ИИ перестает быть экспериментом

экономистВиктория Заболоцкая

Искусственный интеллект в России постепенно выходит за рамки отдельных технологических проектов. Государство формирует систему показателей, которая должна оценивать не только количество внедренных ИИ-решений, но и их влияние на целые отрасли и регионы. При этом разный уровень финансирования, цифровой зрелости и кадрового потенциала может привести к заметному разрыву между территориями. Как будет устроена новая система оценки и где ИИ способен дать наиболее ощутимый эффект уже в ближайшие годы? «Актуальным комментариям» объясняет к.э.н., доцент кафедры международного бизнеса Финансового университета при Правительстве РФ Виктория Заболоцкая.

Почему государство переходит от отдельных проектов по ИИ к системе отраслевых и региональных показателей?

— Внедрение Национального плана включает в себя не только обширное количество (свыше 170)обязательных и добровольных показателей KPI и методологию их расчета. Сформирован более системный подход по к оценке эффективности ИИ, который подразумевает, что уполномоченные 32 ведомства начнут нести ответственность не только за реализацию отдельных инициатив по внедрению технологий ИИ, цифровых продуктов и цифровых услуг, но за эффективность цифровизации отраслей. Это безусловно требует достаточно большого количества оценочных показателей, которые учитывают отраслевую и региональную специфику субъектов РФ.

Согласно Национальному плану к таким отраслям государством были отнесены:промышленность и строительство, сельское хозяйство, транспорт, топливно-энергетический и жилищно-коммунальный комплексы, а также сферы — государственное управление, образование, здравоохранение, социальная сфера. Кроме того, в стороне не оставлены такие важные сферы как безопасность и правоохранительная деятельность, научно-инновационные виды деятельности, экология и природопользование, социальная сфера, образование, культура и спорт.

Как измерять реальный эффект от внедрения ИИ, чтобы цифровизация не сводилась к выполнению формальных KPI?

— Для оценки реального эффекта при внедрении ИИ в отраслях и сферах экономики в России создана система мониторинга ФГИС КИ(Федеральная государственная информационная система координации информации), которая будет обрабатывать информацию и координировать работу 32 ведомств, как на федеральном, так и на региональном уровне. Функции ФГИС КИ сводятся не просто в статистической обработке входящей отчетности, а в системном мониторинге процесса цифровой трансформации в стране, включая оказание всесторонней поддержки (например, управление проектами ИИ-услуг в отраслях, информационно-аналитическая и консультационная поддержка) работы уполномоченных ведомств.Такой подход позволит объединять результаты мониторинга по всей стране не только по отраслям, но и по регионам, а также выделить группы «лидеры» и «отстающие». На основе полученных системных данных будет предложено «отстающим» отраслям и регионам более адресную поддержку и рекомендации по адаптации лучшей практики по достижению целевых KPI.

Насколько сильно будут различаться возможности регионов с разным уровнем цифровой зрелости и бюджетного обеспечения?

— Несомненно, успехи регионов РФ будут различны ближайшие 5 лет, так как это во многом зависит от размера ассигнований федерального и региональных бюджетов, направленных на внедрении ИИ, уровня развития высоко- и среднетехнологических отраслей с высокой потребностью в технологиях ИИ (например, ТЭК, машиностроение, металлургическая и химическая промышленность и других), а также эффективности реализации крупных инвестиционных проектов крупными корпорациями на территории регионов.
Дополнительными факторами, которыеспособны оказать влияние на достижение цифровой зрелости регионов - это достаточное наличие высококвалифицированных кадров в сфере IT, а также обучению использованию цифровых решений, в том числе технологий ИИ и ИИ-услуг.

Какие сферы экономики и госуправления способны получить наиболее заметный эффект от ИИ уже в 2027-2030 годы?

— Наибольшие перспективы в сфере экономике будут демонстрировать банковский сектор и e-commerce.

Крупные коммерческие банки (СБЕР, Т-банк, ВТБ, Альфа-банк) по уровню внедрения технологий ИИ уже имеют достаточно эффективные наработки («знай своего клиента» -KYC, системы anti-fraud и другие финтех решения). СБЕР также создал отечественный аналог ИИ-ассистента GiGaChat. Кроме того, именно отечественный банковский сектор активно внедряет такие передовые технологии как генеративный ИИ и собственные языковые модели (LLM).

Деятельность же российских маркетплейсов (Ozon, WB, Яндекс Маркет) вообще не можетосуществляться без технологий ИИ, поскольку нейросети и другие технологии ИИ составляют основу их бизнес-моделей. Так, например, маркетплейс Ozon является лидером по применению визуального ИИ в сфере управления логистикой и цепочками поставок; WB -управлении клиентами и генерации контента; Яндекс Маркет — внедрению AI-агентов для покупателей и продавцов. Кроме того, Яндекс Маркет стал первым маркетплейсом, который внедрил в практику мультимодального ИИ-ассистента Market AI.

В системе государственного управления одним из наиболее перспективных направлений станет сфера здравоохранения, поскольку еще период пандемии COVID-19 создал реальный базис для акселерационного развития телемедицины, AI-анализ результатов МРТ и КТ. В настоящее время Правительство РФ оказывает поддержку в сфере автоматизации свыше 40 процедурных решений в системе здравоохранения.

Другими передовыми направлениями в ближайшие годы, которые будут активно развиваться уже в рамках сложившегося единого ИИ-пространства, станут система администрирования налогов и сборов ФНС, а также цифровые госуслуги (например, платформа «ГосТех», использующая передовые возможности генеративного ИИ, в том числе интеллектуального ИИ-проводника Робота Макса).

Виктория Заболоцкая, кандидат экономических наук, доцент кафедры международного бизнеса Финансового университета при Правительстве РФ.

#ВикторияЗаболоцкая