Аналитическая компания «АйПи Лаборатория» опубликовала карту искусственного интеллекта России на airussia.online. На ней отмечены компании, которые применяют ИИ в своей деятельности. Доступно разделение по сферам, где применяется ИИ, указаны компании, которые его используют, их география, выручка и т.п., сообщает Forbes.ru.
Больше всего компаний в России занимается бизнес-аналитикой и подобными применениями в сфере B2B (54 компании). В число наиболее часто используемых сфер искусственного интеллекта также входят компьютерное зрение (применяется в том числе в беспилотных автомобилях) — 48 компаний, а также системы здравоохранения на базе ИИ и NLP (системы обработки естественного языка, от распознавания голоса до чат-ботов) — по 40 компаний в обеих сферах. Показана доля и рост совокупной выручки компаний, применяющих искусственный интеллект, — чаще всего он применяется для анализа данных.
Заметна разница с западными рынками. Очень маленький сегмент «Финтех» говорит о том, что мало стартапов работают в этой области, скорее в России это поле для больших банков. Очень мало компаний реально зарабатывают на юридических применениях, хотя в США это уже очень разработанное поле.
Маленькие сегменты «Промышленность» и «Логистика» при очень больших сегментах «Анализа данных» и B2B говорят о том, что мало разработчиков ИИ-технологий ориентируются на конкретное целевое применение, а скорее позиционируют себя как разработчики технологий в широком смысле, планируя их подстраивать под конкретные запросы заказчиков.
При разработке карты принимались во внимание компании, которые прямо специализируются на технологиях искусственного интеллекта или у которых они существенно влияют на бизнес-модель и выручку.
Оценка объема рынка ИИ в России пока сильно колеблется в зависимости от методики исследований. Так, Just AI только разговорный искусственный интеллект (NLP в терминах авторов карты) оценивала в $9 млн в 2018 году с перспективой роста до $550 млн к 2023 году.
Тем временем становится все больше практических примеров применения ИИ, например, в HR. Робот-рекрутер может просмотреть присланные резюме, отобрать подходящие, ответить в чате на вопросы по вакансии и назначить время интервью. Голосовой бот позвонит кандидату и проведет первичное интервью. Это бизнес-процесс, который на практике применяют такие российские компании, как X5 Retail Group, «Почта-банк», «М.Видео», «Альфа-банк», «Вымпелком», МТС и др.
Робот-рекрутер может работать со множеством кандидатами параллельно, поэтому HR-боты эффективно используются для массового рекрутинга работников в рознице, телекоме, банках. Конкуренция здесь очень высока – за одного кандидата борются несколько компаний, а то и подразделений. Что невыгодно ни работодателям, ни претендентам. Чаще всего человек соглашается на первое поступившее предложение.
Помочь рекрутеру таргетировать кандидатов могут маркетинговые инструменты, в том числе со встроенным ИИ, которые широко используются во фронт-офисе. HR-маркетинг в тандеме с большими данными уже применяет один из крупнейших банков России. Сегодня это самое востребованное направление для ИИ в управлении персоналом.
Многие чат-боты способны вести диалог по заданному сценарию, например, рассказать подробнее о вакансии. Самое перспективное направление развития – это бот, способный обучаться и самостоятельно строить диалог, а затем и распознавать эмоции. Людям нравится, когда робот может живо реагировать, сочетает практические навыки и развлекательные функции.
Например, Яндекс с успехом развивает функцию ведения диалога в голосовом помощнике «Алиса». Виртуальный ассистент не ограничивается набором заданных реплик и активно учится на большом количестве текстов. «Алиса» может не просто ответить на конкретный вопрос или выполнить определенное действие (заказать пиццу или открыть приложение), но и поддержать беседу, поиграть или пошутить.
ИИ уже перешел в ту стадию зрелости, когда его технологические возможности могут решать конкретные запросы заказчиков. Согласно исследованиям, в ближайшие три года HR-руководители ожидают, что ИИ положительно повлияет на обучение и развитие (27%), управление эффективностью (26%), компенсационные выплаты/начисление заработной платы (18%) и прием на работу (13%).