягивает до зарубежного аналога. Глядя с позиций Сбера, что эффективнее: сделать ставку на один из многих продуктов в классе или написать, скажем, 20-ю систему виртуализации под внутренние задачи?

Мы каждый раз подходим к принятию таких решений индивидуально. Часть решений мы разрабатываем сами, а часть берём с рынка, работая практически со всеми крупными рыночными вендорами. Мы можем принять решение о создании нового продукта внутренними силами, если он является частью core-бизнеса, а его Сбер развивает сам, по двум причинам. Во-первых, это устойчивость и стабильность, а во-вторых — в силу видения нового этапа развития.

Сбер создает решения с прицелом на следующий технологический уклад. Например, СберЧат развивается не просто как корпоративный аналог Telegram, Slack или Discord для командной работы — он становится единой средой общения наших сотрудников между собой, с ботами, агентами, а также средой общения ботов и агентов друг с другом. То же самое мы делаем в других продуктах, закладывая в них GenAI-трансформацию. Многие отечественные разработчики к этому, к сожалению, не готовы в принципе и об этом даже не думают.

Возвращаясь к примеру с 19 системами виртуализации, это тупиковый путь, но он уже сформировался и не переструктурируется в предыдущем технологическом укладе. При этом в следующем технологическом укладе компания Red Hat, например, отказалась от разработки системы виртуализации. И если в России идёт конкуренция между 19 производителями таких систем, то в современном западном мире и будущем технологическом укладе она отсутствует. У нас идёт соревнование между разработчиками СУБД, а в следующем технологическом укладе это open source решения, которые ничего не стоят. В следующем технологическом укладе денег стоят ИИ-агенты и вообще системы искусственного интеллекта, которые способны решать большинство задач вместо человека. Ещё одна ценность — автономизация процессов.

Рынок текущего технологического уклада в России сформировался, он полностью закрывает потребности российской экономики и растёт на 50% в год, а это значит, что он успешен. Но нам в Сбере интересен рынок следующего технологического уклада, который уже формируется, потому что его будет сложно импортировать или скопировать. Этих вендоров на рынке РФ никогда не было, так что они отсюда и не уходили. Причём законы развития этого нового рынка будут принципиально иными.

Вы сказали, что логика разработки того или иного продукта внутренними силами в Сбере отталкивается от его связи с core-бизнесом. В чём была логика разработки HR-платформы "Пульс", которая автоматизирует кадровые процессы?

На российском рынке у "Пульса" нет аналогов по функциональности и возможностям. В 2019 году мы приняли решение о его разработке, так как представленные на рынке решения не соответствовали потребностям и уровню технологичности Сбера. В результате "Пульс", как более эффективное решение, занял свою нишу и активно наращивает клиентскую базу.

В Сбере работают 45 тыс. ИТ-специалистов. Какие есть программы по развитию цифровых сотрудников?

Текущая стратегия Сбера заключается в создании ИИ-ассистентов для всех ключевых ролей, которые у нас есть, а также ассистентов (или copilot’ов) для руководителей и для сотрудников универсального офисного труда. Мы находимся в начальном этапе этого пути, но уже начали наделять умных ассистентов функциями агентов, чтобы они не просто ассистировали, а какие-то действия могли совершать самостоятельно. По сути, пока мы идём в сторону агентизированного автономного копайлотинга сотрудников, нарезкой по ролям в организации.

Эффективность и результативность сотрудника состоит из двух множителей: эффективности copilot-ассистента и уровня прокачанности сотрудника (в частности, в технологиях). Результат даёт именно перемножение: если сотрудник архаичен и не хочет развиваться, ему и copilot не поможет.

Один из главных мегатрендов — постоянно растущая автономность организации, точнее — повышение степени этой автономности. Мировая экономика и ВВП отдельных стран сейчас зависят от производительности труда людей, и это стопорит дальнейший рост. Отсюда и тренд в сторону автономности организации.

Недавно Сбер и участники Ассоциации больших данных разработали предварительный Национальный стандарт синтеза данных. В чём его цель и польза?

Мы всё тщательнее относимся к персональным данным и всё меньше готовы их использовать в процессах обучения искусственного интеллекта. При этом данных для обучения нейросетей и цифровых моделей требуется всё больше. Поэтому задача — не использовать персональные данные и применять синтетические данные. Наиболее эффективен гибридный подход, когда реальные данные применяются вместе с синтетическими. Мы верим, что стандарт — несмотря на рекомендательный характер большинства ГОСТов в России — в этом сильно поможет.

Может ли искусственный интеллект помочь в повышении информационной безопасности, которая стала одной из самых насущных тем на ИТ-рынке?

Если мы говорим про существующий технологический уклад, то мы ожидаем большое количество применений искусственного интеллекта в кибератаках. Дело в том, что ИИ, проникая в информационную систему, может мгновенно перебирать разные векторы защиты, делая это гораздо быстрее человека. Соответственно, требуется искусственный интеллект, который будет участвовать в защите, анализировать огромное количество отклонений в инфраструктуре. Так что ИИ будет применяться и в атаках (как ассистент хакера), и в защите.

Но если посмотреть на следующий технологический уклад, там возникает много вопросов. Например, вопрос безопасности данных для автономных организаций с точки зрения доступа агентов к тем или иным данным. Это потребует выстраивания совершенно новой логики доступа к данным и API, чтобы агент, работая с одним физическим лицом, не задел интересы других клиентов.

Сулит ли это повышение защищённости, если не только на обороняющейся, но и на атакующей стороне применяются схожие инструменты?

Это продолжение соревнования, как принято говорить, брони и снаряда. Задача на стороне защиты — быть быстрее, чем сторона нападения. Но кто-то будет соревноваться, а кто-то может подустать и оказаться совершенно не готовым к столкновениям на новом технологическом уровне.

Каковы основные планы блока "Технологии" Сбера на текущий год?

Ключевые приоритеты для нас — активная стадия GenAI-трансформации, приведение ИТ-ландшафта в состояние GenAI-ready, постепенная агентизация отдельных процессов и создание большого количества ИИ-систем, то есть copilot’ов для разных технологических ролей.