Главной темой организованного издательством «Открытые системы» форума «Интеллектуальное предприятие — 2024» стала стратегия применения искусственного интеллекта на практике. Форум собрал представителей предприятий отечественной цифровой экономики из различных отраслей, экспертов в области практического использования искусственного интеллекта, а также поставщиков решений на базе ИИ. Участники мероприятия обсудили направления использования ИИ на предприятиях и поделились накопленным технологическим и управленческим опытом внедрения соответствующих инструментов в бизнес-процессы.

«Термин 'интеллектуальное предприятие' подразумевает наличие сервисов, которые помогают человеку работать с информацией или даже полностью заменяют его в такой деятельности. Речь идет о культуре data-driven, частью которой сегодня становится умение пользоваться инструментами искусственного интеллекта», — отметил, открывая форум, руководитель его программного комитета Николай Смирнов. В программу мероприятия вошел широкий спектр вопросов: юридические, управленческие и культурные последствия использования ИИ; стратегический взгляд на развитие ИИ; использование генеративного ИИ на практике; оптимизация корпоративных процессов с помощью ИИ; получение конкурентного преимущества благодаря применению интеллектуальных помощников.

Форум вызвал интерес и у юристов, которых волнует множество вопросов. Кто ответит за ущерб, нанесенный системой ИИ: вендор или пользователь? Как обезопасить персональные данные, используемые для обучения нейросети? На кого работает цифровой сотрудник? Как защитить авторское право и избежать патентных исков?

Cессию «Корпоративные аспекты интеллектуальной автоматизации: юридические, управленческие, культурные последствия» открыл Николай Зайченко из Nevsky IP Law, раскрывший в своем выступлении секреты ИИ, известные только юристам. По числу патентов в сфере ИИ сегодня лидируют Китай, США, Южная Корея и Япония. «Патент — это оружие против конкурента. Чем больше патентов, тем потенциально больше может быть подано исков», — уверен Зайченко, который предложил слушателям свой запатентованный метод устранения рисков, связанных с ИИ. Если модели и системы являются собственностью организации, то она может исключить доступ третьих лиц к данным. Однако популярные модели типа ChatGPT «умнее», чем модели, созданные отдельными компаниями, ведь обучать свою сеть долго и дорого, а частные модели могут быть неэффективными.

Тему юридических рисков продолжил Ильдар Мухаметзянов из Advostar.оnline, который перечислил наиболее значимые из них и сформулировал рекомендации по их нивелированию. Неопределенность в законодательстве в вопросах использования ИИ порождает проблемы с правоприменением и открывает возможности нарушения правовых норм. Докладчик порекомендовал внимательно изучать пользовательское соглашение, заметив, что в России авторство всегда остается только за человеком. Обработка персональных данных — одна из наиболее актуальных проблем, и не только при работе с ИИ. По мнению Мухаметзянова, отечественное законодательство структурировано лучше всех в мире, однако имеются проблемы с его исполнением. «Чем больше будет людей, готовых защищать свои права, тем меньше будет желающих их нарушить», — считает автор доклада.

Михаил Комаров
Михаил Комаров: «Если можете решить задачу без ИИ — решайте, а наши решения и сервисы призваны упростить процесс применения инструментов ИИ»

«Любую технологию можно применить как во вред, так и во благо. В любом случае отвечать будет человек, а не технология», — так предварил свое выступление Михаил Комаров из TData («Ростелеком»).

Сегодня «Ростелеком» — это уже не только каналы связи, интернет и ТВ, но и экосистема продуктов и сервисов для внешнего рынка. Свои решения в области данных и искусственного интеллекта компания объединила в дата-кластер. В 2018 году она приступила к работе по созданию централизованного хранилища данных, объединяющего информацию из 1400 систем-источников и локальных хранилищ в рамках единой платформы. Ее основой стали продукты с открытым исходным кодом, дополненные разработками одного из российских поставщиков. Комаров затронул и актуальную проблему монополии отдельных отечественных провайдеров, возникшую после ухода с рынка западных вендоров. Столкнувшись со значительным повышением цен на лицензии и техподдержку, «Ростелеком» принял решение разработать собственную платформу для работы с данными и перенести на нее хранилище текущей емкостью 10 Пбайт, что принесло 600 млн руб. экономии в год. Помимо компонентов по хранению и обработке данных на базе GreenPlum, ClickHouse и Hadoop, в компании разработали модули для управления данными (дата-каталог и бизнес-глоссарий) и подсистему управления НСИ. Сейчас платформа TData используется не только в «Ростелекоме», но и в таких организациях, как Т2, «Татнефть», аэропорт Шереметьево, «Евраз» и др.

Дата-кластер может предложить множество разнообразных сервисов широкому кругу пользователей. IQ Platform — это поисково-аналитическая платформа разведки по открытым источникам (Open Source Intelligence, OSINT), которая с помощью ИИ обеспечивает сбор, обработку и визуализацию больших массивов структурированных и неструктурированных данных из социальных сетей, мессенджеров, масс-медиа и пр. Такая обработка включает в себя выявление смысла в массивах данных, связывание любой информации в многомерные графы, продвинутую аналитику и формирование отчетности. Для обучения и переобучения нейросетевых моделей классификации необходимы размеченные дата-сеты: их надо либо покупать, либо размечать вручную. Система IQ Trainer предоставляет интерфейс для упрощения и ускорения процессов разметки различных данных (тексты, изображения, видео), требующихся для задач машинного обучения. Решение Teqviser позволяет извлекать информацию по заданной тематике из научных публикаций и патентов, а также выполнять анализ работы существующих в регионе поставщиков конкретной технологии в целях определения ее перспективности и потенциальных направлений развития.

Генеративный ИИ сейчас развернут в основном за пределами компании или страны, что негативно сказывается на безопасности данных, а для решения стоящих перед сотрудниками задач обычно нужно объединять несколько сетей, обучение которых для конкретного применения достаточно трудоемко. Для оптимизации работы сотрудников «Ростелеком» предлагает решение «Нейрошлюз». Объединяя более 20 доработанных и дообученных моделей генеративного ИИ, оно помогает выполнять такие рутинные задачи, как генерация контента и презентаций, создание брифа по видео, написание кода, формирование резюме встречи и т. д. Половину нейронных сетей развернули локально, а для внешних нейронных сетей ввели проверку отправляемой информации с помощью DLP-решения, чтобы предотвратить утечку конфиденциальной информации. Кроме перечисленного, в дата-кластер входит платформа больших данных, использование которой помогает компаниям и организациям получать дополнительную аналитику на основании внешних данных. Такая аналитика дает возможность улучшить скоринг, повысить эффективность маркетинговых кампаний и ускорить решение различных задач по геоаналитике (например, получать сведения о распределении туристического потока в конкретном регионе).

«Если можете решить задачу без ИИ — решайте, — посоветовал Комаров. — Предлагаемые компанией платформы и сервисы призваны упростить процесс применения инструментов ИИ».

Александр Бочкин
Александр Бочкин: «Проблемы обычно возникают на стыках различных информационных систем, и тут могут помочь инструменты ИИ»

В своем докладе Александр Бочкин из компании «Инфомаксимум» указал на то, что искусственный интеллект сегодня активно используется в задачах Task Mining и Process Mining при управлении многочисленными бизнес-процессами. Для их поддержки в компаниях обычно задействуют разные системы — нет одной универсальной. «Если все выполняется в одной системе, то и Process Mining не нужен. Проблемы возникают на стыках», — отметил Бочкин. Он представил слушателям систему Proceset для ускорения бизнес-процессов и контроля их реального выполнения, а также для анализа их взаимного влияния и поиска направлений для оптимизации и роботизации. В это решение входит «умный» ассистент, самостоятельно анализирующий загруженные данные и в режиме реального времени отвечающий на голосовые и текстовые запросы по бизнес-процессам.

Большой интерес вызвало выступление Андрея Морозкина из компании «Финам», который  рассказал о программе внедрения инструментария ИИ, позволяющей повысить операционную эффективность компании. Генеративный искусственный интеллект постепенно становится «калькулятором» будущего, поэтому проект Finam GPT Boost призван решить три актуальные задачи: обучение сотрудников инструментам работы с LLM; определение потенциала для внедрения таких моделей; создание сервисов и мультиагентной LLM-платформы. Сервис Chat.AI обеспечивает корпоративный доступ к LLM, а инфраструктурное решение Finam Flow позволяет создавать «умных» ассистентов, использующих LLM для понимания естественного языка и генерации ответов. Среди конкретных результатов работы подобных сервисов Морозкин отметил «транскрибатор встреч», позволяющий выполнять автоматическую отправку резюме встреч на почту в редактируемом формате, создание базы данных по прошедшим встречам и настройку «умного» ассистента для ответов на вопросы по встречам. Кроме того, автоматизированы создание визуального контента и поиск контактов в LinkedIn, а также реализован подбор деловых партнеров с анализом целевой аудитории и коммуникации. «Сотрудники должны уметь работать с LLM так же, как сейчас они работают с Word или Exсel», — резюмировал Морозкин.

Глеб Архангельский
Глеб Архангельский: «И искусственный, и естественный интеллект несовершенны — в развитие и того и другого нужно вкладывать усилия»

Что дает искусственный интеллект обществу? Уникальные возможности или обратную эволюцию? В своем выступлении на эти и другие вопросы попытался ответить Глеб Архангельский из компании «Таймлист 1С». «После появления калькуляторов большинство людей утратили навыки устного счета. А что будет утрачено после широкого распространения ИИ?» — обратился к залу автор доклада. Перечень задач, решаемых сегодня «умными» ассистентами, весьма широк. В него входят стенографирование и скоринг разговоров с клиентами; создание подсказок операторам поддержки и самостоятельное ведение диалога; подготовка резюме одним нажатием на автопротокол экосистемы сервисов «Таймлист» и пр. Однако, считает Архангельский, задача массового увольнения людей сейчас не актуальна: и искусственный, и естественный интеллект несовершенны — в развитие и того и другого нужно вкладывать усилия. В завершение своего выступления докладчик призвал слушателей задуматься над вопросом: на кого работает ваш цифровой сотрудник?

«ИИ заменит лишь сотрудников, не умеющих применять ИИ», — уверен Глеб Шуклин из Ассоциации больших данных. Кадры — один из китов цифровой экономики данных, но к 2027 году их дефицит может достичь 2 млн человек. «В стране дефицит кадров или компетенций?» — задался вопросом автор доклада. «Без умения работать с данными лидерство сегодня невозможно, причем это умение требуется на протяжении всей производственной цепочки, иначе эффекта для бизнеса не будет, — считает Шуклин. — Если в заборе дыра, то забор смысла не имеет».

Алена Галкина из компании «Северсталь Диджитал» рассказала о том, как На Череповецком металлургическом комбинате на основе метода градиентного бустинга создали прогнозную модель, использующую данные, накопленные за два года. Ее применение позволяет заблаговременно информировать оператора непрерывного горячего оцинкования о возможном уводе полосы холоднокатаного металла от центрального положения. Благодаря внедренному решению предприятие за три месяца получило экономию в 4 млн руб. Евгений Зубков из «ОТП-банка» представил модель подбора резюме для рекрутинга в финансовой организации. При обработке новых запросов на банковских специалистов, LLM помогает формировать кадровую документацию из профиля вакансии, используя накопленную ранее информацию об уже рассмотренных соискателях. Применение модели позволило сократить время закрытия вакансии, снизить расходы на приобретение внешних данных и, таким образом, повысить эффективность рекрутинга. Кроме того, модель может формировать «ранние сигналы» об изменении продуктивности сотрудников и об их склонности к увольнению. В сессиях данного блока также выступили представители «Сбера», «Альфа-Банка», компаний «Дом.ру», «Максима», «1С», PIX Robotics и ряда других предприятий, представивших отраслевой опыт применения ИИ в своей деятельности.

Участники форума сошлись во мнении, что искусственный интеллект потенциально может во всех смыслах «взорвать» экономику. Однако он не заменяет, а расширяет естественный интеллект.