Искусственный интеллект. Архивное фотоКраткий пересказ от РИА ИИ
- Российский рынок искусственного интеллекта развивается более осторожно, чем глобальный: компании дольше тестируют решения и ждут измеримого эффекта, прежде чем масштабировать проекты.
- В России компании чаще начинают с решения прикладных задач, таких как внедрение ИИ-ассистентов и инструментов для работы с текстами, кодом, аналитикой и т. д.
- Растет интерес к облачной и гибридной модели внедрения ИИ, так как обучение и эксплуатация моделей требуют больших вычислительных ресурсов.
Российский рынок искусственного интеллекта развивается более осторожно, чем глобальный: компании тестируют решения и ждут пользы, прежде чем масштабировать проекты, рассказал РИА Новости руководитель ИИ-направления Cloud.ru Дмитрий Юдин.
«Российский рынок консервативнее глобального — и в облаке, и в ИИ. Компании осторожнее внедряют технологии, дольше тестируют решения и ждут измеримого эффекта, прежде чем идти дальше. Это замедляет темпы роста, но одновременно заставляет провайдеров фокусироваться не на хайпе, а на реальной ценности для бизнеса», — сказал он.
По словам Юдина, в России компании чаще начинают не с полной перестройки процессов, а с понятных прикладных задач. В первую очередь, это ИИ-ассистенты, инструменты для работы с текстами, кодом, аналитикой, клиентскими обращениями и внутренними базами знаний. Такие решения проще запустить, быстрее встроить в работу сотрудников и легче оценить их эффективность.
Эксперт отметил, что между использованием отдельных ИИ-инструментов и полноценным внедрением в бизнес-процессы есть большая разница. Во втором случае компаниям приходится решать вопросы, связанные с данными, безопасностью, инфраструктурой, метриками и ответственностью за результат — именно на этом этапе возникает больше всего сложностей.
Еще одно отличие российского рынка — растущий интерес к облачной и гибридной модели внедрения ИИ. Обучение и эксплуатация моделей требуют больших вычислительных ресурсов, поэтому компаниям не всегда экономически оправдано покупать и содержать собственное оборудование.
«Рынок движется от экспериментов с отдельными моделями к платформенному подходу. Бизнесу нужны инструменты, которые позволяют быстро запускать пилоты, проверять результат и масштабировать успешные решения», — заключил Юдин.