Главные российские ИТ-тренды – 2024: дайджест - страница 9





Результаты опроса показали, что сотрудникам наиболее интересны такие ИТ-тренды, как разработка решений, использующих ИИ (56,6 %); суперприложения (41,5 %); обогащение и интеграция разнородных распределенных данных (39,9 %). Также сотрудники заинтересованы в вопросах импортозамещения, достижения цифрового суверенитета, генеративного искусственного интеллекта и в регулировании областей применения ИИ.

В этом сборнике эксперты, разбирая 10 ключевых российских ИТ- трендов, используют не только полученные в ходе опроса данные, но и профессиональный опыт экспертов, статистику и информацию из открытых источников.

Состав актуальных ИТ-трендов российской экономики, вероятно, будет меняться год от года – как будет меняться и экономический, политический, социальный и культурный контекст, внутри которого существует российская экономика и функционируют отечественные предприятия.


Евгений Зараменских – профессор, руководитель департамента бизнес-информатики Высшей школы бизнеса НИУ ВШЭ.

Тренд № 1

Искусственный интеллект

Искусственный интеллект снова атакует

Евгения Чернозатонская

Мир переживает волну интереса к искусственному интеллекту, а бизнес готов вкладывать миллиарды в ИИ-решения. Оправданны ли эти инвестиции?

По данным опроса Высшей школы бизнеса НИУ ВШЭ, 80 % компаний уже применяют или собираются применять инструменты искусственного интеллекта (ИИ) в своих бизнес-процессах. Напомним, что ИИ – это обширная и разнородная область Computer Science, включающая такие направления, как нейросети, машинное обучение, глубинное обучение, обучение с подкреплением, компьютерное зрение и общение на естественном языке.

Задачи, с которыми должны справляться машины, чтобы их можно было считать «интеллектуальными», – умение распознавать изображения, решать задачи, понимать человеческий язык, анализировать данные и выдавать экспертные оценки – были определены более полувека назад.

Тогда же появился термин «искусственный интеллект». Удивительно, что ранние ИИ-разработки были сосредоточены в основном на классических играх, в первую очередь шахматах, а также на попытках алгоритмического машинного перевода, которые велись с конца 1950-х. Именно успехи в игровом поединке с человеком считались мерой разумности машины.

В 1996 году весь мир следил за матчем компьютера Deep Blue с тогдашним чемпионом мира по шахматам Гарри Каспаровым (признан в России иноагентом). Победа Deep Blue принесла славу ее создателям и подняла акции компании IBM, вложившейся в этот проект.

Сейчас ИИ проник во все сферы человеческой деятельности: образование, науку, искусство, промышленность и транспорт. А когда вычислительные мощности перестали ограничивать объемы обработки данных, компании стали производить их в невиданных прежде масштабах, и бизнес вступил в эру ИИ.

У этого понятия есть разные определения. Они довольно сложные, поэтому мы воспользуемся объяснением «на пальцах», предложенным Рубеном Ениколоповым, научным руководителем Российской экономической школы[11].

Допустим, что у нас есть таблица Excel. В первой колонке число, во второй – тоже число, а в третьей – их произведение. Excel сама перемножит числа, если вы введете формулу умножения. А теперь представим себе, что формулы нет, но есть несколько строк из трех чисел: множитель, множитель, произведение и т. д. Вы хотите, чтобы машина сама догадалась, что в третьей колонке произведение чисел. Это и есть задача для ИИ, и сейчас он решает ее для огромных и многомерных массивов данных разного формата, а вместо простой формулы произведения выдает сложные интегральные метрики. Бизнес-применение ИИ опирается в первую очередь на его способность улавливать закономерности в массивах данных.