ИИ может заместить порядка 60-70% рутинных задач

Гендиректор и основатель инжиниринговой компании ООО «ЭСФИ», член КРО «Деловая Россия» Евгений Замота – о перспективах ИИ и автоматизации производств в России

Автоматизация и роботизация — это, по сути, повторение одних и тех же процессов. Там, где процесс цикличен, стабилен и не требует изменений во времени, провести автоматизацию довольно легко. Условно, если операционист в банке вносит данные пришедшего клиента, то внедрение так называемых AI-агентов происходит очень легко. Там, где существует цикличность, стабильность и неизменность процессов, автоматизация уже присутствует. В 2022 году мы столкнулись с проблемой: аппаратная часть этой автоматизации была преимущественно зарубежной. За последние четыре года проделана большая работа по замене иностранной аппаратной базы на отечественную. Так что автоматизация на производствах внедряется довольно успешно.
Лучше всего автоматизированы химпром, фармацевтика и металлургия, а также те операции, где требуется обработка и анализ входных данных. В агропромышленном секторе автоматизацию внедрять сложнее, но это тоже придётся делать, потому что отток населения и рабочих рук из деревни продолжается.

Другие дальнейшие шаги — отрасли с большим количеством довольно уникального человеческого труда. Геологоразведка, горная добыча, строительство. Во-первых, на дистанции это экономически более эффективно. Во-вторых, что не менее важно, — позволяет контролировать цифровой след процесса. А там, где ты не можешь контролировать, у тебя всегда зона неопределённости, которая влияет и на качество продукции, и на стоимость.

Достоверная статистика показывает, что автоматизация увеличивает производительность труда на 15% и более. Например, в банковской сфере внедрение AI-агентов, которые анализируют данные по кредитам и обрабатывают заявки, снизило время обработки с 4 часов до нескольких минут. Важно, что крупные игроки сейчас переходят к созданию технологических решений под себя, потому что их технологические и бизнес-процессы уникальны, и кастомизация стороннего решения не очень интересна. Кроме того, флешбэки 2022 года научили, что отдавать внешнему подрядчику такие чувствительные вещи, как обработка информационных потоков и данных, очень рискованно.

Что касается искусственного интеллекта, есть искреннее убеждение, что ИИ сейчас — это примерно, как электричество 100 лет назад. Сто лет назад уже было электрическое освещение в Петербурге и Москве, но в провинциальных городах об этом никто и помыслить не мог. Точно так же сейчас с ИИ — мы только начинаем осознавать то, насколько это огромная ниша, которая принципиально изменит нашу жизнь. Уже сегодня можно сказать, что ИИ может заместить порядка 60-70% рутинных задач: анализ договоров, разработка логистических схем, закупки. Но остаётся ключевой вопрос доверия, и задача не — потерять контроль над процессами, не отдать ИИ слишком много ответственности. Кроме того, минимум ближайшие три года не будет достаточного количества специалистов, которые могут заниматься обучением и правильным внедрением ИИ. К тому же из-за перегрева этой темы появляется много псевдоспециалистов, которые максимум прошли один краткосрочный курс и уже считают, что они разбираются в ИИ.

Не стоит пренебрегать ИИ при анализе рынка и конкурентной среды. Он хорош как сборщик данных — может найти информацию, которую ты сам не найдёшь. Особенно полезен для мониторинга иностранных источников: когда нет времени читать доклад на английском директора технологической компании или институционального учёного, но хочется понять тренды. ИИ прочитает, переведёт и сделает хорошую выжимку. Ты не тратишь день-два, а получаешь концентрированную информацию. Конечно, верифицируешь и перепроверяешь, но это сильно помогает.

ИИ помогает в обвязке технологических решений. Мы можем не до конца понимать процесс, который происходит у заказчика. В формате промпта обсуждаешь с ИИ, как он видит задачу — и это помогает посмотреть под другим углом.
Можно использовать ИИ в написании кода. Условно, 10 000 строк один человек или отдел будет писать месяц. ИИ делает это за день-два, потом два дня прогоняешь на ошибки и маркеры, ещё три дня на вычищение. Вместо месяца — неделя. Это экономия времени, ресурса и больше полнота информации.

Даже если человек разбирается в ИИ и начинает его правильно внедрять, даёт посильные задачи и верифицирует результат, через некоторое время может сработать стремление идти по пути наименьшего сопротивления. Месяц или два специалист будет перепроверять результаты нейросети, а потом решит, что модель уже достаточно сильная, раз долго не совершает ошибок, и ослабит контроль. А так делать нельзя.

Технологический бизнес в долгосрочной перспективе продолжит развиваться активнее всего, но Россию держат в технологической блокаде. Передовых технологий нам поставлять не будут. Всё, что сможем покупать, это технологии предыдущего поколения или серые схемы. Поэтому в стране будет и уже есть запрос на создание собственных технологий. Но инженеров, конструкторов и программистов различных уровней не хватает. В этих отраслях зарплаты растут и будут расти, но дефицит не покроется в обозримом будущем. ИИ может помочь повысить эффективность тех, кто уже работает, но полностью потребности не закроет. ИИ может сократить потребности в административном персонале, логистах или HR-специалистах, однако полностью их не заменит. В любой специальности искусственный интеллект не подменяет человека полностью, а лишь помогает и экономит время.