Эксперты со стороны заказчиков, разработчика решений и ИТ-интегратора на ИННОПРОМЕ на сессии ИТ-компании К2Тех назвали ключевые барьеры при внедрении искусственного интеллекта в России, а также предложили свои рекомендации для более эффективного и быстрого применения технологии в РФ.
«Уже сегодня ИИ становится мощным драйвером развития промышленности и приносит существенный экономический эффект. Потенциал у технологии огромный, но пока массовому внедрению препятствует ряд барьеров — от нехватки кадров и неготовности ИТ-ландшафта компаний до вопросов недоверия к ИИ», — сказал заместитель генерального директора ИТ-компании К2Тех Игорь Зельдец.
«Применение ИИ в сложных промышленных ERP- и других системах — это будущее. Сейчас все разрабатывают платформы, и они становятся все сложнее. Например, погружение новых специалистов в пользование ERP — это очень долго, поэтому применение там ИИ — необходимость», — отметил руководитель управления отраслевых решений Северсталь Олег Лукьянов.
ТОП-5 барьеров при внедрении промышленного ИИ:
- данные разрозненные, локальные и не готовы к внедрению ИИ;
- персонал недостаточно квалифицирован в сфере ИИ, не хватает инженеров;
- компании и руководство не доверяют инновациям, в том числе их безопасности;
- инфраструктура и железо не готовы к внедрению;
- не хватает бюджетов.
«Мы все операционные затраты, которые раньше были связаны с людьми и оборудованием, переносим на стадию инвестиционных. И без наличия возможности использовать дешевый капитал, это становится невозможным. Нам нужно более дешевое ПО, нужны более дешевые камеры и так далее, тогда проблема высокой стоимости капитала уйдет на второй план», — прокомментировал последний барьер генеральный директор KAMAZ DIGITAL Эльдар Шавалиев.
«Для внедрения ИИ многим компаниям необходима помощь государства. Минпромторг прорабатывает новую меру государственной поддержки, направленную на повышение уровня производительности труда. Предполагается, что субсидия будет частично покрывать расходы на приобретение лицензий, программно-аппаратных комплексов, в том числе средств защиты информации, и другие чувствительные для предприятий направления расходов», — заявил заместитель директора по информационным технологиям ЦИТ «Цифровые индустриальные технологии» Максим Минин.
«Во многих компаниях существует „лоскутное одеяло“ в виде инфраструктуры, на него накладывается еще одно „одеяло“ из бизнес-приложений. И на этом всем функционируют бизнес-решения, а разработчики пытаются их модифицировать или создать новые. В такой ситуации внедрение ИИ будет проблематично и неэффективно», — прокомментировал инфраструктурный барьер менеджер продукта К2 НейроТех Святослав Смирнов.
ТОП-5 рекомендаций при внедрении промышленного ИИ:
- работать с руководством, чтобы определить конкретную цель и измеримые критерии успеха, понять, какую проблему решит ИИ;
- учитывать обратную связь от персонала, который использует и внедряет ИИ;
- сначала подготовить к внедрению процессы, а потом уже внедрять ИИ;
- собирать и структурировать данные до внедрения, создать «единую точку правды данных»;
- мыслить шире, искать новые партнерства и при этом не строить завышенных ожиданий.
«Гонка инноваций и инвестиций в текущих реалиях требует коллаборации ведущих игроков рынка. Уже сейчас важно задуматься о разметке, каталогизации, описании и маркировке данных. Модели могут меняться, а ваши данные останутся с вами надолго», — отметил директор департамента по работе с промышленным сектором Группы Arenadata Максим Власюк.
«Сложно просчитать эффект от применения ИИ. Самое очевидное — это сокращение трудозатрат на рутинных операциях. Но если мы копнем чуть глубже, не до конца известно, какой совокупный эффект даст нам ИИ в будущем. При этом компании, которые не начнут применять эту технологию, будут неконкурентоспособны», — сказал директор по отраслевым решениям для машиностроения ИТ-компании К2Тех Евгений Васильев.
