Мы используем файлы cookies для улучшения работы сайта НИУ ВШЭ и большего удобства его использования. Более подробную информацию об использовании файлов cookies можно найти здесь, наши правила обработки персональных данных – здесь. Продолжая пользоваться сайтом, вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании файлов cookies сайтом НИУ ВШЭ и согласны с нашими правилами обработки персональных данных. Вы можете отключить файлы cookies в настройках Вашего браузера.
Москва, Мясницкая 11,
+7 (495) 621-28-73,
issek@hse.ru
Вишневский К. О., Туровец Ю. В., Гохберг Л. М.
М.: Издательский дом НИУ ВШЭ, 2025.
Гохберг Л. М., Кузнецова Т. Е., Мильшина Ю. В. и др.
М.: Издательский дом НИУ ВШЭ, 2024.
Jonathan Calof, Colton B.
Technological Forecasting and Social Change. 2024. Vol. 198.
Веселитская Н. Н., Шашнов С. А.
Форсайт. 2024. Т. 18. № 1. С. 80-91.
М.: Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики", 2023.
Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ запустил мониторинг развития и распространения искусственного интеллекта (ИИ) в России. Полученные в ходе его первого раунда результаты дают представление о главных тенденциях и специфике использования данного направления 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.).
Две трети (65%) обследованных организаций применяют ИИ пока в тестовом (экспериментальном) режиме, изучая и оценивая возможности новых решений для бизнеса. Примерно 3/4 респондентов используют ИИ совместно с другими цифровыми технологиями. В половине случаев речь идет о различных видах промышленного ПО, включая системы автоматизированного проектирования, управления процессами и др. Более четверти (27%) организаций применяют ИИ наряду с технологиями Интернета вещей, 38% — в связке с коммуникационными сервисами, обеспечивающими взаимодействие с клиентами и решение маркетинговых задач.
Наиболее востребованы продукты на основе технологий компьютерного зрения и распознавания и синтеза речи (78,7 и 62% ответов соответственно) (рис. 1). Активно применяются и рекомендательные системы на основе предиктивной аналитики и больших данных (40,7%), обеспечивающие функции прогнозирования развития ситуаций и поведения объектов, например, при обслуживании оборудования и транспортных средств. Чаще всего ИИ-решения оптимизируют управленческие задачи (продажи и маркетинг, финансовый и бухгалтерский учет), в меньшей степени — производственные процессы. Гораздо реже (около 10%) респонденты применяют интеллектуальные системы управления для автоматизации сложных процессов, которые трудно контролировать традиционными методами. Подобные системы — необходимый элемент цифровых фабрик (полностью распределенных производств), позволяющий гибко подстраивать производственные процессы под изменения спроса и внешних условий.
Среди пользователей ИИ наиболее популярны «коробочные» продукты в силу более низкой стоимости и готового функционала (рис. 2). Для удешевления и ускорения создания продукта применяется открытое ПО (open source), в частности оно наиболее востребовано во внутренней разработке. Однако и применение стандартизированных решений, и доведение открытого ПО до готового продукта требует дополнительных усилий и донастройки под специфику деятельности конкретной компании. Проприетарное ПО преобладает в заказной внешней разработке и в таких сферах, как робототехника, беспилотный транспорт, интеллектуальные системы управления.
Организации отдают предпочтение преимущественно российским продуктам. Активнее всего используются отечественные решения на основе технологий распознавания и синтеза речи (82,4%), а также биометрии, компьютерного зрения и кибербезопасности (более 60% организаций). Зарубежные решения не занимают сопоставимых позиций ни по одной из групп технологий. Вместе с тем в ряде случаев они могут использоваться в организациях вместе с отечественными: чаще всего это рекомендательные системы, биометрия, а также решения на основе перспективных методов ИИ (например, автоматическое машинное обучение (AutoML), трансферное машинное обучение и др.).
Одним из основных барьеров для распространения ИИ являются значительные объемы требуемых инвестиций, а также нехватка кадров. Более 60% организаций тратят на ИИ менее 1% от затрат на внедрение и использование цифровых технологий. Осторожное поведение объясняется тем, что ИИ-проекты, как правило, имеют длительный цикл реализации и отложенные во времени эффекты. Даже при оценке таких эффектов пользователи сталкиваются со сложностями, в том числе из-за нехватки экспертизы и стандартов по разным аспектам разработки и внедрения ИИ-решений и уникальности проектов для каждой отдельной компании.
директор Центра стратегической аналитики и больших данных ИСИЭЗ НИУ ВШЭ
После первой волны визионерского восприятия и завышенных ожиданий к технологиям ИИ решения на их основе постепенно становятся неотъемлемым инструментом бизнеса и применяются практически во всех сферах деятельности — от мониторинга сельхозугодий и управления космическими аппаратами до помощи в написании научных работ и новостей СМИ. Растущий интерес, расширение потребительских предпочтений и демократизация данного направления технологий приводят к появлению новых рынков и продуктов на основе ИИ.
Одним из главных трендов последних лет стали мегамодели (мультизадачные, мультимодальные и мультиязычные), обрабатывающие различные типы данных (текст, речь, изображения, др.). Так, этой весной рынок буквально «взорвала» модель GPT-4, способная работать не только с текстами на разных языках (как ChatGPT), но и с изображениями (как Midjourney).
Россия относится к немногим странам, имеющим собственные фундаментальные заделы в области ИИ, в т. ч. мегамоделей. Наиболее популярные из них — GigaChat, Kandinsky (ПАО «Сбербанк»), YaLM («Яндекс»); появляются и другие оригинальные разработки компаний и университетов.
Источники: результаты обследования организаций — пользователей технологий и продуктов искусственного интеллекта в рамках проекта «Мониторинг развития и распространения искусственного интеллекта» тематического плана научно-исследовательских работ, предусмотренных Государственным заданием НИУ ВШЭ.
Материал подготовили Юлия Туровец, Константин Вишневский
Предыдущий выпуск серии «Цифровая экономика»:
«Алгоритмы рекомендуют, люди решают»
Данный выпуск начинает серию экспресс-информаций по итогам мониторинга. Также ИСИЭЗ НИУ ВШЭ готовит к публикации доклад «Разработчики и пользователи искусственного интеллекта в России», в котором будут отражены ключевые тенденции развития технологий ИИ, особенности их разработки и направления внедрения в различных отраслях экономики и социальной сферы страны.
См. также: