Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ в рамках мониторинга развития и распространения искусственного интеллекта (ИИ) в России изучил тренды инновационной деятельности компаний, связанные с этим направлением технологий.
В рамках первого раунда мониторинга развития и распространения искусственного интеллекта (проведен в конце 2022 г. — начале 2023 г.) обследованы 2,3 тыс. организаций — пользователей решений на базе ИИ из восьми федеральных округов и 36 субъектов РФ. Главный массив респондентов представлен крупными (67,5%) и средними организациями (24,9%). В выборку вошли организации, относящиеся к 20 основным видам экономической деятельности, включая сельское хозяйство, добывающую и обрабатывающую промышленность, строительство, транспорт и логистику, обеспечение электроэнергией, сектор услуг (торговля, финансы, др.), социальную сферу (здравоохранение, высшее образование, др.).
Внедрение ИИ и разработка приложений на их основе, как правило, начинаются со сбора данных и создания соответствующей инфраструктуры, обучения, тестирования, эксплуатации ИИ-модели. Для ее интеграции в деятельность предприятия проводятся инжиниринговые работы, включая проектирование и встраивание приложений в корпоративные системы и процессы. Комплекс мероприятий по внедрению и сопровождению решений на базе ИИ охватывает значительную часть коллектива, затрагивает многие внутренние и внешние практики (в частности, коммуникации внутри компании и с контрагентами), на выходе же возникает целый каскад изменений.
Главные инновационные эффекты приложений на основе ИИ, согласно ответам более половины (почти 55%) респондентов, связаны с улучшением существующих продуктов; примерно треть компаний (31,6%) с опорой на эти решения создает новшества, значимые для самой организации; каждая пятая (21,6%) рассматривает ИИ как инструмент для вывода новых продуктов на внутренний рынок; радикально новые, ориентированные на глобальный рынок продукты и услуги производит лишь каждая
Технологии ИИ активно применяются для оптимизации существующих (37,5%) и внедрения новых бизнес-процессов (30,8%). Используемые для продвижения решения позволяют отслеживать предпочтения клиентов и кастомизировать функционал предлагаемых товаров и услуг. Внедрение «процессного» ИИ сложнее, дороже, дольше и зачастую предусматривает создание комплексных приложений, каждое из которых выполняет свою задачу (например, компьютерное зрение — часть системы предиктивной аналитики состояния производственного оборудования). Вместе с тем эти приложения кратно расширяют производственные возможности: если наладить ИИ, который будет одновременно мониторить сотни процессов на промышленном объекте, следящему за его работой человеку останется лишь реагировать на внештатные происшествия.
Основной механизм создания связанных с ИИ улучшений — исследования и разработки: их проводят 60% обследованных организаций, использующих технологии ИИ. Также многие респонденты реализуют ИИ-инновации, создавая ПО и базы данных (52,5%), чуть меньше — инструменты маркетинга и продвижения продукции (39,8%). Порядка 17% организаций занимаются инжиниринговыми работами.
Опрошенные компании предпочитают самостоятельно реализовывать связанные с ИИ инновации. Более половины ведут исследования и разработки своими силами (табл. 1). Организации, использующие ИИ, в большей мере склонны формировать заделы во внутреннем контуре. Особенно это касается сложных решений, направленных на повышение эффективности бизнес-процессов, устранение узких мест в производстве и управлении. Такая тактика обусловлена прежде всего стремлением обеспечить сохранность и конфиденциальность данных. Крупные компании зачастую настроены развивать собственные центры компетенций по ИИ (разновидность классических R&D-подразделений, но с более широким функционалом и доступом к данным).
С внешними участниками компании чаще всего взаимодействуют при совместной разработке ПО (38,8% от числа организаций, осуществляющих данный вид инновационной деятельности). Крупные компании обычно привлекают контрагентов для подготовки пилотной версии продукта и его адаптации под свои конкретные задачи, а после полноценного релиза дальнейшие доработки и сопровождение осуществляют уже in-house. Набирающие популярность предобученные модели, которые максимально упрощают интеграцию ИИ в бизнес-процессы организации, возможно, усилят стремление компаний запускать собственные ИИ-проекты. Также внешним исполнителям поручают более «простые» маркетинговые задачи (26,2%), приобретение специализированного оборудования (32,3%). При освоении новых методов ведения бизнеса почти 27% респондентов сотрудничают с другими компаниями или полностью отдают на аутсорсинг эту задачу (19,5%).
