Антон Малышев (Selectel): «Рынок корпоративного ИИ продолжает проходить этап формирования»

 — Антон, как российские компании подходят к выбору ИИ-инструментов и решений?

 — При выборе ИИ-решений компании, как правило, ориентируются на несколько факторов: доступность решения, качество его работы, соотношение стоимости и производительности. Для многих компаний, особенно крупного бизнеса, важную роль играют вопросы информационной безопасности и соответствие нормативным требованиям.

Как показывает практика, если компания или её отдельные подразделения могут использовать зарубежные решения без ограничений со стороны политик безопасности, они вероятнее всего их и выберут. Однако компании из регулируемых отраслей и организации с повышенными требованиями к защите данных чаще рассматривают российские или китайские решения, а также модели с открытым исходным кодом, которые можно развернуть внутри собственного контура.

Менеджер продуктов ИИ-платформы Selectel Антон Малышев
Фото: Selectel

 — Для каких задач, процессов, подразделений ИИ-решения уже уверенно используются, а для каких набирают популярность?

 — Наиболее зрелыми направлениями применения ИИ остаются клиентская поддержка, кадровые процессы и работа контакт-центров – здесь решения уже используются для автоматизации типовых запросов и обработки больших объемов информации.

Отдельно развивается направление ИИ-инструментов для разработки: кодинговые ассистенты пока находятся на этапе активного внедрения, но уровень их распространения значительно вырос за последний год.

Сейчас набирают популярность корпоративные ИИ-ассистенты для универсальных задач широкого круга сотрудников и руководителей, а также специализированные отраслевые решения, которые автоматизируют отдельные бизнес-процессы.

 — Как заказчики оценивают эффективность таких решений, как выбирают между эффективностью и безопасностью?

 — Оценка эффективности во многом зависит от зрелости самого решения. В развитых продуктах используются автоматизированная оценка качества, встроенная в процессы разработки и эксплуатации. В отдельных решениях применяется ручной анализ результатов работы ИИ-системы с привлечением экспертов.

Если говорить о выборе между эффективностью и безопасностью отдельных решений, то обычно это зависит от степени зарегулированности бизнеса. При этом рынок развивается в сторону появления большего числа решений, которые позволяют использовать современные возможности ИИ с учетом требований регулируемых отраслей: за счет локального развертывания, контроля над данными и использования открытых моделей.

 — Что является стоп-фактором для внедрения ИИ?

 — Согласно исследованию Selectel, среди ключевых барьеров для внедрения ИИ российские компании называют нехватку экспертизы, высокие затраты на внедрение решений, сложность оценки их окупаемости, трудность интеграции в существующие процессы, а также риски информационной безопасности.

— Расскажите о практике вашей компании в этом направлении.

 — В Selectel мы внедрили и активно используем ИИ-инструменты в различных подразделениях компании. Сейчас в рабочих процессах задействовано около 10 моделей, работающих на собственной инфраструктуре с разными типами вычислительных ресурсов в зависимости от выполняемых задач.

ИИ-инструменты применяются в задачах разработки, администрирования сервисов, маркетинга, продаж и других подразделений. Внедрение идет поэтапно: сотрудники тестируют новые решения, оценивают их практическую пользу, после чего наиболее эффективные сценарии могут быть масштабированы на другие команды.

 — Поделитесь, пожалуйста, вашим видением развития тренда на использование бизнесом ИИ.

 — Рынок корпоративного ИИ продолжает проходить этап формирования: по нашей оценке, не менее двух третей компаний российского рынка могут находиться на очень ранних или развивающихся стадиях внедрения ИИ. Число организаций, которые можно назвать AI-first (то есть рассматривающими технологии искусственного интеллекта как один из ключевых инструментов развития бизнеса и выстраивающими процессы с учетом их возможностей) или зрелыми с точки зрения эффективного использования технологии, пока остается ограниченным.

В ближайшие годы мы ожидаем переход от отдельных экспериментов с ИИ к более системному использованию технологии. Компании будут внедрять корпоративные AI harness — инструменты и платформенные решения для управления жизненным циклом ИИ-приложений, а также развивать специализированные компактные модели (SLM), инструменты оценки эффективности ИИ-процессов и подходы к управлению затратами на ИИ-инфраструктуру (AI FinOps).

 — Большое спасибо за беседу!