Разработки для бизнеса: какие ИИ-продукты нужны корпорациям России и РТ
Крупные компании ищут решения для удешевления работы нейросетей
Крупные компании России заинтересованы в ИИ-решениях, имеющих понятный эффект для бизнеса и клиентов. Они ищут возможности удешевить использование технологии и видят перспективы в моделях, обученных на уникальных данных
Рынок решений в области искусственного интеллекта России сейчас переполнен технологиями, но остается непонятным – как они конвертируются в реальную пользу для бизнеса. Такое мнение на Российском венчурном форуме озвучил руководитель направления по работе со стартапами Точка Банка Михаил Шатров.
«Тема искусственного интеллекта и продуктов достаточно трендовая. Туда инвестируют практически все – фонды, крупные компании, государство. По ощущениям, в этом сегменте денег много, появляется большое количество решений. Но крупных и масштабных внедрений, кажется, значительно меньше, чем можно было бы ожидать», — отметил Шатров.
Что внедряют крупные компании
Одним из успешных внедрений в «Ростелекоме» стал проект «Нейрошлюз», сообщил вице-президент, директор подразделения по развитию цифрового бизнеса «X.Технологии» Дмитрий Рейдман. Он позволяет сотрудникам применять инструменты для повышения продуктивности в области искусственного интеллекта и делать это в безопасном контуре.
Второй проект – конструкторы бизнес-процессов. «Разработчики внедрили в них много инструментов для использования ИИ. В них можно на естественном языке давать команду, и они начинают создавать сложные высоконагруженные системы конвейера бизнес-процессов. Они увеличивают скорость разработки в два-три раза, и примерно также снижают стоимость», — рассказал Рейдман.
Большим компаниям могут быть интересны и простые решения, отметил руководитель направления ИИ и машинного обучения Точка Банка Дмитрий Часовских. Такие продукты не обязательно должно закрывать проблему комплексно, например, с продажами. Также продукты могут быть релевантны при востребованности у большого количества предпринимателей.
«Из полезных кейсов – очень банальная идея – сделать пересказ требования налоговой. Это большой документ, из которого ничего не понятно. Мы просто сделали краткий пересказ – обычная саммаризация. Нас благодарят каждый день. Это давно уже все умеют разрабатывать», — сказал Часовских.
Второе решение – это ассистент селлера. При этом это не должно быть решение по аналитике, сейчас рынок в этом плане насыщен. Поэтому, по мнению Часовских, важно идти в направлении предоставления решений и рекомендаций. Продукт Точка Банка на основе данных о прибыли и убытках указывает, чем торговать и на какие ниши обратить внимание. В целом кредитная организация сейчас заинтересована во всем, что связано с селлерами и аспектами их жизни.
Перспективные направления
Интересным в перспективе может стать направление физического ИИ (нейросети, взаимодействующие с материальным миром и не ограничивающиеся цифровой средой), считает партнер инвесткомпании Kama Flow Павел Охонин.
«То есть все, что связано с ИИ в робототехнике. У нас есть инвестиции в компанию, которая занимается цифровизацией открытой горной добычи, в том числе для беспилотных самосвалов», — сказал Охонин.
Поскольку технологии искусственного интеллекта быстро развиваются, востребованными становятся оптимизация инференса, уменьшение потребления и стоимости токенов. Большой проблемой остается энергопотребление, которое тоже необходимо оптимизировать.
Инференс – это процесс использования обученной модели машинного обучения (нейросети) для обработки новых данных и получения прогнозов, решений или ответов в реальном времени.
Токены – это минимальные единицы измерения для больших языковых моделей (LLM). На них разбивается текст, включая слова, пробелы и знаки препинания. От числа токенов зависит стоимость запроса к нейросети и ее ответа.
«Если кто-то делает удешевление инференсов, пожалуйста, давайте познакомимся. Это очень большая статья расходов любого облачного провайдера. Большинство инференсов для нас делаются в убыток. Те цены, которые вы видите на LLM сейчас, даже несмотря на то, что в России они выше – это стоимость, которую субсидирует для вас провайдер», — сказал руководитель стартап-программы и коммерческих инициатив Yandex Cloud Никита Ражев.
Среди других перспективных направлений он выделил генерацию структурированного контента. По мнению Ражева, это то, за что бизнес готов платить бизнес уже сейчас. Кроме того, интересны комплексные предложения, которые решают определенные наборы задач.
«ИИ-продукты пока не встроены в вашу жизнь достаточно плотно. Мы видим большой потенциал в слое конечных приложений либо в индустриях, либо в горизонталях, например, в HR, которые будут решать конкретные пользовательские проблемы. В наборе этих проблем, которые решает одно приложение – в этом точно есть перспектива. Это ниша, где в ближайшие два-три года можно заработать как предпринимателю», — отметил Ражев.
Что делать не нужно
Стандартной ошибкой молодых проектов является непонимание аудитории, отметил Часовских. Зачастую разработчики сначала создают технологию или продукт, а потом пытаются решить, кому он нужен. Второй вопрос – слишком узкая целевая аудитория. Настолько нишевый продукт оказывается там, где нет рынка, и экономика никогда не сойдется. Часовских также поделился опытом внедрения, которое не нашло массовости.
«Мы пытались автоматизировать сценарии по максимуму и с полуслова понимать клиентов. Порядка 10% базы активно пользуются, но мы на это потратили много сил и сейчас пойдем в другую сторону», — рассказал он.
Охонин считает, что чат-боты, когда делались под конкретные задачи – неэффективный в плане развития продукт. Их победили общие модели.
При этом создание универсальных решений – тоже тупиковый путь, считает Рейдман. Они плохо масштабируются на небольших рынках, таких как российский. Нишевые предложения могут быть востребованы, если модели обучены на данных, которые не всем доступны.
«Это то, что сейчас всех интересует. Доступ к научным исследованиям, базе медицинской статистики и тому подобное – такое будет скопировать сложно», — сказал Рейдман.
В числе невостребованных проектов он также выделил платформы, которые позволяют создавать агентов и мультиагентные системы. Сейчас таких появляется очень много.
«Непонятно, какие KPI заказчиков они решают. Уровень кастомизации всегда очень высокий, почти все можно сделать на программном обеспечении с открытым кодом. Нужны решения, которые заметно меняют эффективность – снижают расходы, повышают доходы, помогают привлекать клиентов, сильно уменьшают риски. Это должна быть какая-то счетная вещь, которую можно проверить», — сказал Рейдман.
