Павел Воронин: «В ближайшие три года ИИ-решения начнут приносить реальную экономию бизнесу»
Компании уже автоматизируют процессы и сокращают расходы с помощью искусственного интеллекта и облачных сервисов. Генеральный директор МТС Web Services Павел Воронин поделился мнением, как эти технологии повлияют на бизнес в будущем и кто займет лидирующие позиции на рынке новых IT-решений
Хайп или прорыв
РБК Как устроен рынок искусственного интеллекта в России?
П. В. Рынок ИИ состоит из трех сегментов. Первый — это базовые технологии и open source модели (их можно свободно просматривать, использовать и изменять. — РБК): Cotype от MWS, YandexGPT, GigaChat от «Сбера». Здесь конкуренция уже достигла пика, некоторые компании даже сходят с дистанции и вместо создания собственных моделей выбирают open source. Второй сегмент — платформы для обучения моделей, настройки и интеграции в реальные продукты, построения мультиагентных систем. Этот рынок только формируется, и конкуренция пока невысока. Третий сегмент — готовые отраслевые и b2b- и b2c-решения с ИИ. По нашим прогнозам, в 2028 году объем российского рынка LLM-продуктов для бизнеса превысит 70 млрд руб. Возможностей для роста здесь довольно много, несмотря на большое число игроков, поскольку существующие решения полностью не закрывают потребности заказчиков.
Появляются новые перспективные ниши, например AI-агенты. Это автономные системы на базе языковых моделей, которые не просто исполняют инструкции, но и анализируют данные, учатся, корректируют поведение. Например, в ретейле при помощи машинного обучения можно спрогнозировать спрос, и на основе этого агент сам оформит заявку на пополнение запасов. Проекты, связанные с агентским ИИ, сейчас развивают во всем мире, начиная с таких гигантов, как Microsoft, и заканчивая нашумевшим китайским стартапом Manus.
РБК Что нужно компании, чтобы стать лидером на рынке ИИ-технологий?
П. В. Как и в любой отрасли, главное — сильные компетенции. Только так можно создать продукт, который решает актуальные задачи клиента. Также важно качество данных и умение работать с ними. Стоимость внедрения ИИ-решений должна быть оправданной для бизнеса.
Российские компании более перспективны в создании прикладных инструментов под конкретные задачи, чем в разработке базовых моделей. Дело в том, что любой продукт нужно дообучать под локальные требования: учитывать язык, законы, особенности рынка, культурный код. Поэтому применение зарубежных open source моделей ограничено без масштабной адаптации.
РБК Как будет развиваться сфера ИИ в дальнейшем?
П. В. Если взять «циклы хайпа» Gartner, которые отражают изменения ожиданий рынка, то GenAI, или генеративный искусственный интеллект, сейчас приближается к «впадине разочарований». На этом этапе проясняются проблемы и возможности масштабирования. Но в целом ИИ остается главным технологическим трендом. По данным McKinsey, 35% компаний уже применяют его, в том числе все мировые лидеры в сфере IT. Несмотря на хайп вокруг технологии, нельзя отрицать ее реальную эффективность. Возьмем, к примеру, Copilot-продукты для разработки: они позволяют экономить до 40% времени высокооплачиваемых специалистов в неделю. Стоит также отметить, что ИИ меняет стандарты потребления информации и превосходит человека в креативных индустриях, особенно в скорости генерации изображений, видео, текстов. Это говорит о том, что технология изменит мир, как когда-то его изменили появление мобильного телефона или интернета. Так и будет, даже если сейчас кажется, что ставка на нейросети превышает финансовую выгоду от их использования.
От технологии к реальной прибыли
РБК Искусственный интеллект уже приносит бизнесу доходы?
П. В. Некоторым компаниям — да. Крупные игроки получат ощутимые доходы от ИИ, когда внедрят продукты на его основе в свои процессы: call-центры, разработку и др. Например, банки уже используют ИИ-технологии для принятия решений о выдаче кредитов и для аналитики, «Яндекс» и Google — для поиска информации.
МТС экономит порядка миллиарда рублей в год с помощью AI-ботов, которые обрабатывают запросы пользователей в департаменте клиентского сервиса (ДКС).
GenAI — это еще молодая технология. По нашим прогнозам, в ближайшие три года появятся продукты на ее основе, которые начнут приносить реальную экономию бизнесу.
РБК Какие барьеры у бизнеса при внедрении ИИ-решений?
П. В. Главный — нехватка компетенций. Сфера новая, нет опыта создания продуктов на базе ИИ с положительным финансовым эффектом. Поэтому лидерами на рынке будут компании, которые смогут развивать у себя такие компетенции. А внедрять и сопровождать ИИ-решения смогут только избранные игроки.
РБК Какие процессы выгодно автоматизировать с помощью нейросетей уже сейчас?
П. В. Во-первых, клиентское обслуживание — ответы на вопросы пользователей, решение стандартных проблем. Во-вторых, рутинные задачи сотрудников — ассистентов, юристов, разработчиков, финансистов, пиарщиков, дизайнеров.
Это не значит, что ИИ всех заменит. Скорее технология приведет к росту профессионализма в кадрах. Например, в нашем ДКС свыше 50% запросов обрабатывает нейросеть, а операторы решают более сложные запросы. В тандеме люди и ИИ предоставляют клиентам более качественный сервис.
Быстрый старт и гибкое управление
РБК Второй глобальный тренд кроме ИИ — перенос IT-инфраструктуры в облако. Почему компании отказываются от своих серверов?
П. В. Облако экономит время на заказе оборудования, логистике и монтаже, что в результате ускоряет запуск проектов. Виртуальная инфраструктура поднимается за минуты, у бизнеса есть возможность увеличивать или уменьшать ее объем в зависимости от потребности и более гибко управлять своими тратами в целом. В итоге серверы не простаивают и в то же время нет необходимости ждать новых поставок.
Многие компании используют гибридный подход. В публичное облако (инфраструктура принадлежит провайдеру. — РБК) они переносят сайты и приложения, которые должны быстро масштабироваться, то есть адаптироваться к повышению нагрузки. Другие данные остаются в периметре компании. В целом сегодня доля облачных решений в российском бизнесе — около 12%. И мы видим, что спрос на них растет.
РБК Какие сервисы для бизнеса есть в российских облачных решениях?
П. В. Наиболее востребованные — IaaS (виртуальная инфраструктура), базы данных, Apache Kafka (система обмена сообщениями), Kubernetes (система для управления контейнерами) — есть в большинстве российских облаков. Также появляется все больше инструментов для работы с ИИ.
РБК Какие возможности дают ИИ-сервисы в облаках?
П. В. Обучать модели и управлять ими. Например, MWS GPT, один из таких сервисов в нашем облаке, позволяет одновременно использовать разные LLM (большие языковые модели. — РБК). Любая из них может выступать в роли AI-агента. Это значит, что MWS GPT применяет разные инструменты в зависимости от задачи. Например, для математических расчетов модель обращается в настоящую вычислительную среду, а не пытается вспомнить ответ из своих обучающих данных. Также облака предоставляют MLOps-инструменты для полного цикла работы с машинным обучением: от экспериментов до развертывания моделей, их масштабирования и мониторинга.
РБК Для такой работы нужны облачные серверы с мощными графическими процессорами — GPU. Сложно ли сегодня ввозить их в Россию?
П. В. Сложнее, чем раньше. Но у облачных провайдеров есть в запасе нужное оборудование: они купили GPU заранее, до введения ограничений.
РБК Каковы главные тренды на российском рынке облачных решений?
П. В. Сегодня на нем лидируют крупные российские провайдеры — бигтехи. Так как их сервисы не уступают западным, иностранным компаниям будет сложно вернуться на российский рынок. Также вырастет спрос на облачную инфраструктуру с GPU, потому что компании активно внедряют ИИ, а для работы с ним нужны серьезные вычислительные мощности. Еще один тренд — укрупнение бигтехов. Лидерами рынка будут те компании, которые смогут предоставлять любые IT-услуги в одном окне. Поэтому сервисов у бигтеха тоже станет больше.
Фото: пресс-служба MWS