Гонка за интеллектом

Развитие ИИ требует не только инвестиций и технологических решений, но и выстраивания понятных правил взаимодействия государства и бизнеса. При этом важно, чтобы меры поддержки не превращались в инструмент усиления крупнейших игроков, а создавали возможности для развития независимых разработчиков и отраслевых решений. Где должна проходить граница государственного регулирования и как сохранить пространство для технологических экспериментов? Своим мнением с «Актуальными комментариями» поделилась медиатехнолог, член Экспертного клуба «Дигория», директор по развитию Корпорации AIR Екатерина Набатникова.

В чем будут заключаться практические последствия передачи Минцифры дополнительных полномочий по координации внедрения ИИ?

— Закрепление за Минцифры функций координатора через поправки к базовому правительственному постановлению позволит устранить межведомственную фрагментированность отрасли. Ведомство фактически станет единым архитектором системы внедрения ИИ, объединив стандарты кибербезопасности, протоколы совместимости с государственными системами и правила доступа к данным.

Ключевое прикладное изменение — увязка регулирования с распределением мер поддержки. Министерство сможет напрямую связывать гранты на пилотирование и льготное кредитование объемом до 10 млрд рублей в год с реализацией приоритетных национальных задач. Такой механизм позволит сделать финансирование более адресным и ориентированным на практические результаты внедрения технологий.

Как государственная координация повлияет на конкуренцию между российскими разработчиками и распределение финансовой поддержки?
Результат будет зависеть от принципов распределения средств. Если основная господдержка сосредоточится исключительно на разработчиках базовых технологических платформ и инфраструктуры, рынок рискует стать еще более концентрированным вокруг трех-четырех крупных экосистемных игроков.

Для сохранения конкурентной среды целесообразно субсидировать конечного заказчика в реальном секторе экономики. Получая грант на покрытие до 80% затрат на пилотный проект, предприятие сможет самостоятельно выбирать решение с учетом производственных задач и экономической эффективности.

В подобной модели независимые разработчики с сильной отраслевой экспертизой сохранят возможность конкурировать с крупными корпорациями благодаря гибкости, узкой специализации и способности оперативно адаптировать технологии под конкретные бизнес-процессы. Поддержка спроса позволит избежать дополнительной концентрации рынка и расширить присутствие специализированных ИИ-решений.

Какие отрасли могут стать главными получателями эффекта от новых мер: промышленность, медицина, образование, госуправление?

— Самый оперативный эффект от внедрения ИИ ожидается в государственном управлении. Автоматизация документооборота, анализа нормативной базы и обработки обращений граждан позволит сократить административную нагрузку и потенциально снизить аппаратные издержки на 20–30%. Масштаб экономии будет определяться глубиной автоматизации и готовностью ведомств перестраивать существующие процессы.

Основной экономический вклад в ВВП обеспечит реальный сектор — прежде всего промышленность и ТЭК. Внедрение предиктивной аналитики, систем контроля брака и инструментов оптимизации логистики позволит сократить производственные потери, повысить эффективность оборудования и рационализировать использование ресурсов.

В здравоохранении и образовании ключевым результатом станет повышение качества услуг: ИИ способен улучшить точность диагностики, персонализировать обучение и снизить нагрузку на специалистов. Темпы внедрения в этих сферах будут зависеть от соблюдения требований к защите персональных данных и минимизации рисков, связанных с ошибками алгоритмов.

Какие механизмы позволят совместить государственную координацию развития ИИ с сохранением технологической инициативы и свободы экспериментов для бизнеса?

— Государству следует придерживаться стимулирующей, а не разрешительной модели регулирования. Основная задача — сформировать условия для развития рынка: обеспечить бизнес доступом к дефицитным вычислительным мощностям, открыть обезличенные государственные датасеты и гарантировать интероперабельность систем через Open API.

Обязательная сертификация и жесткий надзор должны распространяться преимущественно на сферы повышенного риска: объекты критической информационной инфраструктуры, медицину и автономный транспорт. В сегменте прикладного B2B-софта необходимо сохранить регуляторные песочницы, позволяющие тестировать новые решения без избыточных административных ограничений.

Формирование правил внедрения ИИ должно происходить в прямом диалоге с индустриальными альянсами и участниками рынка. Такой подход позволит совместить централизованную координацию, необходимую для масштабирования технологий, с предпринимательской инициативой и гибкостью российской ИИ-отрасли.

Екатерина Набатникова, медиатехнолог, член Экспертного клуба «Дигория», директор по развитию Корпорации AIR.

#ЕкатеринаНабатникова