Большинство российских компаний намерено начать внедрение решений с AI в течение ближайших двух лет — таковых 70% по данным отчета «Рынок искусственного интеллекта в России», который стал результатом совместного исследования IDC и Abbyy. Сегодня в секторах-лидерах — финансовом, нефтегазовом и государственном — каждая третья (!) компания уже использует AI-инструменты.

Что ожидает бизнес от AI?

Снижения затрат и роста эффективности, как обычно. Как видно, ожидания от AI не отличаются от пожеланий для внедрения любых других инструментов.

По данным исследования IDC/Abbyy — напомним, что оно было нацелено на российский рынок! — большинство компаний (80%) ожидают, что внедрение AI-инструментов повысит производительность труда работников, а также увеличит эффективность ключевых бизнес-процессов. Важно, что большинство опрошенных рассматривает AI-решения как помощь для работников, а не как их замену.

Некоторые рутинные действия AI действительно может радикально сократить по времени, освободив время работника для решения задач, с которыми может справиться только человек. Например, AI в системах «машинного зрения» позволяет на порядок сократить время на обработку данных рентгеновской диагностики: у врача на подготовку заключения уходит порядка 30-40 минут, у AI — лишь 4-5, как отмечает Григорий Ефимович Ройтберг, возглавляющий клинику «Медицина», это экономит время квалифицированных специалистов, что крайне важно для современной медицины. Однако эти инструменты не заменяют врача, как подчеркнул Павел Ройтберг, фаундер компании Future AI Tecnologies, это лишь инструменты для профильного специалиста, которые также работает с данными диагностики, при необходимости корректируя результаты, выданные AI, но, как показывает практика, в большинстве случаев — 95+% — соглашаясь с ними после контроля.

Технологию анализа видеопотока и отдельных изображений, что требует AI, уже применяют 28% российских компаний, по данным IDC, и планируют такие решения к внедрению 41% опрошенных. Анализ изображений, как видно, является одним из приоритетных направлений, но не самым популярным. Значительный процент опрошенных российских компаний — 60% — считают приоритетным применение AI в задачах, связанных с работой с клиентами. Действительно, чат-боты, голосовые ассистенты и другие AI-инструменты все чаще находят применение в элементах фронт-офиса. Кроме этого, по мнению опрошенных, популярные сценарии применения AI — интеллектуальная обработка данных, автоматизированная служба поддержки и цифровые помощники для сотрудников, работающих с информацией.

Самый популярный в плане технологической направленности сегмент для AI — аналитика больших данных. Все респонденты (100%) подтвердили, что будут использовать аналитику больших данных в составе когнитивных решений, а 81% компаний используют ее сегодня. АI-инструменты помогают компаниям обрабатывать большие объемы уже накопленной и растущей информации, выявлять шаблоны и составлять прогнозы.

Инструменты все дороже

Большинство опрошенных представителей бизнеса — 77% — ожидают, что в ближайшие 2 года бюджеты на AI-решения будут расти. Рост, судя по всему, будет весьма значительным: 60% показали, что приоритетным направлением инвестиций считают разработку стратегии применения AI. Объем рынка на создание решений с применением ИИ в России вырастет в 2019 году до 139,3 млн долл., продемонстрировав рост 48,2% по сравнении с итогами 2018 года.

Однако только 46% считают, что принимать решение о внедрении AI-инструментов будут руководители компании (в будущем этот показатель возрастет, но не сильно — до 56% через два года), 27% уверены, что соответствующие решения попадают в зону компетенции среднего управляющего звена — руководителей бизнес-подразделений. Заметим, что AI-инструменты могут проникать в российский бизнес и помимо действий руководства — все больше программных продуктов и ИТ-комплексов используют AI-элементы для решения текущих задач. В настоящее время затраты только на современное программное обеспечение для российских компаний составляют 28% от всех затрат на AI, а к 2023 году данный сегмент вырастут вдвое в денежном выражении.

По данным глобального прогноза IDC из серии FutureScape, направленного на исследования краткосрочных трендов, значимых для ИТ-директоров, в ближайшие 3 года внедрение искусственного интеллекта для повышения эффективности процессов эксплуатации ИТ-систем будет главной целью преобразований в 60% корпоративных ИТ-служб.

«Хард» имеет значение

Основные затраты этого года, имеющие непосредственно отношение к AI, по мнению исследователей IDC/Abbyy, приходятся на вычислительные мощности: почти половина вложенных денег — 49% — пойдут на оборудование для хранения и обработки данных «под AI». Заметим, что трактовать этот факт следует максимально широко — к этой статье расходов, например, можно отнести и запуск суперкомпьютера «Сбербанком». Напомним, что суперкомпьютер Christofari, созданный совместно с Nvidia, ориентирован именно на задачи, связанные с AI, о чем CRN/RE писал, а Давид Рафаловский, СТО «Сбербанк Груп», особо подчеркивал, что появление этого суперкомпьютера на российском ИТ-рынке откроет доступ к созданию принципиально новых решений и технологий в области AI.

Заметим, что современные серверные решения все чаще идут или изначально «заточенные» на работу с AI, или могут быть легко доведены до соответствующей балансировки в ходе штатного апгрейда. В ходе представления обновленной линейки стоечных серверов Dell (о ней CRN/RE писал), Артем Булкин, системный инженер Dell Technologies в России, подчеркнул, что новые системы проектировали с расчетом на работу в «перспективных нагрузках», к которым относится и AI.

AI-ориентированные аппаратные компоненты проникают все в более низкие уровни ИТ-систем предприятий. Например, многие системы HPE, ориентированные на работу «на границе сети», также получили графические ускорители для решения бизнес-задач, связанных с AI, о чем говорил Олег Васьков, руководитель Центра высоких технологий Hewlett Packard Enterprise в России, представляя новинки Edgeline (об этом CRN/RE писал тоже).

Список можно продолжать и дальше, но и рассмотренных примеров достаточно, чтобы понять, насколько AI-бум будет важен для канала, который будет поставлять компьютеры разных типов — от серверов до компьютеров для EDGE-вычислений — которые, в свою очередь, необходимы для решения широчайшего спектра бизнес-задач (об AI в российском бизнесе CRN/RE писал ранее).

Интеграторам есть где развернуться

По мнению исследователей IDC, отраслевые сценарии учитывающие особенности индустрии и бизнес-процессов, на сегодняшний момент используются реже, но именно их будут рассматривать компании в ближайшие год-два. Направление применения бизнес видит в самых разных сегментах: 40% компаний планируют автоматизировать профилактическое обслуживание, 48% — снабжение и логистику, 34% — мониторинг и управление качеством. Растущая популярность этих сценариев, как считают аналитики, подготовившие доклад, отражает планы российских компаний по внедрению IoT-решений и цифровизации бизнеса в целом.

Независимо от сценария, проекты по внедрению искусственного интеллекта должны быть сфокусированы на бизнес-целях, уверены опрошенные. Заметим, что схемы применения могут быть принципиально разные. Например, в упомянутом выше варианте, когда AI расписывал результаты диагностики, человек контролировал машину, но возможно и обратное, например, в складском, транспортном и логистическом бизнесе популярны решения, в которых системы, основанные на AI, контролируют действия работников, про что, в частности, CRN/RE писал недавно.

Что осталось «за бортом» исследования

Заметим, что два — как минимум! — крупных сегмента, в которых активно используют AI, в данное исследование не попали. Это применение алгоритмов «искусственного интеллекта» для обеспечения оптимальной работы аппаратных решений и ИБ.

Например, HPE Nimble, интеллектуальное самоуправляемое флэш-хранилище для ЦОДов и «облаков», отличается высочайшим уровень надежности — 99,9999%, по заявлению представителей компании, которую обеспечивает, в частности, система прогнозной аналитики, которая использует AI. Строго говоря, этот AI не принадлежит российским компаниям и физически находится за пределами РФ, но это и другие аналогичные решения, которые, например, оптимизируют размещение данных в гибридных системах хранения данных Dell, учитывать при анализе проникновения AI на российский рынок, на наш взгляд, уже нужно.

Как быть с учетом AI, поставляемого через «облака»? Например, в конце прошлой недели корпорация Microsoft объявила о совместном проекте с британским производителем видеоускорителей Graphcore, доступ к аппаратным ресурсам на базе решений последнего будет доступен через Azure. В результате, по заявлению представителей британской компании, скорость обучения AI-решений возрастает на 1-2 порядка. Увеличивается и скорость работы, как было отмечено, процесс финансового анализа в хедж-фонде Carmot Capital, используюшего компоненты Graphcore, вырос в 26 раз. Как было объявлено «Сбербанком», суперкомпьютер Christofari также будет доступен через «облако», есть и другие примеры.

Kyocera, позиционирующая себя как «Document Solutions», активно применяет AI как для аналитики данных о работе аппаратных печатающих-сканирующих компонент корпоративных инфосистем, работающих с документами, так и для первичной обработки поступающих документов (например, для распознавания типа документа, текста в нем и т.д.), сортировки и пр. Напомним, что концепция Kyocera предусматривает акцент на продвижение платформ для работы с документами, которые можно использовать как отдельные решения, а можно интегрировать с корпоративным документооборотом и EPR-системами, о чем CRN/RE писал. Частью задачи из этого спектра попадают в исследование IDC/Abbyy — например, 53% опрошенных отметили, что AI будет использовать отдел продаж, в частности, для извлечения атрибутов из входящих для дальнейшей регистрации документов в учетных системах — но охват решений Kyocera гораздо шире. Конечно, проблематично вычленить AI-компоненты, отделив их от «не-AI», но и такое внутреннее применение учитывать уже стоит.

Про высочайшую актуальность применения AI-инструментов для задач ИБ — в частности для распознавания подозрительных активностей, в том числе, «нулевого дня», в сканерах уязвимостей, антиспам-фильтрах и т.д. — говорил Боб Мур, директор департамента серверного программного обеспечения Hewlett Packard Enterprise. О быстрых изменениях ИТ-ландшафта и сопутствующей им динамики современного ИБ также говорил Вениамин Левцов, директор департамента корпоративных продаж «Лаборатории Касперского», который уверен, что AI-инструменты становятся обязательным компонентам современных защитных систем, так как хакеры активно применяют свои AI-инструменты как для «целевых атак», так и для более простых процедур, направленных на взлом систем предприятий.

Впереди же вырисовывается еще одна хитрая связка «AI/ИБ». По прогнозам Gartner, о чем CRN/RE писал, уже в среднесрочной перспективе — до 2022 года — треть кибератак, связанных с AI, будут направлены не на банальный «взлом-и-проникновение», а будут использовать инфицирование данных режима обучения, кражу модели AI или состязательные выборки для атак на системы с AI.

В одном из этих сценариев хакеры получают доступ к данным режима обучения и приводят систему с ИИ к отказу, вводя в нее некорректные данные. Каждая мощная инновация в AI, говорит Gartner, может и будет использоваться в злонамеренных целях. Но это уже совсем другая история.

Источник: Александр Маляревский, CRN/RE

Версия для печати (без изображений)   Все новости