Никита Кардашин (Naumen): «Рынок ожидает от ИИ практического эффекта — повышения эффективности процессов и снижения издержек»

 — Никита, как российские компании подходят к выбору ИИ-инструментов и решений?

 — Подходы заметно различаются – они зависят и от отрасли, и от размера компании. Если говорить о крупных компаниях, особенно с государственным участием, то их приоритетом остается надежность и безопасность решения: проверенный поставщик, наличие необходимой сертификации, российское происхождение моделей и компонентов. Малые компании чаще готовы экспериментировать и выбирать не столько по формальным критериям – например, количеству внедрений или наличию продукта в реестрах, – сколько по ожидаемому бизнес-результату. Некоторые из них готовы использовать и иностранные модели, в том числе официально недоступные в России, если они показывают лучший результат.

Директор ITM+ рынка Naumen Никита Кардашин
Фото: Naumen

 — Для каких задач, процессов, подразделений ИИ-решения уже уверенно используются, а для каких набирают популярность?

 — Сегодня ИИ постепенно проникает почти во все виды деятельности — кроме разве что физической работы руками, потому что роботизация пока весьма ограничена. Наиболее зрелая область применения ИИ-решений — коммуникации с клиентами. Практически все крупные компании, работающие с конечным клиентом (B2C или B2B2C), активно применяют технологии интеллектуальных омниканальных коммуникаций: чат-боты, цифровые помощники на сайтах и в приложениях, голосовые ассистенты на горячей линии. Такие решения успешно внедряются с начала 2020-х годов и уже стали привычной практикой.

Другая важная ниша — все, что связано с работой с текстом и данными: маркетинг и реклама, создание контента, аналитика, работа с обращениями, запросами и претензиями, юридическая и договорная работа, подготовка технической документации. Здесь ИИ применяется очень широко, и умение работать с такими инструментами становится базовым навыком для любого специалиста, который хочет быть востребованным на рынке. То же происходит в ИТ-профессиях: в разработке, тестировании и бизнес-аналитике применение ИИ стремительно набирает обороты и становится де-факто стандартом в большинстве ИТ-компаний.

Чуть медленнее внедряется ИИ в узких областях с высокой ценой ошибки — например, в медицине, инженерии, бухгалтерии и финансах. Здесь особенно важны оценка рисков, тщательное тестирование инструментов и сохранение участия человека в критических точках процесса.

 — Как заказчики оценивают эффективность таких решений, как выбирают между эффективностью и безопасностью?

 — Методы оценки эффективности сильно зависят от класса решений и целевых показателей конкретного бизнеса. Чаще всего оценивают скорость операций – например, обработки входящих обращений клиентов или подготовки документов, – а также влияния на затраты и производительность сотрудников: как прежним штатом выполнять больший объем задач.

При этом, кейсов с публично подтвержденным экономическим эффектом на рынке пока что немного, в том числе и на зарубежном. Это связано и с отсутствием хорошей оцифрованности процессов у многих заказчиков, и с тем, что ИИ-системы внедряются постепенно, с усложнением функционала, и с тем, что далеко не все заказчики готовы раскрывать реальные показатели эффективности.

 — Что является стоп-фактором для внедрения ИИ?

 — Единого стоп-фактора для всех компаний, универсального для всех, нет. Конечно же, на внедрение ИИ влияют факторы, сдерживающие рост ИТ-рынка в целом — они лежат за пределами зоны ответственности игроков ИТ-рынка. В текущих макроэкономических реалиях инвестиции в ИТ в целом осложнены высокой ключевой ставкой, экономическим давлением и необходимостью фокусировать инвестиционные программы на сохранении рентабельности основного бизнеса. При этом стоимость ИИ-решений остается высокой, в том числе из-за высокой налоговой нагрузки и стоимости квалифицированного труда.

Осложняют ситуацию и экспортные ограничения: не все продвинутые модели доступны в России, стоимость оборудования высока, а рынок труда отнюдь не перенасыщен квалифицированными специалистами, часть из которых предпочла продолжить карьеру в других юрисдикциях.

Важный нюанс – регуляторика, особенно в части обработки персональных данных, сертификации, требований информационной безопасности и локальных требований регуляторов. В отдельных отраслях, прежде всего в финансовой и технологической сфере, компаниям приходится учитывать большого количества разнородных (и зачастую противоречивых) требований. Это приводит к удорожанию и увеличению сроков проектов, росту рисков и осторожности заказчиков.

В целом, процесс идет, но медленнее, чем мог бы в другой внешней конъюнктуре.

 — Расскажите о практике вашей компании в этом направлении.

 — Наша компания развивает решения на базе ИИ с 2018 года и была одним из пионеров направления роботизированных коммуникаций и роботизации сервисных процессов в России. Тогда мы запустили первый продукт в этой нише — Naumen Erudite. За это время мы накопили и технологическую экспертизу в разработке ИИ-систем, и проектный опыт — реализовали проекты с использованием различных технологий ИИ, машинного обучения и анализа данных для ведущих заказчиков России и СНГ.

Сейчас мы расширяем продуктовое предложение, внедряя технологии ИИ в большинство наших продуктов — от цифровых коммуникаций до систем мониторинга ИТ-инфраструктуры. Для нас это одно из приоритетных направлений развития: рынок ожидает от ИИ практического эффекта — повышения эффективности процессов и снижения издержек.

 — Поделитесь, пожалуйста, вашим видением развития тренда на использование бизнесом ИИ.

 — В дискуссии об ИИ часто есть два полюса. ИИ-пессимисты ожидают, что внедрение ИИ принесет риски для людей, отберет работу и снизит уровень жизни. ИИ-оптимисты уверены, что появление ИИ обозначит новый «золотой век» человеческой цивилизации — как пелось в старой песне, «вкалывают роботы, счастлив человек». Я бы не относил себя ни к тем, ни к другим.

На мой взгляд, ИИ — это инструмент, имеющий свою зону применимости и эффективности, точно так же как любая другая технология. Безусловно, влияние ИИ на рынок труда, на подход ко многим видам деятельности, на организацию работы будет — так же, как влияла каждая технология, от паровой турбины до Microsoft Excel. Однако, общие принципы рынка не изменятся — и как всегда, технология будет инкорпорирована в общий технологический стек человечества. Радикального роста прибылей или общественного достатка тоже не произойдет. Снижая затраты на часть ручного труда и неэффективные операции, компании одновременно увеличивают расходы на вычислительные ресурсы, каналы связи, технологическую инфраструктуру, разработку и поддержку самих ИИ-систем.

Для специалиста вывод простой: изучать ИИ и применять его в своей работе, безусловно, полезно и нужно. Через несколько лет это станет базовой компетенцией, как в свое время «уверенный пользователь ПК» превратился в базовое требование на любую вакансию, отличную от грузчика, а еще раньше — таким же базовым навыком стало чтение и письмо. А вот переживать из-за него не стоит, во всяком случае — раньше времени.

 — Большое спасибо за беседу!