Когда окупается ИИ? #мнение_эксперта

Денис Сигутин - управляющий партнер группы агентств PENA Agency, PENA Production, ASAP Banner, Idea Promotion

— Какие ты сейчас видишь отрасли, где ИИ используется чаще всего?

Сейчас легче найти отрасли, где не используется искусственный интеллект.

Если говорить о первых сферах, где ИИ начал активно применяться и продолжает развиваться, то это, прежде всего, банки. Удивительно, но это так.

Также ИИ активно используется в здравоохранении, где имеются большие объёмы данных. Кроме того, ИИ часто применяется в военном деле, особенно в оборонной промышленности.

Можно сказать, что ИИ применяется практически во всех сферах, но его уровень проникновения везде разный. В некоторых отраслях он глубоко интегрирован на уровне программного обеспечения, а в других используется более поверхностно, например, в виде нейросети.

— А в каких сферах, на твой взгляд, ИИ будет максимально ускоренно развиваться в ближайшем будущем?

В первую очередь, искусственный интеллект будет развиваться там, где имеется значительный объём данных и большое количество пользователей. Ведь для него это своего рода топливо, на котором он может самосовершенствоваться.

Это сфера диджитал, потому что там сосредоточено максимальное количество данных. Это биоинженерия и медицина, особенно область трансплантации и выращивания органов — в этих сферах требуется обработка большого объёма информации. А ещё в физике и космической индустрии, где необходимо производить сложные расчёты.

— За какой срок могут окупиться затраты на интеграцию ИИ в производственные и экономические процессы?

Окупаемость глубоких интеграций с искусственным интеллектом происходит практически мгновенно, если не учитывать долгосрочную поддержку. Я считаю, что на это нужно смотреть иначе. Искусственный интеллект способен заменить если не все, то значительное большинство человеческих ресурсов.

С точки зрения оптимизации даже не стоит рассуждать.

Если говорить о самом эффективном применении искусственного интеллекта на производстве, то можно рассмотреть, например, производственный цикл изготовления машин в Китае.

Корпорация Huawei, чтобы построить свои SU-7, построила завод с нуля.

Уровень автоматизации этого производства достигает почти 98%. Конечно, в процессе участвуют люди, которые следят за исправностью машин, но производство автомобиля в автоматическом режиме становится реальностью.

Возникает вопрос: как можно говорить об окупаемости или стоимости такого завода? Сейчас технологии стоят дорого, так как они разрабатываются с нуля. Однако, если взять, к примеру, модель вооружения, создаваемую на заводе Xiaomi, то можно заметить, что второй завод будет стоить значительно дешевле, а десятый — ещё дешевле. Это сформирует новый рынок для создания автономных производств с искусственным интеллектом, ориентированных на конкретные ниши. Рентабельность и доходность таких производств будут настолько высоки, что привычные методы не смогут их выдержать.

Поэтому вместо того чтобы говорить об окупаемости, я бы предпочёл обсудить вопрос выживания. То есть вопрос заключается в том, сколько продержится компания, использующая традиционные подходы. Это хороший пример из другой области, который отлично объясняет, что я имею в виду.

Вспомните, раньше, чтобы уехать с вокзала, мы ловили частников, и нормально заказать такси было невозможно. Но затем появились агрегаторы, которые дали людям возможность легко и просто заказывать такси в любом месте. И рынок привычных такси просто исчез.

То же самое произойдёт и с бизнесом, который не будет адаптироваться к автоматизации.

Однако это не означает, что не будет классических заводов. Между автономными и классическими заводами начнётся серьёзная конкуренция. Я думаю, что качество продукции значительно улучшится. И в целом люди останутся работать, но, вероятно, на более мелких производствах, где требуется творческая работа, а не массовое производство серийных товаров.