Круглый стол «Интеллект в помощь: новая ИИ-кономика»

На Петербургском международном экономическом форуме 3 июня прошел круглый стол ИД «Коммерсантъ» — «Интеллект в помощь: новая ИИ-кономика». Чего ждать российской экономике от глобальной ИИ-гонки? Кто должен быть драйвером внедрения ИИ — технологи, бизнес или государство? Эти и другие вопросы обсуждались во время дискуссии, модератором которой выступил шеф-редактор «Коммерсантъ FM» Александр Рассохин.

Искусственный интеллект уже перешел из раздела футуризма в практическую плоскость, и от работы с ним требуют реальной экономической эффективности, сказал главный управляющий партнер ВЭБ.РФ Александр Павлов. Как институт развития, ВЭБ.РФ делает ставку на технологическое лидерство, где ИИ — часть большого стека наряду с беспилотниками и робототехникой. У России есть сильные стороны: дешевая и масштабируемая энергетика, холодный климат для ЦОДов и блестящая математическая школа, заявил Александр Павлов. Однако без единого национального датасета тиражировать успешные решения не получится, полагает он. Догнать США и Китай по всем фронтам сейчас уже невозможно, уверен спикер, поэтому следует искать собственную нишу, опираться на уникальные компетенции и консолидироваться с партнерами по БРИКС и ЕАЭС.

Партнер, руководитель департамента инжиниринга, руководитель практики операционных рисков и устойчивого развития Kept Игорь Коротецкий сказал, что, согласно глобальным исследованиям, 88% компаний заявляют о внедрении ИИ, но реальный экономический эффект получают лишь около 6% — большинство не может масштабировать пилоты. Причины, пояснил спикер, типичны: некачественные разрозненные данные, отсутствие четкой бизнес-цели и слабая связь математиков с реальным производством. Если мы говорим о полностью российском ИИ по всему стеку, то догнать США и Китай — задача почти непосильная, и разумнее искать уникальные данные и компетенции, где у нас есть естественное преимущество, отметил Игорь Коротецкий.

Директор программ технологической независимости «Газпром нефти» Матвей Алексеев рассказал, что в нефтегазовой отрасли ИИ — не хайп, а вынужденная необходимость из-за трудноизвлекаемых запасов, и компания уже внедрила около 100 решений по всей цепочке. Один из ярких примеров — «Кибер-ГРП», где модель перебирает сотни сценариев на глубине 3 км, подбирая оптимальный состав смеси для гидроразрыва пласта. Однако главная проблема, отметил спикер,— отсутствие тиражирования: решения, работающие в одной компании, неприменимы для другой, поскольку нет единых стандартов передачи данных и даже четкого определения «промышленные данные». Сейчас отрасль создала классификатор ПО и работает над проектом «Кибертек», но без консолидации усилий государства, бизнеса, разработчиков, производителей железа и самих людей двигаться дальше будет очень сложно, резюмировал Матвей Алексеев.

Заместитель генерального директора по продажам «Группа Астра» Андрей Климов назвал ситуацию в России с «железом» сложной: во всех дата-центрах суммарно используется около 10 тыс. видеокарт-ускорителей, а произвести тысячи новых экстенсивным путем невозможно. Поэтому «Группа Астра» пошла по пути эффективного использования того, что есть,— инфраструктурный софт позволяет дробить возможности одной видеокарты на множество мелких задач и при необходимости объединять несколько карт в единый вычислительный блок. Ключевой принцип — архитектурный анализ задачи — раньше программисты писали на ассемблере с 32 килобайтами оперативной памяти, и все прекрасно работало, отметил Андрей Климов. По его словам, «Группа Астра» готова к отечественным процессорам «Байкал» и ждет не просто мощности, а именно количества — как только появится достаточный объем, софт компании позволит использовать его максимально эффективно.

Генеральный директор ГПМ Радио Вадим Терещук рассказал, что искусственный интеллект помогает компании визуализировать аудио практически бесплатно и мгновенно получать обратную связь, а также оптимизирует рутинную аналитику — то, на что раньше требовались часы работы с Excel, теперь делается в один клик. Удачным экспериментом, по его словам, стал «Чарт Яндекс Музыки на Like FM» с нейроведущей (собакой Лайкой): из чисто маркетингового хода программа превратилась в топовое шоу. Для региональных радиостанций ИИ — это способ выживания: высокие затраты на доставку FM-сигнала при низких доходах заставляют использовать «Алису» для чтения прогноза погоды вместо диктора, идти на риск ради минимизации издержек, отметил спикер. В конечном счете, считает он, успех будет у тех, кто сумеет удачно сочетать технологию и человечность, потому что жизнь и смыслы не станут товаром, а технологии помогут реализовывать их с меньшими затратами.

Управляющий директор АО «Русская Медиагруппа» Дмитрий Медников сообщил, что в медиагруппе работают с тремя уровнями использования ИИ. Первый — базовый FM-бизнес: ИИ только помогает сотрудникам быстрыми рейтингами и расшифровками, но ни в коем случае не заменяет живых ведущих в эфире. Второй — цифровой бизнес: здесь ИИ выступает как data science, дает дополнительную аналитику, но не всегда понятно, что с ней делать. Третий — бизнес, выращенный вместе с ИИ: контент-фабрика, где софт интегрирует большие данные и тысячи источников, а люди работают в связке с алгоритмами на каждом этапе, и здесь эффективность растет многократно. Самое важное, считает спикер, ИИ открывает возможность для межиндустриального взаимодействия, потому что он способен переводить с языка нефтяной промышленности на язык медиа и ритейла, позволяя самым разным отраслям наконец договориться.

Искусственный интеллект перестал быть технологией будущего. Он уже меняет экономику здесь и сейчас — в производственных цехах, радиостудиях, стратегических кабинетах министерств и медиахолдингов.
На круглом столе «Интеллект в помощь: новая ИИ-кономика» встретятся представители трех ключевых сил, определяющих развитие ИИ в России:
Промышленность и консалтинг — реальные кейсы внедрения с измеримым эффектом.
Медиа и креативные индустрии — как ИИ меняет производство контента и экономику внимания.
Государство — стратегии, меры поддержки и инфраструктурные решения.
Вместе мы разберем, как перейти от пилотных проектов к промышленной эксплуатации ИИ, где искусственный интеллект уже приносит прибыль, а где пока создает лишь иллюзию эффективности.