Искусственный интеллект с оттяжкой
Мониторинг технологий
Притом что совокупный экономический потенциал (увеличение выручки или сокращение издержек компаний) от внедрения искусственного интеллекта (ИИ) в РФ к 2028 году может составить 22–36 трлн руб. в номинальных ценах, совместное исследование консалтинговой компании «Яков и партнеры» и «Яндекса» оценивает реальный эффект к этому сроку в 4,2–6,9 трлн руб., или до 4% ВВП, из них пятая часть (0,8–1,3 трлн руб.) — от применения генеративного ИИ (создает тексты, видео, изображения на основе запросов). При этом в абсолютном выражении около 70% потенциала приходится на шесть ключевых отраслей: это транспорт и логистика, банки, ритейл, добыча, производство потребительских товаров и IT-отрасль.
Согласно проведенному компанией «Яков и партнеры» опросу технических директоров 100 крупнейших компаний РФ в 15 индустриях, 20% компаний уже используют генеративный ИИ, из них 12% определили приоритетные функции и сценарии для внедрения технологии, около четверти (27%) «точечно» экспериментируют с ней. Все они применяют решения от OpenAI (GPT-4, GPT-3.5), более 90% используют и российские модели (YandexGPT и Kandinsky от «Сбера»).
Почти две трети респондентов (68%) заявили, что внедрение решений на основе ИИ в течение последнего года влияло на 1–5% EBITDA компании (преимущественно в сферах e-commerce, банкинга, страхования, медиа и IТ), треть (32%) организаций не заметили перемен. Однако при этом почти каждая вторая компания инвестирует около 1–5% своего бюджета в IT и цифровизацию в ИИ, а отдельные адепты ИИ в телеком- и IT-компаниях — даже свыше 5%. Почти во всех компаниях (94%) называют ключевым эффектом внедрения ИИ сокращение затрат; около трети работающих в потребительском секторе (банкинг, ритейл, медиа и другие) видят в ИИ способ увеличить выручку (в том числе за счет новых бизнес-направлений), ценность продуктов для клиентов и лояльность последних.
Как капитализировать экономическую ценность ИИ
Онлайн-дискуссия в рамках «Просветительских дней» РЭШ
Вместе с тем внедрение этой технологии сталкивается со сложностями. Ключевая — дефицит специалистов в data-science, дата-инженеров, инженеров машинного обучения, AI-тренеров и дата-аналитиков — о нем говорит 61% работодателей. Среди других препятствий в том числе доступ к «железу» и высокий уровень затрат на разработку ИИ-инструментов.