На выставке «Иннопром» эксперты заявили, что Россия может стать лидером в новом технологическом укладе благодаря внедрению ИИ-агентов в промышленность.
На панельной дискуссии «Искусственный интеллект в промышленности: вызовы и перспективы», состоявшейся при поддержке Сбера на выставке «Иннопром» в Екатеринбурге, эксперты обсудили, как ускорить внедрение генеративного ИИ в промышленности.
Модератор дискуссии, старший вице-президент, руководитель блока «Технологии» Сбербанка Кирилл Меньшов отметил, что весь мир вступает в эпоху генеративного искусственного интеллекта. Всего три страны в мире — США, Китай и Россия — сейчас имеют сопоставимые по уровню собственные фундаментальные ИИ-модели. Для нашей страны это кардинально иная ситуация: цифровизация и Agile-трансформация основывались на западных решениях, что не обеспечивало технологический суверенитет. Российский финтех уже вышел на лидирующие позиции, отечественная промышленность тоже внедряет ИИ с акцентом на специфику производственных процессов.
Меньшов подчеркнул, что нужно отказаться от вечного импортозамещения и войти в новый технологический уклад лидерами. По его словам, в мире ещё нет инструкций и целостного видения генеративной разработки, но Сбер создал такое видение и уже внедряет его у себя. С помощью генеративного ИИ, по его мнению, можно разрабатывать решения кратно быстрее, дешевле и меньшими ресурсами.
Следующий этап развития ИИ — не обработка текстов, а интеграция в производство, убеждён директор Института AIRI Иван Оселедец. Лидерами станут те, кто выстроит тесное взаимодействие с отраслевыми экспертами и будет обучать модели на реальной работе. В промышленности недостаточно использовать накопленные данные — необходимо цифровизировать опыт специалистов и сами ошибки. ИИ должен работать внутри производственной среды, получать доступ к реальным задачам и учиться на практике.
Директор центра ИИ-решений для В2В Сбербанка Александр Вибе рассказал, что 95 процентов пилотов в промышленности не доходит до промышленной эксплуатации. Как правило, это небольшие спринты, которые решают локальные задачи, но не связаны с другими процессами. Препятствия — регуляторика, высокие требования к безопасности, сложная ИТ-архитектура предприятий, необходимость разворачивать модели исключительно в контуре компании.
Всё это замедляет переход к следующему этапу — формированию мультиагентной среды на предприятии. Конечная цель — повысить производительность труда инженеров и преодолеть кадровый дефицит через внедрение ИИ-ассистентов в производственный цикл, подчеркнул Вибе.
Вице-президент, председатель Уральского банка Сбербанка Пётр Колтыпин добавил, что ИИ стирает границы между крупными и небольшими компаниями. Технологии дают иную скорость реагирования, появляются новые типы организаций, в которых люди и ИИ-агенты работают в смешанных командах. Но это невозможно без инвестиций в образование и науку.
Игорь Резанов
