«Все равно накосячишь»: в Иннополисе выяснили, как искусственный интеллект сэкономил миллиарды

Наличие больших денег и специалистов пока мало помогает удовлетворять запросы на проекты с использованием нейросетей. Однако проблема не в самой технологии, а в том как ее применяют. Роман Шайхутдинов призвал развивать свои платформы.

Более 40% компаний топливно-энергетического комплекса России используют технологию искусственного интеллекта (ИИ), а 18% будут внедрять ИИ-решения в своих бизнес-процессах в ближайшие три года. Об этом заявил замминистра энергетики России Эдуард Шереметьев на международном форуме Digital Innopolis Days 2024 & Innopolis AI Conference, который проходит в Иннополисе. Из 14 отраслей российской экономики топливно-энергетическая занимает третье место по использованию искусственного интеллекта, отметил спикер.

Пока основным направлением использования технологии остается финансово-хозяйственная деятельность. Активно используются различные системы помощи, чат-боты, чтение документов, то есть то, что критически не влияет на основные бизнес-процессы, указал чиновник. Но есть конкретные наработки и для внедрения искусственного интеллекта в технологические процессы.

Определенным препятствием здесь остается специфика работы в топливно-энергетическом секторе. Прежде всего повышенные требования к безопасности и непрерывность процессов.

— Свет должен работать, машины должны ездить, — объяснил чиновник. — Я как программист точно знаю: сколько бы ты ни программировал, все равно накосячишь. А от искусственного интеллекта здесь может быть очень много последствий, в том числе в части технологической системы.

По словам Шереметьева, сейчас крупнейшие предприятия страны активно используют ИИ-полигоны. Здесь на списанном (но еще не выработавшем свой ресурс) оборудовании обкатываются различные решения, проверяются дата-сеты, оценивается работоспособность, а также дотачивается все то, что «напортачил искусственный интеллект».

— Мы должны точно понимать, что внедряемые решения принесут нам эффект, а не какие-то возможные неудобства для наших потребителей, — подчеркнул спикер.

Среди трудностей, которые препятствуют внедрению ИИ, он называет отсутствие консолидированной позиции участников рынка. Нет единых стандартов в отношении работы ИИ-полигонов. Это не только вопрос доступа, но и вопрос признания результатов друг друга.

— Один ИИ-полигон пляшет справа налево, другой — слева направо. У всех самые лучшие гитары, но музыки не получается, — отметил Шереметьев.

По его словам, нужен какой-то реестр ИИ-полигонов, система сертификации и нормативного регулирования. 

«Эффект — это деньги в кассе» 

В целом использование технологии искусственного интеллекта позволяет высвободить огромные ресурсы. Так, по словам старшего вице-президента по информационным технологиям «Ростелекома» Дария Халитова, после внедрения ИИ компания смогла сократить трудозатраты на 1 млрд рублей. А директор единой информационной системы жилищного строительства «Дом.рф» Александр Лукьянов прогнозирует среднегодовой темп роста использования ИИ в строительной отрасли до 2031 года — 34,1%. Однако чтобы внедрение ИИ показало максимальную эффективность, необходимо качественно наладить бизнес-процессы.

— Накопленный эффект [цифровизации процессов] составляет больше 50 млрд. Это более 10 млрд в год. Половина этого эффекта — от применения искусственного интеллекта. Другая половина — за счет энейблеров (разработчики полезных особенностей продукта), пререквизитов (дисциплина, необходимая для освоения), на основе которых потом все равно внедряются решения с применением искусственного интеллекта, — заявила генеральный директор «Сибур digital» Алиса Мельникова.

Внедряя решения с использованием ИИ, компания не только совершенствовала процессы, но и накапливала данные, объяснила спикер. Как раз эти данные позволили внедрять всякие модели, советчики, подсказчики, которые дают возможность людям, принимающим решения, принимать их правильно и, главное, быстро. Эффект проявился в экономических показателях работы СИБУРа.

— Эффект — это деньги в кассе, которые могут появляться разными способами. Либо путем повышения маржинального дохода, либо сокращением упущенного маржинального дохода, либо сокращением операционных затрат. Цифровые решения, в том числе искусственный интеллект, помогают этого достичь, — объяснила Мельникова.

При этом она уточнила, что повышение производительности дает не столько цифровизация и применение искусственного интеллекта, сколько оптимизация базового процесса.

— Когда мы решили внедрять искусственный интеллект там, где это целесообразно, мы обнаружили процессы, где базовый уровень цифровизации высокий, а толку никакого, потому что сам процесс ужасный, — отметила спикер. — Нужна ревизия самого процесса: а он вообще нормально управляется? Какие там роли? Что там делают люди? Почему они это делают так?

Таким образом те, кто выстроил эти процессы, уже конкурируют друг с другом за счет применения высоких технологий. Тогда это будет иметь необходимый эффект.

— Мы окупились за два года. При этом мы не использовали внешние платформы. Мы просто очень внимательно подходили к выбору гипотез, которые мы будем пилотировать. 

«Надо развивать и обучать свои платформы»

— Семь слепых мудрецов щупают слона, — древнеиндийскую притчу вспомнил гендиректор AIRI, профессор РАН и «Сколтеха» Иван Оселедец. — У меня внутреннее возражение. Почему они, во-первых, слепые, а во-вторых, зачем они его вообще щупают? Почему их никто не остановил? Иногда то, что мы делаем, очень похоже на этот процесс. Здравый смысл — это та ниточка, которая должна нас из бессмысленных процессов постоянно вытаскивать.

Он отметил, что давно использует искусственный интеллект в повседневной жизни.

— Сейчас для меня гораздо проще закинуть запрос в «гэпэтэшку» (ChatGPT — Ред.) для того, чтобы написать программный код, чем просить аспиранта, который будет делать это в два раза дольше, — указал Оселедец.

Однако, по его словам, это не имеет ничего общего с большими промышленными процессами. И именно отсутствие понимания этой разницы во многом препятствует развитию технологии в нашей стране.

— У нас есть деньги, есть специалисты, которые могли бы реализовать проекты с использованием искусственного интеллекта, и есть запрос на такие решения, а работает все это пока плохо, — добавил спикер.

— Любое внедрение должно начинаться с анализа слона. Если мы слона щупаем, у нас должна быть какая-то цель, должна быть бизнес-задача. В подавляющем числе случаев этой задачи нет. Один из недавних запросов, который к нам пришел: «Сделайте распознавание кариеса по фото». Зачем? Для кого? Для чего? «Не важно, делайте, очень надо, вас не спрашивают», — рассказал профессор.

По его словам, сегодня у заказчика очень редко есть конкретная бизнес-задача, мало кто анализирует имеющиеся наработки и оценку уровня целесообразности внедрения.

— Эту стену надо потихоньку пробивать, — резюмировал Иван Оселедец.

— Самое важное сейчас — попробовать сформулировать и формализовать направления, в которых наше государство будет стимулировать формирование национальных платформ искусственного интеллекта. Мы можем сейчас очень быстро нырнуть в эпоху подсаживания на зарубежные платформы. Надо развивать и обучать свои, — заключил заместитель премьер-министра Татарстана Роман Шайхутдинов.

Он вспомнил старую мудрость про данайцев, дары приносящих, и заключил, что бесплатно можно получить только троянского коня.

— Хорошо бы этого коня сделать для себя самим. А не слона, — пошутил Шайхутдинов. — Татарстан будет активно внедрять и реализовывать [искусственный интеллект]. Это междисциплинарная технология, которая лежит и в образовании, и в промышленности, и в исследованиях, и в других областях наших интересов.