Рынок ИИ в России демонстрирует небывалый рост. За последние два года интерес к нейросетям вырос в обществе более, чем в 15 раз. При этом, россиян можно назвать технооптимистами. О том, как нейросети могут упростить работу с данными, а их интеграция — трансформировать все элементы российской ИТ-инфраструктуры, на примере рынка бизнес-аналитики рассказывает Татьяна Хачапуридзе, директор по развитию «Дельта BI».
В февральском опросе ВЦИОМ девять из десяти респондентов отметили, что положительно относятся к разработкам в области технологий будущего. А согласно исследованию, посвященному оценке отношения населения России к искусственному интеллекту, проведенному аналитическим центром НАФИ, абсолютное большинство опрошенных уверены, что технологии ИИ приносят людям пользу (78%) и необходимы обществу (73%).
Как отмечают аналитики, 40% малого и среднего бизнеса в России уже внедрили ИИ в свою деятельность. При этом, к 2030 году, количество компаний, использующих нейросети в своей работе может увеличиться, как минимум, вдвое. А российская экономика от внедрения ИИ получит дополнительно 11,2 трлн рублей.
Для ИТ-отрасли ИИ также является одним из приоритетных направлений. Примерно 13 % задач при создании программных продуктов сегодня уже решается искусственным интеллектом. Также в топе — программные решения по распознаванию и синтезу речи, работе с изображениями и видео.
Вместе с популярностью ИИ растет и спрос на специалистов по этому направлению. Так, количество вакансий на hh.ru с упоминанием нейросетей в функционале увеличилось по сравнению с весной 2023 года почти на 20%, до 3,5 тысяч. По прогнозам, к 2030 году в области ИИ понадобится не менее 70 тыс. специалистов.
Встроенные интеграции
По прогнозам экспертов, в ближайшие годы BI-решения уйдут на второй план не с точки зрения ИТ-ландшафта, а с точки зрения пользователей. Это абсолютно новый подход. BI-системы уступят место интегративному ландшафту, где BI-решения будут встроены в отдельный процесс. В результате генеративный BI растворится в комплексной инфраструктуре, станет частью каждого из бизнес-процессов, и, таким образом, изменится подход к использованию бизнес-аналитики. Что это будет значить для конечных потребителей? Они будут пользоваться генеративным BI под свою конкретную бизнес-задачу, к примеру, только в CRM-системе, или в электронной почте, или в телефоне.
Чтобы эффективно интегрировать BI-решения с другими системами, большую роль в этом процессе будет играть взаимодействие поставщиков и вендоров между собой. И именно ИИ, интегрируясь во все системы ИТ-ландшафта, станет в компании сквозной функцией.
Возрастет потребность в каталогизации всех метаданных и создании локальных хранилищ. Комплексный ответ будет выдаваться на основе информации из разных систем, куда интегрирован ИИ, который сможет оперативно извлекать необходимые и предподготовленные данные на основе каталога метаданных.
Защита данных, экономия времени и быстрый результат
Почему возникла необходимость интеграции ИИ с BI-решениями?
Во-первых, ИИ берет на себя существенную часть работы и задач аналитиков, экономит их время. Каждый отчет в корпоративном секторе создается специалистом вручную, даже если речь идет о self-service-инструментах. Это временнозатратный и трудоемкий процесс. Экономия рабочего времени — одна из главных ценностей ИИ для компаний. Так считают 63% представителей малого и среднего бизнеса. 49% придерживаются мнения, что нейросети высвобождают свободное время у сотрудников, позволяя им выполнять больше задач. Как правило, в малом бизнесе много ресурсов забирает рутина. Ее помогает оптимизировать использование ИИ.
Во-вторых, нейросети упрощают бизнес-процессы. Например, при смене программного обеспечения многим специалистам, работавшим ранее, на платформе Power BI, приходилось переучиваться. Встроенный ИИ исключил бы необходимость переквалификации сотрудников.
В-третьих, ИИ упрощает и ускоряет получение результатов. Всем удобнее работать в привычных приложениях, отправляя запросы в нейросеть и получать ответы от бота, чем самостоятельно искать и анализировать данные в сложных системах.
В четвертых, интеграция ИИ в BI стала возможной благодаря революции нейросетей класса GPT и развитию возможностей больших лингвистических моделей LLM. Данные модели могут адаптироваться к самым разным бизнес-отраслям, будь то маркетинг, финансы или производство.
И, наконец, использование ИИ в рамках BI-ландшафта гарантирует информационную безопасность. Генеративный AI, используемый вне BI-системы на источниках бизнес-данных, приводит к риску, что конфиденциальная информация утечет за пределы компании. BI-системы с встроенным ИИ обеспечивают предобработку данных на основе запросов пользователей и общение с внешней нейросетью с помощью формируемых метаданных на основе контекста запроса пользователя. Все это — без передачи данных вовне.
Что в будущем?
Генеративный ИИ все больше проникает в бизнес — по оценкам аналитиков, две трети российских компаний уже тестируют возможности технологии. Однако дальнейшей интеграции интеллектуальных технологий в ИТ-ландшафт компаний все еще мешает ряд барьеров: нехватка вычислительных мощностей, высокая стоимость технологий, а также неготовность ИТ-инфраструктуры ряда заказчиков к внедрению ИИ.
Российскому бизнесу, который сейчас переживает период адаптации к технологиям искусственного интеллекта, придется сосредоточиться на преодолении этих трудностей. Компании, которые считают, что пока не готовы к внедрению ИИ, и не готовы к изменениям на рынке, упускают возможность существенно ускорить внутренние процессы и вывести бизнес на совершенно новый уровень развития.