Эксперты указывают на важность доработки ИИ-фунцкций под конкретные задачи.
Российские эксперты оценили перспективы внедрения ИИ в производство и бизнес-практику, и пришли к выводу, что само по себе создание ИИ-моделей не влияет на повышения эффективности.
Как пишут аналитики «Независимой газеты», ИИ-функции нуждаются в доработке под конкретные задачи, но на это в российском бизнес-сообществе способны, в основном, крупные компании с большими финансовыми возможностями.
Ссылаясь на исследование ВШЭ, эксперты пишут о цифровом распутье, на котором оказались российские предприниматели. В крупных и средних компания уже созданы специальные центры компетенций по ИИ, которые теоретически предлагают решать задачи через прикрутку к бизнес-процессам генеративных моделей.
Но инновации ради инноваций не приводят к эффективности, попутно оттягивая на себя ресурсы. Компании уже осознают, что генеративный искусственный интеллект не универсален, и для успеха требуются комбинации с другими технологиями.
В рамках конференции российского объединения компаний, разрабатывающих программное обеспечение, «Руссофт», советник гендиректора компании Content AI Олег Сажин пояснил, что «голой» ИИ-модели «нужна обвязка из модулей, выполняющих различные операции». Отсюда — рост цен на услуги разработчиков платформ с комбинаторным использованием генеративных моделей и классических алгоритмов.
По данным ВШЭ, доработка внедренных ИИ-решений дорого стоящая стратегия, поэтому сейчас ИИ-решения применяются в работе только у 5% российских организаций. Из них на предприятиях от 500 и более человек — 15%, не более 100 работников — 4%.
Самой востребованной остается ИИ-обработка визуальных данных, широко ИИ используется в маркетинге и продажах, редко — в логистике и транспортировке.
При этом предприятия с численностью до 100 человек применяют ИИ в управлении персоналом (58%).
На крупных же предприятиях заметна более высокая, чем среди остальных компаний, заинтересованность в применении технологий ИИ для обеспечения безопасности (у 37% таких компаний) и для решения задач, связанных с логистикой транспортом, – у 23% компаний.
Чаще всего, предприятия заказывают ИИ- разработку у стороннего поставщика или покупают готовый продукт. Собственными силами их создают крупные компании (34%), иди дорабатывают ПО (23%).
