Проникновение ИИ в России зависит от инвестиций в ИТ-инфраструктуру и специалистов - исследование TAdviser

В технологиях искусственного интеллекта бизнес привлекает возможность трансформировать работу в самых разных направлениях – ИИ уже применяют для повышения производительности труда и качества обслуживания клиентов, создания новых продуктов и пр. Самые распространенные типы решений на базе ИИ в российской практике – виртуальные помощники или чат-боты. Есть универсальные ИИ-решения, которые находят применение в разных отраслях для повышения эффективности документооборота, оптимизации работы бухгалтерии, юридического отдела, HR или Service Desk.

По данным исследования, на конец 2020 года 68% из опрошенных организаций уже используют решения в сфере ИИ или машинного обучения. Еще около четверти респондентов планируют запуск таких инициатив или пилотов в ближайшую пару лет.

В большинстве случаев (92%) отечественный бизнес предпочитает разворачивать решения ИИ на базе собственной инфраструктуры. Среди причин выбора в пользу такого решения – наличие уже готовых вычислительных ресурсов, ограничения со стороны внутренних служб безопасности, ожидание, что при хранении большего объема данных можно будет лучше управлять издержками. При решении задач, которые не требуют обработки конфиденциальных данных, может использоваться частное облако . Массовый переход на удаленную работу на фоне пандемии 2020 года повысит лояльность к облачным сервисам. Почти половина респондентов (45%) отметили, что придерживаются гибридного подхода, используя как собственные кластеры для вычислений, так и арендованные мощности. У респондентов, планирующих в ближайшее время запуск ИИ-проектов, распределение аналогичное: 92% респондентов ориентируются на собственные ресурсы под них, при этом 42% предполагают параллельное использование облачных решений.

Более половины опрошенных компаний подтвердили увеличение бюджета на ИИ-проекты в 2020 году. В основном речь идет о росте на 10-20% в крупных организациях, уже получающих некоторый эффект от использования этих технологий, например, увеличение выручки или сокращении расходов. Ежегодный рост корпоративных расходов на ИИ обусловлен, во-первых, необходимостью значительного расширения инфраструктуры под задачи искусственного интеллекта, а во-вторых, серьезной конкуренцией за кадры в сфере ИИ, инвестициями в их подготовку и увеличением ФОТ специалистов.

Компании ориентируются на наиболее технологически зрелые решения, и более 75% рассматривают приобретение решений зарубежных поставщиков. Ограничены в таких закупках могут быть организации госсектора, а также владельцы критической инфраструктуры – в энергетике, нефтегазовой промышленности; в том числе, компании, попадающие под санкционные риски. В своих подходах к выбору платформы для ИИ уже более трети (38%) опрошенных компаний ориентируются на минимизацию этих рисков, и еще более четверти (26%) планируют в скором времени перейти на такой же принцип закупок решений. TAdviser выпустил Гид по российским операционным системам 10.4 т

Основными параметрами при выборе платформы для ИИ были названы стоимость (78%), качество сервиса (74%) и производительность (70%). Для трети 30% важным фактором стало импортозамещение, причем здесь подразумевались не только коммерческие российские разработки, но и решения на базе открытого кода.

Самыми перспективными платформами для анализа больших данных большинство респондентов считают решения с открытым кодом и платной технической поддержкой (78%), а также коммерческие платформы, развернутые в собственной инфраструктуре (64%). При этом крупным организациям, для которых критичны гарантии безопасности и непрерывности мало интересны облачные платформы зарубежных производителей и Open Source платформы сами по себе, без технической поддержки.

ИИ – набор универсальных технологий, которые могут быть интегрированы в широкий спектр решений в различных отраслях. Это очень перспективное направление, которому сейчас удалятся повышенное внимание: проводится масштабная научно-исследовательская работа, разрабатываются новые технологии, создаются решения, оптимизированные для решения конкретных бизнес-задач, – говорит Денис Сереченко, директор по цифровой трансформации Huawei Enterprise в регионе Евразия. – В 2018 году мы анонсировали свою глобальную стратегию в области ИИ, а затем представили серию ИИ-процессоров Ascend, вычислительную платформу для искусственного интеллекта MindSpore, серию модулей и плат ИИ-ускорителя, а также ИИ-серверов Atlas, самый быстрый в мире кластер для обучения ИИ-моделей, облачные сервисы на базе ИИ-процессоров Ascend. ИИ уже активно используется для решения корпоративных задач и постепенно начинает входить в жизнь обычных людей.

Решения на базе искусственного интеллекта напрямую влияют на конкурентоспособность компаний, сегодня их проникновение в разных сферах бизнеса растет. Соответственно, постоянно повышается нагрузка на инфраструктуру хранения и обработки данных, используемых для ИИ-сервисов. Российские компании идут по пути наращивания инвестиций в собственные мощности, однако используют и возможности облачных решений. Параллельно они увеличивают ФОТ, выделяемый на специалистов data-science - потребность в них ежегодно растет и не будет сокращаться в ближайшие годы. Все вместе это приведет к увеличению расходов компаний на внедрение ИИ более чем на 50% в ближайшие 2-3 года, – отмечает Александр Левашов, главный редактор TAdviser.

Сегодня тон в вопросе практического использования искусственного интеллекта задают крупные компании: именно они имеют опыт применения, получили определенные результаты и сделали осознанный выбор в пользу дальнейшего их развития внутри бизнеса. У «Техносерва» есть и опыт внедрения решений на базе ИИ, и опыт создания инфраструктры под них. Это исследование подтвердило нашу уверенность в востребованности технологий этого спектра и прежде всего – платформы больших данных отечественного производства на базе открытого исходного кода с промышленной технической поддержкой уровня крупных компаний и бизнес-решений аналитики/ИИ, – прокомментировал результаты исследования Сергей Соловьев, генеральный директор ГК «Техносерв».

Полная версия исследования "ИТ-инфраструктура искусственного интеллекта в России" доступна здесь.