В рамках проекта «ГенИИ» прошел вебинар «Как искусственный интеллект решает бизнес-задачи российской промышленности». Представители компаний Content AI, BSS, SL Soft, РДТЕХ рассказали о преимуществах использования ИИ-инструментов в производственных процессах, отметили тренды, характерные для развития этой технологии.
Открывая вебинар, директор по развитию и цифровой трансформации РДТЕХ Евгений Осьминин отметил, что цель проекта «ГенИИ» и вебинара – распространять информацию о возможностях искусственного интеллекта в решении бизнес-задач, помогать ориентироваться в продуктах и технологиях.
Руководитель направления аналитики РДТЕХ, главный аналитик «Монитора технологий» Евгения Тухтарова рассказала о рыночных тенденциях и задачах ИИ в промышленности. В настоящее время технология воспринимается как инструмент для решения кадровых проблем и ускорения бизнес-процессов.
Россия входит в десятку стран – лидеров по развитию искусственного интеллекта. Пятая часть крупных отечественных компаний пользуются решениями на основе генеративного ИИ. Эта технология – один из ключевых элементов национального проекта «Экономика данных», предусматривающего немалую инвестиционную составляющую.
В минувшем году объем госзакупок ИИ-решений увеличился в 2,5 раза. По словам эксперта, 70% потенциала ИИ приходится на шесть отраслей: логистику, банки, ритейл, добывающую промышленность, производство товаров и ИТ. Согласно прогнозам, объем рынка ИИ к 2028 г. увеличится до 600 млрд руб.
В промышленности технологии ИИ делают первые шаги и пока не получили широкого распространения. Менее 0,5% передовых производственных технологий применяют ИИ. Наиболее популярная технология ИИ в промышленности – компьютерное зрение. 31,1% организаций запланировали использование таких решений в течение трех лет. По данным Центра развития ИИ при Правительстве, в прошлом году только четверть организаций обрабатывающей промышленности применяли технологии ИИ. Примерно столько же (24%) компаний нефтегазового и металлургического секторов внедряют решения на основе этой технологии.
Барьерами на пути ИИ в промышленности служат нехватка подходящих решений, отсутствие необходимой инфраструктуры, недостаточная осведомленность специалистов, финансовые ограничения и особенно дефицит кадров.
Эксперт привела примеры использования ИИ. Среди пионеров внедрения технологии – «Северсталь», где реализовано и запущено в промышленную эксплуатацию 60 решений. Экономический эффект за весь период их применения оценивается в 1,8 млрд руб.
Экономический эффект от использования инструмента «Помощник сталевара» в ТМК составляет 1 млрд руб. в год. Технологии машинного обучения реализованы по всей производственной цепочке. ИИ нашел применение на обогатительных фабриках «Норникеля».
На Магнитогорском металлургическом комбинате искусственному интеллекту поручили выполнение 310 бизнес-задач, связанных с рутинными повторяющимися действиями. За пять лет использования таких решений экономический эффект оценили в 660 млн руб.
В рамках проекта «Монитор технологий 2024» эксперты опросили представителей промышленности и выяснили, что 15% уже используют ИИ-решения, около 30% планируют внедрение в кратко- и среднесрочной перспективе (один-три года), а 45% – в долгосрочной перспективе (пять-десять лет).
Часть предприятий, которые не торопятся воспользоваться ИИ решениями, рассчитывают на снижение их стоимости (таковых 15%), а часть (30%) – на повышение надежности. Если разделить респондентов на оптимистов и пессимистов, то преобладают вторые. Лишь 10% предприятий отметили положительный эффект от внедрения ИИ, но оценивают его как умеренный, а 75% пока не ощутили эффекта. Четверть респондентов посетовали на то, что на рынке отсутствуют компании, обеспечивающие полный цикл внедрения и сопровождения искусственного интеллекта.
Евгения Тухтарова отметила, что не следует забывать о социальном эффекте применения ИИ, когда работники избавлены от необходимости выполнять рутинные операции, переходят к выполнению творческих задач. Кроме того, у таких сотрудников есть возможность получить новые знания, повысить свою квалификацию. Все это факторы, повышающие уровень человеческого капитала. Поэтому не всегда правильно указываются критерии оценки эффективности ИИ.
Аналитики поинтересовались у предприятий, какие технологии ИИ они хотели бы использовать. Наибольший интерес промышленность проявляет к аналитике больших данных (57,1%), предиктивной аналитике, прогнозированию рисков (40%), распознаванию и синтезу речи (35%). 30% испытывают потребность в компьютерном зрении, 14,3% – в автоматизации и роботизации производственных процессов.
По мнению ведущего менеджера по продажам Content AI Андрея Малахова, стимулом к реализации предприятиями технологий ИИ служат вызовы, стоящие перед промышленностью, в частности, выполнение проектов по производству отдельных видов высокотехнологичной продукции с использованием собственных линий разработки технологий, импортозамещение широкой номенклатуры продукции и комплектующих изделий, а также нехватка работников. Согласно данным РАН в прошлом году дефицит кадров в России составил 4,8 млн человек, а уровень безработицы обновил исторический минимум (2,9%).
Большой объем работы связан с документами, справиться с которым поможет универсальная IDP-платформа ContentCapture для интеллектуальной обработки любых типов документов. Решение распознает и классифицирует документы, извлекает данные из документов любых типов, проверяет их корректность и передает в корпоративные информационные системы. В результате внедрения платформы на одном из предприятий скорость обработки первичной бухгалтерской и финансовой документации увеличилась втрое. Встраивание в инфраструктуру производства технологий умного поиска способствовало ускорению цикла запуска новых продуктов.
Об управлении знаниями в промышленной среде шла речь в выступлении коммерческого директора L2U (BSS) Дмитрия Лактионова, который рассказал о возможностях многофункциональной платформы – конструктора, позволяющего без программирования создавать решения для различных подразделений и бизнес-задач. Интеллектуальный поиск помогает проанализировать несколько документов одновременно и сформировать ответ на запрос. Ответы строятся с учетом прав доступа пользователя. Производственным подразделениям платформа дает возможность накапливать опыт и реализовывать его при решении технологических вопросов. Использование платформы позволило, например, компании Health&Nutrition (в прошлом Danon) систематизировать данные. Более того, проект по созданию базы знаний для ИТ-службы перерос в создание среды для информационной поддержки всех департаментов.
Руководитель направления интеллектуальной автоматизации ROBIN компании SL Soft Даниил Карев заострил внимание на преимуществах использования ИИ-помощника для автоматизации бизнес-процессов. Наиболее востребованный вариант – ИИ-ассистенты с чат-интерфейсом. Умный цифровой помощник повышает эффективность работы сотрудников за счет автоматизации решения рутинных и повседневных задач, что эксперт показал на примере ROBIN.Ассистента. Чат ассистента встраивается в корпоративные порталы, ИС, браузеры
и мессенджеры. Благодаря быстрому доступу
к функциональности ассистента на естественном языке можно проводить интеллектуальный поиск, проверять документы, оказывать консультации и т. п.
Одна из ИТ-компаний внедрила решение для автоматического прикрепления и открепления сотрудников к ДМС. В другой организации виртуальный помощник работает со сканами, проверяет данные и заводит карточки сотрудника. HR-специалистам достаточно лишь верифицировать информацию.
Разработка и внедрение системы интеллектуального поиска, анализа корпоративных данных на крупном предприятии энергетического комплекса – тема выступления технического директора РДТЕХ Дмитрия Анашкина. Предпосылками к реализации такого проекта служат наличие обширного объема информации (десятки источников неструктурированных данных), множество систем со своими классификаторами, средствами поиска, ролями и ИБ-требованиями, а также отсутствие интеграции между системами.
На одном из энергетических предприятий предстояло интегрировать без малого два десятка информационных систем с объемом данных более 6 ТБ, насчитывающим 5 млн документов. Оперировали ими 3 тыс. пользователей, занятых на более десяти территориально распределенных объектах. Система размещена на базе аттестованного дата-центра, без интернет-доступа и с соблюдением требований по ИБ. На базе поисково- аналитической платформы реализованы корпоративные сервисы (преобразования речи в текст, автоматизированного машинного перевода, сравнения документов по принципу антиплагиата, подбора похожих по смыслу документов, выявления дубликатов документов, автоклассификации, OCR).
Формат мероприятия, выбранный авторами проекта «ГенИИ», заслуживает внимания. Как показывает исследование, о котором шла речь в начале вебинара, препятствием на пути проникновения «генов» ИИ в промышленность служит в том числе недостаточная осведомленность специалистов о возможностях технологии. Презентации результативных проектов с применением ИИ – один из способов преодоления дефицита знаний в этой области.
