ИИ-кономика в промышленности и ритейле: опыт России и Узбекистана
Сессия ИД «Коммерсантъ» в рамках «ИННОПРОМ. Центральная Азия»

21 апреля в рамках форума «ИННОПРОМ. Центральная Азия» в Ташкенте «Ъ» провел сессию «ИИ-кономика в промышленности и ритейле: опыт России и Узбекистана». Модератором выступил продюсер издательского дома Юрий Праслов.

Первый заместитель министра цифровых технологий Узбекистана Олег Пекось рассказал, что сейчас в стране уже реализуется свыше 100 проектов в сфере искусственного интеллекта, а к концу 2027 года их число должно удвоиться. Ключевой вопрос развития этой области — в «человекоцентричности» технологий, считает замминистра. По его словам, проблемой при внедрении ИИ в развивающихся странах часто становится то, что он быстро внедряется в тех сферах, которые легко коммерциализируются: например, технологии используются для выписки штрафов автомобилистам. В социальные сферы ИИ приходит не так быстро. Но в Узбекистане благодаря государственным мерам поддержки ИИ успешно внедряют в здравоохранение, образование, транспорт, энергетику, а также в работу банков и таможни. Так, первый в стране GPU-кластер (совокупность серверов, объединенных сетевой инфраструктурой, предназначенных для выполнения больших объемов вычислений) был закуплен для медицины, отметил господин Пекось.

Совместно с Россией Узбекистан реализует проект в сфере IT-образования. Сейчас в Ташкенте и Самарканде действуют две школы, в которых IT-специальностям в ускоренном режиме обучаются 2,5 тыс. человек. Программа позволяет студенту получить профессию за год. Кроме того, в Узбекистане работают филиалы 14 российских вузов. Скоро должен открыться еще один — филиал МГТУ им. Н. Э. Баумана. Там также могут готовить IT-специалистов.

Заместитель гендиректора по коммерции ГК «Нацпроектстрой» Дмитрий Болотский рассказал о роли ИИ в инфраструктурных проектах. Он отметил, что искусственный интеллект стал неотъемлемым элементом современной инфраструктуры во многом из-за того, что он превосходит человека в скорости реакции и обработке данных. Например, BIM-технологии (Building Information Modeling; процесс моделирования здания с помощью 3D-модели) могут в разы повысить эффективность объекта на протяжении всего его жизненного цикла. «Технология стоит денег, но она дает эффект с точки зрения последующей эксплуатации объекта. Ты точно понимаешь, где у тебя находится проводка, кто производитель камеры, когда она была установлена и так далее. Такие эффекты сложно измерить, но тем не менее они, конечно, значимы»,— пояснил эксперт.

В качестве одного из ключевых кейсов, реализованных «Нацпроектстроем» спикер привел систему «интеллектуального диспетчера» RailTMS в Казахстане — с помощью нее пропускная способность железной дороги выросла на 15%. Еще один интересный проект — использование беспилотных катков на строительстве ВСМ в России, показавшее рост эффективности работ на 50%. Перспективным направлением для совместных проектов может стать и интеллектуальная система контроля железнодорожных переездов. С помощью независимых датчиков она предотвращает аварии. «Нацпроектстрой» готов не только поставлять эту систему, но и локализовать ее производство на территории Узбекистана, отметил господин Болотский.

Директор Wildberries в Узбекистане Акмаль Примкулов поделился опытом использования ИИ в e-commerce. По его словам, в этой сфере технологии используются для точного прогнозирования регионального спроса и автоматического управления складскими мощностями, что позволяет кратно увеличивать товарные потоки. В B2B-сегменте ИИ-агенты помогают селлерам автоматизировать аналитику, проверять контрагентов. Также они обеспечивают «перформанс-маркетинг», например, генерацию контента для карточек товаров.

Но два самых значимых тренда в развитии технологий ИИ для e-commerce — это использование ИИ-агентов и мультиагентных систем и необходимость накопления больших объемов специфических данных для обучения моделей, считает господин Примкулов. Последнее особенно важно: для эффективности ИИ в электронной торговле критически важны понимание целей и специфики локального рынка. «Нельзя просто поехать в Китай, купить какой-нибудь товар, приехать в Узбекистан, начинать продавать. Почему? Потому что специфика рынка своя. У предпринимателя может не быть глубоких знаний о ней. А ИИ облегчает эту работу — как большой аналитический хаб»,— пояснил он.

Тему развития ИИ-агентов развил вице-президент по продажам в Евразии международной коммуникационной компании Infobip Юрий Ларин. Следуя тренду на такие модели, Infobip недавно запустила решение, которое использует ИИ-агентов, чтобы создавать ИИ-агентов,— это, по сути, убирает коммуникационный барьер между системами, рассказал эксперт.

«Агентские решения позволяют масштабировать то, как бизнес общается с клиентами, и независимо от нагрузки, региона и конкретных условий обеспечивать великолепный клиентский сервис. Ранее это было бы дорого либо технически невозможно»,— отметил Юрий Ларин. Современный чат-бот может работать даже лучше человека: например, он умеет предугадывать вопросы клиентов. По прогнозам консалтинговой компании Gartner, которые привел господин Ларин, к 2029 году ИИ сможет автономно решать до 80% рутинных задач в обслуживании клиентов.

Первый вице-президент Газпромбанка Олег Мельников рассказал об использовании ИИ на примере банковского сопровождения контрактов. Это механизм контроля за целевым использованием средств, выделенных госзаказчиком или корпоративным клиентом банка на какой-либо проект или госконтракт. Портфель Газпромбанка по банковскому сопровождению контрактов превышает 25 трлн руб., а число операций достигает более 5 млн в год, и весь объем задач по ним невозможно обработать без должного уровня автоматизации. Технологию сопровождения контрактов банк уже передает партнерам в Узбекистане, отметил господин Мельников.

Однако при внедрении ИИ в работу в банковской сфере, как и в других отраслях экономики, остро стоит вопрос о качестве самих данных и управления ими. «Это ключевой вопрос — качество постановки задачи, которую ты хочешь видеть на выходе, применяя технологию искусственного интеллекта»,— пояснил господин Мельников. Немаловажным он назвал также наличие собственной вычислительной инфраструктуры для обработки всех этих данных. И, наконец, для внедрения ИИ в работу необходима «управленческая готовность» к этому, считает эксперт. Пока ИИ может вызывать настороженность, но доверие к этой технологии придет, уверен он.

Директор по международному сотрудничеству NtechLab Сергей Титов на примере проектов компании рассказал о том, как искусственный интеллект может работать с видеоаналитикой. Так, технологии, которые используются в проектах умных городов, уже сейчас позволяют системе определять опасные предметы, например, отличать тубу от стрелкового оружия. NtechLab реализовала подобный проект на железной дороге в Индии — одной из самых загруженных в мире. Камеры с видеоаналитикой, которые установлены на станции, могут считывать опасные ситуации и передавать сигналы операторам, чтобы те, например, остановили состав, если человек упал на рельсы.

Но развитие и повсеместное внедрение ИИ также несет в себе риски, отметили участники сессии. Например, мошенники могут попытаться обмануть банк с помощью дипфейка, а хакеры — взломать критическую инфраструктуру. В рамках конкретных проектов этот вопрос решается одним способом — с помощью постоянного выстраивания барьеров, считает Сергей Титов. Глобально процесс развития технологий и выстраивания системы кибербезопасности напоминает противодействие пули и брони: это вечная борьба, отметил в ходе обсуждения Олег Пекось. И все же возможные риски не должны становиться барьером для развития технологий. «Волков бояться — в лес не ходить»,— считает он.

По прогнозам Gartner к 2030 году искусственный интеллект (ИИ) будет вовлечен во все процессы в ритейле и промышленности. Около 25% всех ИТ-задач будут выполняться исключительно ИИ, а оставшиеся 75% — людьми, но с его поддержкой.

Российский рынок генеративного ИИ по итогам 2025 года достиг 58 млрд руб.— это пятикратный рост по сравнению с 2024 годом (13 млрд руб.). К 2030 году рынок может вырасти до 778 млрд руб. при среднегодовом росте 68,1%, но этот сценарий зависит от успешного масштабирования внедрений в 2026–2027 годах. Лидерами по внедрению ИИ являются банковский и страховой секторы, ИТ-индустрия и ритейл. Перспективной является и сфера внедрения ИИ-инструментов в автоматизацию промышленных производств и строительство. В 2025 году наметился переход от этапа пилотирования проектов к промышленному внедрению.

Уровень проникновения ИИ в экономику Республики Узбекистан пока отстает от средних показателей развивающихся стран. Но в рамках программы правительства по внедрению технологий искусственного интеллекта определены приоритетные направления, которые охватывают более 60 проектов в отраслях здравоохранения, транспорта и безопасности, промышленности, секторах госуслуг, ритейла и других сферах.