Анастасия Башкатова
Несовершенство технологий ИИ становится опасной проблемой, например, для сферы беспилотного транспорта, что уже демонстрировали разработки Илона Маска. Фото Reuters
Неожиданный итог 2024 года – готовность российской экономики к внедрению искусственного интеллекта (ИИ) не выросла, а снизилась, выявил Национальный центр развития ИИ при правительстве. В трех из 19 приоритетных отраслей сократилась доля компаний, применяющих ИИ на практике: это здравоохранение, социальная сфера, развитие городской среды. А если учесть весь комплекс факторов от финансов и кадров до реально достигаемой пользы, тогда ситуация ухудшилась за год в половине приоритетных отраслей.
Несмотря на пристальное внимание властей самого высокого уровня к ИИ, готовность отраслей к его внедрению, наоборот, снизилась. Это следует из нового исследования, проведенного Национальным центром развития ИИ при правительстве РФ.
Специалисты центра при участии социологов и профильных правительственных ведомств изучили тенденции в 19 признанных приоритетными отраслях российской экономики.
Анализ касался самых разных тематических направлений: от текущего уровня использования ИИ организациями и достигаемых ими эффектов до обеспеченности организаций необходимой цифровой инфраструктурой, программными решениями, данными, финансами, кадрами и т.д. С учетом всего комплекса этих факторов по специальной методике высчитывался интегральный индекс готовности к внедрению ИИ: он приводится в баллах – чем выше значение, тем лучше отрасль готова к цифровым новациям, максимальное значение – 10 баллов.
В исследовании выяснялась ситуация как в целом по отраслям, так и в каждой отрасли по отдельности, при этом (за исключением сферы культуры, которая анализировалась впервые) ситуация оценивалась в динамике. Опрос 2024 года охватил более 5 тыс. организаций.
Среднее значение индекса готовности отраслей к внедрению ИИ составило в прошлом году 3,5 балла. Это лучше, чем было в 2021 году (3,2), но хуже 2023 года (3,7).
В зависимости от полученных баллов аналитики выделили три группы отраслей: начинающих, развивающихся и лидеров. Отрасли могли передвигаться между группами не только вверх, улучшая свои позиции, но и вниз, что свидетельствует о деградации.
Было выявлено три сферы деятельности, в которых доля организаций, применяющих технологии ИИ на практике, за 2024 год снизилась. Это сфера здравоохранения: в 2023-м доля организаций, работающих с ИИ, составляла там, по данным исследования, 36%, а в 2024-м только 30%. Также это социальная сфера: доля учреждений, использующих ИИ, снизилась за год с 36 до 21%. И наконец, это сфера развития городской среды со снижением доли ИИ-практиков с 27 до 19%.
Помимо них в пятерку отраслей с худшими показателями распространенности технологий ИИ вошли сфера общего и среднего образования и, что тоже может показаться удивительным, обрабатывающая промышленность.
Но применительно к этим двум сферам стоит отметить, что в их случае доля организаций, применяющих технологии ИИ на практике, все-таки за прошлый год выросла, правда, она все равно пока остается относительно низкой. Так, в сфере общего и среднего образования доля ИИ-практиков составила в 2024 году 26% против 19% в 2023-м, а в обрабатывающей промышленности – 32% против 26% годом ранее.
В сфере культуры, кстати, тоже примерно каждая третья (34%) организация использовала в прошлом году технологии ИИ, но проследить динамику не получится, так как ранее культура аналитиками не оценивалась.
Можно, однако, предположить, что с учетом отдельных масштабных проектов (например, по оцифровке музейных коллекций и внедрению в музейную практику новейших технологий при участии крупнейших представителей отечественного финтеха) эта сфера имеет все шансы улучшить свои показатели – см. «НГ» от 24.11.24.
К лидерам же, чуть ли не массово использующим в своей работе технологии ИИ, сейчас в России относится прежде всего сфера высшего образования, где с этой технологией взаимодействует уже 72% организаций против 33% в 2023 году. И высшее образование теперь даже обгоняет непосредственно сектор информационно-коммуникационных технологий (ИКТ). В ИКТ с искусственным интеллектом работают около 70% компаний против 55% годом ранее.
Также в списке лидеров сектор финансовых услуг (технологии ИИ используют теперь 63% компаний против 56% годом ранее), медиа и СМИ (62% против 32%), топливно-энергетический комплекс (ТЭК) – 58% против 41%.
Но это были результаты исследования только по одному такому критерию, как доля компаний, использующих ИИ. Если же взять весь комплекс факторов, от которых зависит готовность отрасли к внедрению новейших технологий, то выяснится, что интегральный индекс за прошлый год снизился в 9 из 19 приоритетных отраслей (корректнее даже будет сказать из 18, так как ретроспективные данные по сфере культуры отсутствуют).
И в этом списке не только, как хотелось бы надеяться, временные аутсайдеры (здравоохранение, социальная сфера, городская среда), не только сфера общего и среднего образования, обрабатывающая промышленность, но и сфера физкультуры и спорта, строительство, транспорт и даже представители лидеров – медиа и СМИ.
С чем могло быть связано ухудшение их интегрального индекса? Прежде всего с увеличением доли организаций, которые фиксируют в своей деятельности ту или иную нехватку. И чаще всего речь идет о нехватке специалистов с необходимыми компетенциями.
Помимо этого в ряде отраслей фиксируется увеличение доли организаций, которые жалуются на финансовые ограничения. Далеко не все компании, даже имея хоть какую-то более или менее осознанную стратегию внедрения в практику технологий ИИ (что само по себе тоже доступно не всем), действительно обладают необходимыми для реализации стратегии финансовыми возможностями.
Другими барьерами на пути цифровой трансформации становятся нехватка необходимых программных решений и продуктов, цифровой инфраструктуры, доступных данных, на которых предстоит обучать ИИ, проблема с осведомленностью персонала или даже самого руководства компаний о потенциале ИИ. Чем больше предприятий начинают в своей цифровой трансформации сталкиваться с такими ограничениями, тем хуже и значение интегрального индекса по отрасли.
Это не единственное объяснение. Не менее важны ожидаемые и уже полученные эффекты от применения ИИ на практике.
Приведем несколько примеров. Как показало исследование, в обрабатывающей промышленности за год выросла доля предприятий, которые для себя относят к барьерам на пути искусственного интеллекта низкую ожидаемую финансовую отдачу от инвестиций в эту технологию: она составила теперь 21% от опрошенных в этой отрасли компаний против 12% в 2023-м.
Как можно предположить, одна из причин такого скепсиса кроется в некоторых неоправдавшихся надеждах. Если в 2023 году 51% предприятий обрабатывающей промышленности, использующих ИИ, говорили о существенном положительном эффекте с точки зрения увеличения скорости процессов, то в 2024-м уже только 38%. Если в 2023 году о существенном эффекте с точки зрения обеспечения качества говорили 49% промпредприятий, работающих с ИИ, то в 2024-м – 41%.
Другой полюс проблем выявлен в социальной сфере. Там особенно заметно снижение доли организаций, которые указывают на существенный положительный эффект благодаря ИИ с точки зрения обеспечения объективности принимаемых решений (с 24 до 16%). Причем одновременно там произошел резкий рост доли учреждений, которые этого эффекта как раз практически не заметили, – с 31 до 79%. Выявляются этими учреждениями после взаимодействия с ИИ и проблемы качества. Что, как можно полагать, стало причиной того, что в социальной сфере за год увеличилась доля учреждений, жалующихся на отсутствие специальных норм нормативного и технического регулирования, учитывающих специфику технологий ИИ: с 8 до 16%.
И наконец, те же тенденции – нарастание сомнений в том, что технологии ИИ способствуют большей объективности принимаемых решений, лучшему качеству, а также в принципе ускорению всех процессов, – фиксируются даже в такой лидирующей, казалось бы, отрасли, как сфера высшего образования.
Потому что практика практике рознь. Одно дело, когда технологии ИИ уже стали обыденностью и без них не мыслится весь производственный процесс, и другое дело, когда использование какой-либо технологии ИИ – лишь прощупывание возможностей в рамках пилотных проектов.
Судя по исследованию, в сфере высшего образования большинство организаций, которые работают сейчас с ИИ, делают это в рамках пилота. А значит, нет никакой гарантии, что в будущем они не умерят свой пыл, разочаровавшись в некоторых результатах.
Для сравнения: в секторе финансовых услуг и в ТЭК большинство компаний уже не просто взаимодействуют с ИИ, а работают с ним в режиме промышленной эксплуатации. И в этих сферах доля компаний, которые ощущают все более сильный положительный эффект от внедрения ИИ с точки зрения скорости, качества, объективности, персонализации, экономической отдачи, как раз сейчас растет.
Текущее снижение готовности многих приоритетных отраслей к внедрению ИИ вполне закономерно, считают опрошенные «НГ» эксперты. Во-первых, действительно сказывается дефицит кадров. «Банально нет достаточного количества специалистов, чтобы реализовывать проекты», – говорит директор по развитию компании HRlink Дмитрий Махлин. Во-вторых, влияет относительно нестабильная экономическая ситуация. «Она заставляет останавливать, замораживать проекты. Бизнес выбирает более консервативные и менее рискованные пути развития, которые не предполагают экспериментов с инновациями», – добавил эксперт.Кроме того, спекулятивный ажиотаж вокруг ИИ рано или поздно тоже должен был сойти на нет. Видимо, именно это сейчас и происходит. «Компании начали трезво оценивать, как ИИ может или не может быть интегрирован в их процессы. Те, кто столкнулся с трудностями, с недостатком инфраструктуры, кадров или бюджета, могли временно приостановить внедрение», – пояснил директор по маркетингу компании Flamp.io (Hybrid) Игорь Мацулевич. На смену экспериментам приходит этап «практической оценки».
Еще один нюанс: чтобы получать реальные масштабные эффекты от внедрения ИИ, требуются такие программные решения и продукты, которые можно будет встраивать в бизнес-процессы, в управление сложными системами, использовать для предиктивной диагностики. «И создание этих продуктов подразумевает целый комплекс непростых операций, а не только разработку нейросетей, – отметил гендиректор Национального центра компетенций по информационным системам управления холдингом Кирилл Семион. – Также для их создания необходимы большие вычислительные мощности». Все это предполагает более глубокую экспертизу, для этого нужны более значительные финансовые и временные ресурсы. Так что улучшение показателей, которые будут отражать реальную пользу от ИИ, а не просто гонку за модными новациями, пока впереди. По оценкам эксперта, ожидать предстоит как минимум год-полтора.
