Неделя с ТМК. Выпуск №34 (182)
0:00
/
Российский бизнес расширяет применение технологий на базе искусственного интеллекта. Экономический эффект для отечественных компаний в будущем за счет использования таких решений может составить почти 7 трлн руб. Однако для этого необходимо решить ряд проблем, чтобы нивелировать риски.
В России растет применение ИИ в различных отраслях экономики. Экономический потенциал искусственного интеллекта в РФ составляет 22–36 трлн руб., а к 2028 году эффект на рост выручки и сокращение затрат компаний может составить 4,2–6,9 трлн руб., что эквивалентно влиянию на ВВП до 4%, говорится в исследовании «Искусственный интеллект в России – 2023: тренды и перспективы» от компании «Яков и партнеры» и «Яндекса». Глобальный рынок продуктов и сервисов на базе ИИ за этот период увеличится относительно 2022 года в 7 раз и составит 860 млрд долл. – 1 трлн.
По мнению авторов исследования, потенциал развития технологий ИИ имеют основные отрасли российской экономики: транспорт и логистика, банкинг, ретейл, добывающая промышленность, производство потребительских товаров и ИТ-отрасль. В этих отраслях уже есть работающие решения, которые показали эффективность для бизнеса.
Согласно мониторингу Национального центра исследований ИИ при Правительстве России, скорость операционных процессов в компаниях за счет использования ИИ выросла на 38%, качество продуктов и сервисов улучшилось на 31%, экономическая эффективность процессов повысилась на 27%. 90% компаний, которые в том или ином виде используют ИИ, планируют развивать это направление в дальнейшем.
Потенциал развития технологий искусственного интеллекта имеют основные российские отрасли экономики
«Нейросети выводят компании на новый уровень развития. Но в целом бизнес пока слабо понимает, как именно искусственный интеллект может экономить время сотрудников, существенно сокращая расходы.
Приведенные в этой статье примеры наглядно демонстрируют малую часть спектра возможностей новых технологий, но по ним может сложиться впечатление, что внедрение ИИ доступно только крупным игрокам. Однако все происходит ровно наоборот.
На рынке уже представлено множество нейросетей и инструментов no-code-разработки (создание программных продуктов без написания программного кода. – Прим. ред.), стоимость подписки на которые начинается от 20 долл. в месяц. Они становятся ядром решений автоматизации производственных и бизнес-процессов, доступных любому бизнесу, независимо от его отрасли и масштаба.
Мы готовим специалистов, которые разрабатывают и внедряют подобные решения и в микробизнес, и в компании федерального уровня, поэтому знакомы со множеством кейсов. Непосредственно в нашей организации искусственный интеллект помог оптимизировать процесс найма сотрудников, взяв на себя такие рутинные задачи, как скоринг резюме и подбор кандидатов, что позволило HR-руководителю сэкономить до 40% времени.
В области маркетинга обновили наш бренд-блог: контент для него генерируется нейросетью под контролем одного нейрокопирайтера. Вместо 30 статей, написанных вручную, теперь создаем 300 материалов, которые проверяет один редактор. Это позволяет нам экономить около 1 млн руб. в месяц на редакционной команде. При этом объем контента увеличился в 10 раз, а ключевые метрики, такие как количество читателей и время на сайте, сохранили плановый рост.
Для меня очевидно, что нейросети пришли всерьез и надолго, как и цифровизация в целом. Они меняют привычные подходы к ведению бизнеса, так же как в свое время это сделали персональные компьютеры, интернет и социальные сети. И те компании, которые научатся первыми использовать этот потенциал, получат мощное конкурентное преимущество».
Влияние искусственного интеллекта нарастает. На уровне государства расширение использования таких технологий зафиксировано в обновленной версии стратегического направления в области циф-ровой трансформации обрабатывающих отраслей промышленности. Основные сферы применения технологии – это видеоаналитика для контроля качества продукции и безопасности труда и предик-тивная аналитика (выход из строя оборудования). Среди других – оптимизация логистики, рекомен-дательные сервисы и помощники диспетчеров.
российских компаний в первую очередь готовы использовать искусственный интеллект для решения рутинных задач
Проведенное в 2023 году исследование Высшей школы экономики показало, что 56% российских компаний в первую очередь готовы использовать ИИ для решения рутинных задач. Например, тех-нология применяется в сфере управления персоналом. Виртуальные помощники берут на себя функ-ционал первого уровня рекрутинга: анализ резюме, подготовку откликов на них, ответы на вопросы о вакансиях и т.д. Все это высвобождает время для полноценных собеседований, которые проводятся людьми. Действующим сотрудникам компании виртуальные помощники помогают с обучением, кадровым документооборотом, формированием и отслеживанием персонального трека карьерного развития, участием в корпоративных активностях. Такие решения есть в ТМК, «Газпроме», «Ростеле-коме», «Сбере», «Авито» и многих других компаниях.
Интеграция искусственного интеллекта с другими инструментами цифровизации значительно расширяет сферы его применения. Например, благодаря машинному зрению на новый уровень вышел контроль за качеством продукции. Так, рыбинский «ОДК-Сатурн» внедряет роботизированный комплекс для выявления дефектов на лопатках газотурбинных двигателей. По оценкам «Ростеха», эта технология позволит проходить предварительный контроль качества деталей в два раза быстрее. Машинное зрение контролирует с 2022 года сборку двигателей КамАЗа.
В Тверской области на Знаменском сахарном заводе ИИ используется для приемки сахарной свеклы. Нейросеть скрупулезно выявляет ботву, сколы, грязь и другие признаки некондиционного продукта. Машинное зрение и встроенный газоанализатор легли в основу многофункционального робота-обходчика, который сейчас тестируется «Газпромом». Робот способен самостоятельно выявлять утечки метана на производственных объектах.
Цифровые двойники позволяют на 30% снизить брак и на 20% увеличить производительность
Широко используются цифровые двойники – виртуальные копии реальных объектов, систем или процессов, созданных для оптимизации эффективности производства и бизнеса. Они с высокой точностью воспроизводят процессы и операции на предприятии, позволяют решать широкий спектр бизнес задач, например, точно прогнозировать объемы производства, анализировать узкие места по переделам, удаленно управлять объектом в реальном времени.
Например, оцифрованы месторождения, где ведут разработки «Газпром» и «Роснефть». Нейросети позволяют компаниям добывать трудноизвлекаемые запасы, выбирая оптимальные технологиче-ские решения. Холдинг «Синара – Транспортные Машины» использует цифровые двойники при создании современных локомотивов – как тепловозов, так и электровозов, что позволяет ускорить разработку и повысить точность при проектировании технически сложных деталей и компонентов.
Цифровые двойники прокатных станов работают на предприятиях ТМК. Технология позволяет вы-брать и апробировать настройки оборудования в виртуальной среде, а затем применить на произ-водстве наиболее эффективный вариант. По оценкам «Росатома», в структурах которого также ши-роко применяются цифровые двойники, использование этой технологии позволяет на 30% снизить брак, на 20% увеличить производительность. Технологии позволяют прорабатывать в цифровом пространстве оптимизационные сценарии, искать уязвимые места и влиять на технологический про-цесс в реальном времени.
Благодаря цифровым двойникам на новый уровень вышла разработка инновационной продукции. Если раньше конструкторы выпускали большое количество прототипов и уже в условиях лаборато-рий и испытательных стендов проверяли их работу, то благодаря цифровым двойникам часть заве-домо невыигрышных решений удается отсеять на этапе виртуальных испытаний. Лишь когда расчеты показывают, что цифровой двойник справляется со своей задачей, выпускается реальный прототип. Таким образом, разработка идет быстрее, испытания занимают меньше времени.
Прямой контакт производителя и потребителя
ИИ позволяет анализировать большие объемы данных о потребностях клиентов, что способствует более точному и эффективному удовлетворению их запросов.
Цифровые двойники
Технологии ИИ создают виртуальные модели реальных объектов, что позволяет проводить виртуальные испытания и оптимизировать условия эксплуатации.
Генеративный дизайн
Программы, управляемые ИИ, разрабатывают проектные решения, соответствующие заданным требованиям, что ускоряет процесс проектирования и повышает качество продукции.
Внедрение датчиков и анализ данных
ИИ обрабатывает данные, поступающие с датчиков, установленных на оборудовании и производственных линиях, что помогает выявлять и устранять неисправности.
Рекомендательные системы
ИИ используется для создания персонализированных рекомендаций по производству, что способствует более эффективному использованию ресурсов.
Роботизация производства
ИИ-технологии заменяют человека в рутинных задачах, повышая производительность и безопасность труда.
Компьютерное зрение
ИИ применяется для контроля качества продукции и обеспечения промышленной безопасности, что позволяет своевременно выявлять и устранять дефекты.
* Исследование «Эффективные отечественные практики на базе технологий ИИ в обрабатывающей промышленности» АНО «Цифровая экономика»
Несмотря на все преимущества ИИ, компании с осторожностью внедряют эти технологии. Наибольшие опасения у бизнеса вызывает сохранность данных. Поэтому гиганты рынка формируют свои ИТ-подразделения, собственные решения.
То обстоятельство, что нейросети могут обучаться, в том числе и самостоятельно, согласно исследованию ВШЭ, вызывает опасение у 38% отечественных компаний, принявших участие в опросе «Вышки». В компаниях полагают, что ИИ может в какой-то момент выйти из-под контроля. Одновременно бизнес опасается, что если нейросети по какой-то причине вдруг перестанут работать, то это парализует деятельность предприятий, ведь без ИИ сотрудники просто не смогут выполнять свои задачи.
Также в компаниях есть мнение, что широкое внедрение современных цифровых инструментов может со временем привести к росту безработицы, когда машины в прямом смысле заменят людей. Для крупного бизнеса, особенно градообразующих предприятий, это серьезный вызов. Тем не менее сейчас в условиях кадрового дефицита во всех областях эта проблема стоит не столь остро: ИИ не заменяет людей, компьютерный разум работает вместо незанятых ставок.
Вытеснят ли нейросети в ближайшие годы человека? В компаниях и профильных институтах полагают, что нет. Искусственный интеллект не прихотлив и не амбициозен, по крайней мере пока. Он готов браться за самые скучные задачи и одновременно создавать среду, в которой людям будет приятно и безопасно работать.
Искусственный интеллект готов браться за самые скучные задачи и одновременно создавать среду, в которой людям будет приятно и безопасно работать
