Поделиться • 26 января 2025

Российский бизнес в гонке ИИ-технологий

Российский бизнес в гонке ИИ-технологий

Текст: Алексей Парфун, co-founder ReFace Technologies

Фото: iStock


Искусственный интеллект меняет правила игры для бизнеса и делает это стремительно: по данным McKinsey, в 2024 году использование ИИ выросло до 72% по сравнению с 55% в 2023 году — резкий скачок после шести лет стабильности на уровне 50%. Применение ИИ, который создает тексты, видео и изображения, почти удвоилось — с 33% до 65%.

Сегодня искусственный интеллект — не просто модные слова, а ключевой инструмент для компаний, которые хотят оставаться конкурентоспособными на рынке. 

Будущее за ИИ: почему бизнесу стоит сделать ставку на технологии

Для российского бизнеса ИИ открывает возможности, которые еще несколько лет назад казались недостижимыми: персонализированные предложения, анализ больших данных, разработка инновационных продуктов. Есть и другие причины, почему компании активно внедряют ИИ во внутренние процессы.

  • Автоматизация рутинных процессов. ИИ автоматизирует задачи, которые раньше занимали много времени и требовали постоянного человеческого участия. Разница особенно чувствительна в бухгалтерии, логистике, HR-сфере. Чат-боты с ИИ оперативнее обрабатывают запросы клиентов, экономят время сотрудников и повышают скорость обслуживания. Например, чат-бот МТС обрабатывает от 40 до 70 тыс. диалогов с клиентами на сайте и в мобильном приложении, а в будущем сможет распознавать и эмоции для более точных ответов.
  • Решение проблемы недостатка рабочей силы. В условиях дефицита кадров в ряде отраслей ИИ — смелая альтернатива найму новых сотрудников, что подтверждает и замглавы администрации Президента РФ Максим Орешкин на международном симпозиуме «Создавая будущее». ИИ берет на себя часть функций, которые можно автоматизировать, освобождая сотрудников для более творческих и сложных задач, что особенно актуально для производственных предприятий и IT-компаний.
  • Ниже издержки. ИИ помогает точнее прогнозировать спрос, управлять запасами и минимизировать ручной труд. Компании, которые раньше тратили бюджеты на аналитиков и ручные проверки, сегодня получают те же результаты быстрее и дешевле. Например, в «Газпром нефти» повысили эффективность благодаря ИИ: технология оптимизирует имеющиеся месторождения и подбирает эффективную геометрию новых. Результат — увеличение ожидаемой доходности на 300 млн руб. и увеличение добычи с 8% до 11%.
  • Выше технологичность и конкурентоспособность продуктов. ИИ помогает создавать более современные и конкурентные продукты, а значит, выделяться на рынке и привлекать новых клиентов.
  • Генерация нестандартных решений. Основное преимущество ИИ — анализ больших объемов данных и определение нестандартных связей, которые сложно заметить человеку. Изученная Big Data помогает компаниям принимать более точные и эффективные решения, опираясь на данные, а не только на интуицию. К примеру, в маркетинге алгоритмы ИИ анализируют огромные объемы данных о потребителях и предлагают персонализированные предложения. Так, Wildberries использует ИИ для рекомендации товаров, существенно увеличивая конверсию.

От ретейла до медицины: где ИИ приносит реальные результаты

Маркетинг и продажи (34%), разработка продуктов и услуг (23%), IT (17%) — те сферы, в которых, согласно исследованию McKinsey, чаще всего применяют ИИ. Вот как применяют генеративный и аналитический ИИ в разных отраслях.

  • Маркетинг и ретейл. ИИ позволяет анализировать поведение покупателей, предлагать персонализированные рекомендации и управлять запасами. Крупные ретейлеры, например Avito, используют технологию, чтобы помогать пользователям выбирать исполнителей услуг. Компания обучила собственную большую языковую модель (LLM) анализировать отзывы, оставленные о мастерах, и составлять на их основе короткую справку.

Небольшие компании и стартапы также используют ИИ. Один из примеров российских разработок — Automarket, умные корзины с самоходностью и ИИ-сканированием товаров. Умная тележка для магазинов, основанная на современных технологиях навигации и нейронных сетях, позволяет легко перемещаться по магазину и точно определять товары. Благодаря акселерации в программе «Академия инноваторов» были запущены два коммерческих пилота с крупными торговыми сетями, получен грант от «Яндекса» на 200 тыс. руб. на облачные мощности, открыто юридическое лицо и увеличена команда разработчиков.

  • Финансовые технологии. Финансовый сектор использует ИИ для автоматизации процессов и управления рисками. В итоге быстрее принимаются решения, ниже уровень мошенничества, а кредитные процессы оптимизированы.

Передовые технологии в России внедряет «Сбер» — анализ кредитоспособности заемщиков позволил снизить количество невозвратных кредитов, сделать транзакции безопаснее и выявить попытки мошенничества на сумму до 7 млрд руб. в год.

  • Здравоохранение. ИИ трансформирует подход к диагностике и лечению, делая их точнее и доступнее. Раннее выявление заболеваний, персонализированное лечение и оптимизация работы медицинских учреждений приносит пользу как пациентам, так и всей системе здравоохранения.

Например, российская компания создала EyeZor — портативный офтальмологический прибор для диагностики заболеваний глаз на основе ИИ. Он делает мобильную медицину более доступной благодаря интеграции с телемедицинскими сервисами. Благодаря поддержке от Департамента предпринимательства и инновационного развития города Москвы компания получила патент и начала сотрудничать с федеральной сетью медицинских клиник для пилотирования технологии.

  • Производство. Искусственный интеллект помогает оптимизировать цепочки поставок, прогнозировать спрос и управлять производственными мощностями. Для бизнеса это означает снижение издержек, повышение точности планирования и минимизацию простоев. Например, лидер по производству стали НЛМК использует ИИ и машинное зрение для контроля наполняемости оборудования и его состояния, определения состава руды.

Использование ИИ в бизнесе оправдывается не только текущими преимуществами, но и масштабными прогнозами на будущее. Согласно опросам, 67% компаний ожидают увеличения инвестиций в ИИ в ближайшие три года. Такие вложения способны обеспечить значительный прирост производительности — до 20% для отдельных специалистов, сократить отраслевые расходы на 45% и повысить энергоэффективность на 16%. Как отметил вице-премьер Дмитрий Чернышенко, развитие технологий ИИ в рамках нацпроекта «Экономика данных» может добавить к 2030 году 11,2 трлн руб. в экономику России, что делает ИИ одним из ключевых драйверов роста для бизнеса и страны в целом.

ИИ и стартапы: как технологии открывают новые горизонты

Искусственный интеллект — неотъемлемая часть успеха российских стартапов. Технологию используют для ускорения разработки, масштабирования и привлечения инвестиций — вот почему он становится ключевым фактором успеха:

1. Сокращение времени на разработку продукта. ИИ автоматизирует сложные процессы разработки: от анализа данных до прототипирования. Благодаря этому стартап быстрее выводит продукт на рынок, тестирует его на аудитории и занимает нишу.

2. Создание продуктов с уникальной ценностью. Проще придумать и разработать инновационный продукт, который решит задачи лучше, чем традиционными методами.

3. Масштабирование бизнеса. Стратегии проще адаптировать для разных рынков и быстрее расширять клиентскую базу.

4. Увеличение инвестиций. Использование ИИ повышает доверие инвесторов. Такие технологии ассоциируются с инновациями и высоким потенциалом роста.

5. Поддержка экосистемы стартапов. В России активно развиваются программы поддержки ИИ-стартапов, которые помогают молодым командам выходить на рынок. Поддержка от Департамента предпринимательства оказывается на всех этапах развития: от идеи до масштабирования.

Будущее ИИ: вызовы и риски для бизнеса

ИИ трансформирует бизнес, но его внедрение связано с целым рядом вызовов: от безопасности до социальных конфликтов. Компании должны осознавать не только возможности, но и ответственность, которую несет использование новых технологий.

  • Правовое регулирование моральных дилемм. ИИ открывает новые горизонты, но его развитие ставит перед обществом важные правовые и этические вопросы. Системы, работающие с персональными данными и автоматическими решениями, требуют строгого регулирования. В Европе действует общий регламент по защите данных. В России аналогичные законы пока обсуждаются, но уже создан Кодекс этики в сфере искусственного интеллекта, который подписали «МТС», «Сбер», «Яндекс», «ВК», «Ростелеком» и другие корпоративные гиганты. В любом случае правовая неопределенность усложнит внедрение ИИ и потребует от бизнеса гибкости.
  • Безопасность данных. Чем больше компания полагается на ИИ, тем выше риск утечек данных. Современные технологии защиты активно развиваются, но их внедрение требует значительных инвестиций, а результат отложен и заметен только в критических ситуациях. В 2024 году российский финансовый сектор уже испытал на себе удары хакеров, что вынудило компании ужесточить меры безопасности. Для бизнеса это не просто вызов, а необходимость защищать свою репутацию и доверие клиентов.
  • Контроль над ИИ. ИИ часто принимает решения, механизм которых непонятен даже разработчикам, что становится серьезной проблемой. Технологии развиваются, но они еще далеки от зрелости, и в критичных отраслях, как здравоохранение, использование «черных ящиков» может привести к ошибкам, например, в диагностике. Бизнесу важно понимать, что за технологией стоит не только автоматизация, но и прозрачность процессов.
  • Ограничения ИИ в нишевых сферах. В специфических отраслях ИИ пока не дает ожидаемой эффективности. Точечные решения, направленные на узкие задачи, развиваются быстрее, чем универсальные системы. Например, в сельском хозяйстве точность прогнозов урожайности оставляет желать лучшего, что затрудняет повсеместное внедрение ИИ. Для стартапов это сигнал к поиску узкоспециализированного приложения технологий.
  • Этические последствия для сотрудников. Автоматизация, основанная на ИИ, решает рутинные задачи, но оставляет тысячи людей без работы — поначалу это вызывает социальное напряжение. Ретейл уже сталкивается с недовольством сотрудников из-за замены кассиров и складских работников машинами. Но вполне вероятно, что нас ждет парадокс Джевонса, когда технологический прогресс не уменьшает, а только увеличивает объемы потребления ресурса, в данном случае труда. Кажется контринтуитивным, но на рынке труда могут появиться новые рабочие места, о которых мы еще не подозреваем.

ИИ дает шанс на будущее, где бизнесы смогут не только выживать, но и расти, предвосхищая вызовы времени. Технологии становятся новыми союзниками, а данные — топливом для принятия решений. Важно решить вопросы этики, безопасности и ответственности, чтобы продолжать двигаться вперед. В этом и заключается сущность прогресса: искать баланс между технологиями и человечностью, между автоматизацией и смыслом.