Борьба с тенью. Искусственный интеллект есть, а понимания - нет
К такому выводу пришли авторы исследования ООО "Сибэдж" (Sibedge) и некоммерческого партнерства разработчиков программного обеспечения "Руссофт", которые опросили компании, уже имеющие практический опыт работы с ИИ.
В исследовании сказано, что большинство компаний не перестали находиться в позиции наблюдателей по причине отсутствия стратегического видения для извлечения практической выгоды от внедрения искусственного интеллекта: отраслевые различия отступают перед общей проблемой — в фундаментальном непонимании природы и возможностей данной технологии.
Эксперты-исследователи общались с теми, кто уже работает с искусственным интеллектом — будь то пилотные проекты, полноценное внедрение или стадия активного планирования. Это позволило отсечь голые теории и говорить только о практическом опыте.
В исследовании сказано, что для бизнеса приоритетом является не внутреннее устройство ИИ, а конкретные результаты и возврат инвестиций: "Технология интересна, поскольку она способна решать четко обозначенные бизнес-задачи, но пока непонятно, насколько эффективно. В 76% интервью респонденты признавались в затруднении при ответе на вопрос, "для чего вашей компании нужен ИИ?". Ответы сводились к "хотим попробовать", "все этим занимаются", "есть в стратегии", но за этим не стояло конкретики. Отдельная проблема, выявленная почти в каждом интервью — это коммуникационный разрыв между ИТ и бизнесом".
Почему ИИ не приживается. Барьеры внутри компании
Согласно мнению авторов исследования, ИИ-проекты в российских компаниях часто стартуют с энтузиазмом: команды запускают пилоты, тестируют модели, получают первые метрики. Но уже на следующем этапе многие инициативы зависают и не доходят до продуктивного внедрения. Причины этого носят в основном не технический, а управленческий характер. Они связаны с культурой компании, структурой ответственности, страхами и отсутствием компетенций.
Причин этому несколько:
1. Отсутствие владельца продукта
2. Проблема доверия к системам, принимающим решения
3. Сопротивление внутри ИТ-инфраструктуры
4. Дефицит знаний и компетенций
5. Отсутствие стратегического подхода
6. Осознанное обучение как точка разворота
В исследовании определено четыре уровня зрелости компании в отношении ИИ:
1. Нулевая — ИИ воспринимается как модный тренд, но не рассматривается всерьез; обсуждение на уровне общих слов.
2. Тестовая — запущены один-два пилота, чаще всего без четких гипотез, метрик и целей.
3. Локальная интеграция — ИИ применяется в отдельных участках (прогноз остатков, маршрутизация, анализ обращений), но не интегрирован в общую систему принятия решений.
4. Системный подход — сформулированы бизнес-гипотезы, запущена стратегия, ИИ встроен в процессное управление. Таких компаний в исследовании — единицы.
Позиция рынка
По мнению директора департамента голосовых цифровых технологий ООО "БСС" (BSS) Александра Крушинского, в исследовании указана не совсем правильная шкала зрелости: "Я не считаю, что "локальная автоматизация" менее зрелый подход, чем централизованное внедрение ИИ. Единственно правильной стратегией в отношении к прерывающей и очень быстро развивающейся технологии – это локальные эксперименты. Другой вопрос, что эти эксперименты (как, в общем то, любые другие эксперименты) надо проводить рационально – выдвигая гипотезы, формируя метрики измерения успеха, фиксируя и накапливая результаты. Мы стараемся подходить к нашим экспериментам именно так".
Инженер-аналитик ООО "Газинформсервис" Екатерина Едемская отнесла компанию к третьему уровню зрелости в отношении ИИ – уровню локальной интеграции: "ИИ у нас уже не просто пилот или эксперимент, а реально внедренный компонент в конкретные продукты и процессы. Однако, несмотря на успешную интеграцию в отдельные решения, ИИ пока не охватывает все наши продукты системно и не является сквозным элементом корпоративной стратегии принятия решений".
Представитель пресс-службы ПАО "Северсталь" отметил, что компания относит себя к последнему уровню (системный подход), где решения на основе ИИ управляют или участвуют в управлении ключевыми агрегатами Череповецкого металлургического комбината, и где отдельные решения ускоряют корпоративные процессы. В то же время создаются цифровые двойники агрегатов и целых переделов для стабилизации технологического процесса и возможности тестирования гипотез без остановки реального производства.
Представитель пресс-службы "Северстали" сообщил, что компания не наблюдает разрыв между ИТ и бизнесом: "Если во времена самых первых внедрений восемь лет назад со стороны бизнеса могли быть подобные сомнения, сейчас их нет: бизнес видит реальные эффекты в соседних цехах и потенциальную пользу для участка. Более того, сотрудники сами предлагают инициативы по цифровизации своих ежедневных процессов".
Начальник управления больших данных и продвинутой аналитики "Цифровые технологии и платформы" (Группа "ЕвроХим") Николай Ксензик также говорит о том, что на начальных стадиях, описываемые явления имели место: Благодаря инвестициям в развитие цифровой культуры и обучение менеджмента удалось преодолеть недоверие к ИИ и сформировать устойчивый спрос внутри компании на ИИ и продукты с ИИ. Важной вехой явилось появление и внедрение GPT-решений. При этом внутри ИТ-команды были сформированы центры бизнес-экспертизы. Мы довели уровень подготовки аналитиков и менеджеров проектов до уровня технологов и бизнес-экспертов. В ряде случаев мы нанимали или переводили в ИТ-команды сотрудников с бизнес-бэкграундом".
Руководитель департамента технологий индустрии 4.0 "Цифровые технологии и платформы" (Группа "ЕвроХим") Александр Котельников рассказал, что в "ЕвроХиме" ИИ прижился: "Время от времени, в отдельных направлениях или отдельных бизнес-единицах мы сталкиваемся в том числе и с описанными проблемами, о которых говорится в исследовании. Прежде всего, это недоверие к результатам, которое проявляется сначала в виде недоверия к потенциалу гипотезы, а затем выливается в недоверие к полученным результатам. Мы решили проблему через формализацию процесса защиты проектов и через формальные испытания с признанием эффекта через доказанные измерения. Кроме того, в процесс защиты проектов и их результатов непосредственно вовлечены заказчики от бизнеса, ИТ-команда выполняет тут роль сопровождения (готовим цифры и слайды). Кроме того, как правило мы привлекаем службы операционной эффективности или финансов в качестве независимого арбитра".
Директор департамента профессиональных сервисов ИТ-вендора "Базис" Денис Романов рассказал, что разрыв между ИТ и бизнесом проявляется не в целях, а в скорости адаптации: "Сегодня важно не просто знать технологии, а уметь работать с ИИ-инструментами и понимать архитектуру решений. Востребованы компетенции вроде prompt engineering, AIOps, data literacy и безопасности ИИ. Мы используем ИИ как инструмент, который усиливает команды, а не заменяет их. Такой подход позволяет выстроить совместную работу ИТ и бизнеса без конкуренции за роли".
Директор производственного направления "Девелоники" (кластер FabricaONE.AI, акционер – ГК Softline ) Роман Садрисламов рассказал, что опыт его компании подтверждает вывод исследования Sibedge: "Большинство компаний в России все еще находятся на стадии проб и ошибок. Причем именно в логике технологического интереса. Мы начали внедрение ИИ в методологии Девелоника Fusion и там, где можно зафиксировать измеримый эффект: в операционных и производственных процессах с высокой долей затрат и повторяемостью действий. Строя стратегию внедрения, двигаемся вместе с бизнесом по пути от данных к решениям. Подход отрабатывается и применяется внутри компании, на внутренних проектах, а затем применяется к задачам заказчиков. Это помогает избежать формальных пилотов, о которых в исследовании говорится как о типичной проблеме (60% ИИ-проектов не выходят за рамки тестов)".
Генеральный директор ООО "Ланит-Терком" (входит в группу компаний "Ланит") Вадим Сабашный согласился с тем, что бизнес зачастую идет за популистскими лозунгами и на поводу популярности технологий начинает требовать невозможного от ИТ-технологий: "ИТ не всегда понимает важность отдельных метрик бизнеса и в свое оправдание говорит: "Ну, оно же работает! Но работает долго, дорого, не с той точностью и с ошибками". Таким образом, наблюдается незрелость подхода с обоих сторон".
Директор по развитию продуктов Robin ООО "СЛ Софт" (SL Soft, FabricaONE.AI, акционер — ГК Softline) Иван Мельников считает, что разрыв между ИТ и бизнесом есть, и он, как ему кажется, во многом связан с отсутствием владельца продукта и ответственного за него. ИТ специалистам не хочется брать на себя ответственность за новые, зачастую не апробированные продукты, а бизнесу не хватает настойчивости и компетенций для того, чтобы обосновать эту необходимость. "В ИТ-компаниях дела обстоят лучше, поскольку штат специалистов, разбирающихся в ИТ-сфере, больше, и владельцы продуктов заинтересованы в том, чтобы их новые продукты или гипотезы были протестированы хотя бы внутри. Они и становятся драйверами этого процесса", - отметил Иван Мельников.
Чем богаты
Сооснователь цифрового логистического оператора versta.io Виктор Сизов рассказал, что в его компании ИИ проходит внедрение в качестве co-pilot во все бизнес-процессы: "По результатам уже реализованных проектов мы видим качественный и значимый эффект. В частности, мы используем ИИ для аналитики или в качестве супервайзера. Последнее направление, кстати, показало быструю отдачу. Мы создали ИИ-супервайзера, который позволяет нам анализировать 100% клиентских обращений без привлечения дополнительных человеческих ресурсов. В целом, мы работаем над тем, чтобы ИИ стал частью рабочего процесса, а не точечными решениями. Наша стратегия в этой части такова: определение бизнес-потребности, создание MVP (минимально жизнеспособный продукт), внедрение в регулярный процесс".
Руководитель направления "Т1 Искусственный интеллект" ИТ-холдинга Т1 Сергей Голицын поведал, что внутри холдинга мы не только активно внедряем, но и разрабатываем решения на базе искусственного интеллекта: "Например, наш ИИ-ассистент для разработчиков увеличивает производительность сотрудников на 20% и снижает вероятность ошибок. Решение автоматизирует ключевые этапы разработки — например, генерацию и тестирование кода. Его используют ежедневно уже более 1 тыс. наших сотрудников. В будущем мы планируем масштабировать применение ИИ на все процессы разработки для дальнейшего повышения эффективности".
Директор по развитию бизнеса ГК "УльтимаТек" Сергей Силин рассказал, что он активно применяет искусственный интеллект для автоматизации рутинных задач: "При этом вопросы безопасности остаются приоритетом: у нас работает серьезное подразделение информационной безопасности, и доступ к конфиденциальным данным клиентов в открытых нейросетях исключен. ИИ мы успешно используем для саммари встреч, оптимизации задач и создания простых RPA-агентов (программные роботы, которые имитируют действия пользователя в компьютерных системах).
Сергей Силин видит потенциал ИИ прежде всего в решении прикладных производственных задач: "Еще до начала всеобщего интереса к теме мы начали развивать направление промышленного искусственного интеллекта. Сейчас, следуя логике цикла Гартнера, ИИ во многих областях вошел в фазу продуктивного применения. Мы регулярно создаем стратегии цифровизации для крупных промышленных заказчиков, где ИИ интегрируется во все ключевые процессы. Например, наша компания Datana уже применяет интеллектуальные технологии даже в автоматизированные системы управления технологическим процессом (АСУ ТП)".
Технический директор ООО "Осми-Ит" (Osmi IT) Денис Нагаев говорит, что коммуникационный разрыв действительно существует: бизнес говорит о результате, ИТ - о моделях. "Закрывается он общим языком KPI и привязкой каждого этапа интеграции к измеримым эффектам. Наше практическое предложение рынку - ИИ-агенты для enterprise: мы внедряем решения под конкретные KPI - прогноз аномалий и спроса, рост доли обращений, закрытых на первой линии, снижение потерь из-за out of stock (это ситуация, когда товар, представленный на сайте или в магазине, временно недоступен для покупки из-за исчерпания запасов), уменьшение ручного труда и дублей данных. Но есть причины, по которым ИИ может не прижиться, например, если есть ожидание "замены человека", отсутствие бизнес-KPI, слабая интеграция, "грязные" данные и долгий путь от идеи до релиза", - сказал Денис Нагаев.
Директор по продажам разработчика и интегратора ИТ-решений в финтехе Fork-Tech Кирилл Солкан отметил, что инструменты ИИ более популярны внутри ИТ-компаний, так как их команды ближе к технологиям и оперативнее изучают новинки: "Кроме того, применение ИИ в ИТ дает быстрый и ощутимый эффект: например, сокращается время на тестирование и написание документации, поскольку задачи в разработке, как правило, четко формализованы. В то время как в бизнес-процессах часто существует множество переменных, требующих глубокой проработки".
Партнер и исполнительный директор "1С Про Консалтинг", которая занимается системно-ориентированным консалтингом и внедрением корпоративных решений "1С" Николай Мокрецов сообщил, что его компания разработала несколько ИИ решений:
- для миграции сверхбольших объемов данных с самообучением,
- ассистента работы в 1С продуктах для клиентов,
- ассистента для поддержки работы со знаниями в компании (поиск в большом объеме разрозненной информации по файлам - таблицам, документам и презентациям),
- ассистента для снятия рутины в проектной работе на клиентах.