Вложения в будущее
Чего рынок ждет от ИИ в 2025 году
Технологии на базе искусственного интеллекта (ИИ) остаются востребованными крупным бизнесом и в России, и в мире. Компании видят в ИИ не только инструмент автоматизации бизнес-процессов, но и источник потенциального дохода и повышение экономический эффективности. По прогнозам аналитиков, совокупный экономический эффект в России от технологии во всех отраслях к 2030 году составит более 11,6 трлн руб. Однако пока не все участники рынка готовы к непосредственному внедрению и развитию ИИ: кто-то ожидает готовых решений, а кто-то еще находится на этапе настройки работы с большими данными, которые станут основой работы нейросетей в компании.
Фото: Евгений Павленко, Коммерсантъ
Фото: Евгений Павленко, Коммерсантъ
Компании продолжают наращивать инвестиции в решения с искусственным интеллектом, а также внедрять его в свою работу. Так, по оценке Т1 ИИ (IT-холдинг Т1), рост интеграции ИИ в бизнес за прошлый год составил 43% и вырос на 11 п. п. по сравнению с 2023 годом, что эксперт компании объясняет развитием отечественных решений на базе ИИ. «Заметный рост применения ИИ наблюдается в IT, промышленности, строительстве, энергетике, транспорте и здравоохранении. В этих отраслях темпы внедрения ИИ-решений превышают 20% в год»,— оценивает генеральный директор компании Cloud X Денис Хлебородов. Совокупный экономический эффект (вклад в ВВП) от использования технологий ИИ во всех отраслях экономики России к 2030 году может составить 11,6 трлн руб., прогнозировали эксперты Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ.
Бизнес видит в инвестициях в ИИ выгоду от технологии. Как говорит директор направления Data Fusion «Лиги цифровой экономики» Александр Кобозев, «одна из ключевых причин роста направления — экономическая эффективность, 7% компаний отметили положительное влияние внедрения ИИ, в том числе сокращение затрат и рост доходов». По его словам, немаловажное значение имеет и государственная поддержка: программы проектирования умных городов и сотрудничество со странами БРИКС стимулируют инвестиции в цифровизацию.
Драйверы спроса
В 2025 году спрос на ИИ-решения будет сохраняться практически во всех отраслях, начиная от финансового сектора и машиностроения и заканчивая здравоохранением и наукоемкими отраслями, считает руководитель направления IT-инфраструктуры К2Тех Алексей Зотов.
Нельзя не отметить появление новых отраслей, проявивших наибольший интерес к искусственному интеллекту за последний год, напоминает владелец ИИ-платформы AiLine Softline Digital (ГК Softline) Вадим Седельников. Из них можно выделить агропромышленный комплекс: «Этот консервативный сектор экономики сейчас активно стремится к инновациям». Если говорить про большие корпорации, то наиболее активно ИИ внедряют разработчики технологий, приложений и банки, в меньшей степени — ритейл. В числе крупных клиентов, использующих YandexGPT, можно назвать Райффайзенбанк, «Ренессанс Страхование», «Лемана Про», поделилась пресс-служба «Яндекса».
По словам Дениса Хлебородова, также ИИ активно внедряется в производстве: ИИ-решения для предиктивного обслуживания оборудования, оптимизации логистики и контроля качества продукции и т. д. В компании говорят и о транспортном секторе (ИИ-системы для управления цепочками поставок) и фармацевтике: ИИ-инструменты для диагностики состояния здоровья и автоматизированной обработки медицинских данных.
Компании будут все чаще ориентироваться на ИИ-решения, которые интегрированы в облачные платформы, обладают высокой гибкостью и масштабируемостью, а также обеспечивают возможность быстрой адаптации под конкретные бизнес-задачи, считает Денис Хлебородов.
Цена вопроса
В 2025 году рынок пытается прогнозировать, как будут наращиваться инвестиции в ИИ — и глобально, и в России, а также от чего будет зависеть их объем. Как отмечают в Т-Банке, объем инвестиций в ИИ на российском рынке «несоразмерно меньше, чем в мире». Например, компания Microsoft планирует инвестировать $80 млрд в постройку дата-центров, готовых к обучению и использованию самых современных моделей, рассказывает руководитель лаборатории исследований искусственного интеллекта T-Bank AI Research Даниил Гаврилов, а OpenAI объявлял об инвестировании $500 млрд в строительство инфраструктуры для ИИ: «Обучение LLM требует огромных затрат ресурсов, и необходимый объем инвестиций напрямую зависит от того, что и как пытается построить компания, в которую инвестируют».
Одной из главных причин ускоренного роста вложений, по мнению экспертов «Лиги цифровой экономики», является стремление компаний к высокой рентабельности. ИИ активно используется для анализа затрат и оптимизации процессов, что позволяет снижать издержки и увеличивать прибыль, объясняют в компании.
По наблюдениям Сергея Литвинова, руководителя центра компетенций больших данных и искусственного интеллекта ЛАНИТ, сейчас компании делятся на «экспериментаторов» и «выжидающих». Первые наращивают инвестиции в нейросети, понимая, что от успеха внедрения новых технологий в процессы зависит их конкурентное преимущество в недалеком будущем. «Вторые относятся к инновациям с осторожностью, смотрят по сторонам и при этом сохраняют готовность оперативно внедрять решения, которые показали хорошую отдачу у экспериментаторов»,— говорит эксперт.
Что касается трендовых решений, большинство экспертов считает: будущее — за мультимодальными генеративными моделями. В IT–холдинге Т1 считают, что «генеративный ИИ продолжит трансформировать креативные индустрии, маркетинг и клиентские сервисы, оптимизационные решения помогут бизнесу, в особенности промышленным предприятиям, повысить эффективность внутренних процессов, а компьютерное зрение получит еще большее распространение в сфере безопасности, логистики и производства».
Эту точку зрения разделяет «Лаборатория инноваций НОРБИТ», добавляя, что генеративный ИИ станет приносить больше контента, который будет все сложнее отличить от реального. Уверенные позиции в трендах продолжит занимать мультимодальный ИИ, способный интегрировать данные из разных источников, добавляют в «Лиге цифровой экономики».
Мультимодальный ИИ отмечают и в «Яндексе»: «Это объединение нескольких модальностей: текста, картинок, звука и видео». Еще одной модальностью в будущем могут стать и данные рекомендательных систем, прогнозируют в компании, и так называемые ИИ-агенты, которые отвечают за взаимодействие виртуальных ассистентов с внешними интерфейсами для выполнения конкретных задач. Например, расширение существующих смарт-функций, которые уже реализованы, и повышение эффекта от внедрения ИИ.
Главные же сложности, с которыми сталкиваются при внедрении ИИ,— это завышенные ожидания от технологий, недостаток специалистов и низкое качество исходных дата-сетов, предупреждают в «Яндексе». «Именно от качества исходных дата-сетов для обучения нейросетей зависит скорость решения прикладной бизнес-задачи». Если для обучения использовать разрозненную документацию, то ее сложно проверить на валидность, противоречивость, дублирование и требуется время, чтобы привести ее в порядок, заключают в компании.
Также многие компании по-прежнему оценивают ИИ-проекты точечно, не учитывая их совокупного влияния на бизнес. Отдельный ИИ-проект может оказаться на грани окупаемости, так как его затраты включают инвестиции в инфраструктуру, рассказали в Cloud X, отмечая, что при портфельном управлении ИИ-инициативами и внедрении общей ИИ-стратегии рентабельность проектов может значительно возрасти. В Cloud X добавляют, что для эффективности стоит переориентироваться на оценку долгосрочных выгод от реализации ИИ-стратегии, включающей в себя совокупность инициатив в рамках единого портфеля проектов по цифровой трансформации.
Но проблемой остается нехватка квалифицированных кадров. Представитель ЛАНИТ подчеркивает, что появилось очень много специалистов в области взаимодействия с генеративными нейронными сетями, однако для более тонкой настройки нужно глубокое понимание, что происходит внутри нейронной сети: «Необходимы соответствующие технические знания и опыт».
Cloud X уточняет, что рынок испытывает нехватку специалистов, особенно в области разработки ИИ-моделей, MLOps, облачной ИИ-инфраструктуры и применения ИИ в области кибербезопасности. При этом, напоминают в компании, в ближайшие годы стоит ожидать появления новых отраслевых требований, регулирующих ИИ, включая работу с большими данными, управление рисками и безопасность персональных данных, защита которых должна выйти на новый уровень в связи с возможностями ИИ по идентификации субъектов персональных данных на основе относительно небольших наборов данных.
Александр Кобозев прогнозирует, что «2025 год станет переломным для ИИ: компании перейдут от массового внедрения к стратегическому использованию технологий». В России рост развития технологии продолжится за счет господдержки и фокуса на ключевых отраслях, но успех будет зависеть от преодоления регуляторных и технических вызовов. Эксперт считает, что «глобальные тренды сместятся в сторону устойчивости, прозрачности и узкой специализации».