Почему российской промышленности сложно внедрять ИИ?
С 2021 года уровень использования искусственного интеллекта (ИИ) в российской промышленности увеличился в 1,5 раза и достиг 32% в приоритетных отраслях. Однако успешное внедрение технологий остается затруднительным. Это обусловлено совокупностью факторов, создающих значительные барьеры для применения ИИ.
Одной из главных проблем является дефицит квалифицированных специалистов. Российская промышленность обеспечена профессионалами в области ИИ менее чем на треть, а образовательные учреждения не успевают готовить достаточное количество кадров. Конкуренция за экспертов обостряется как на внутреннем рынке между компаниями, так и на международном уровне.
Еще один ключевой фактор – финансовые ограничения. Высокая стоимость внедрения ИИ становится препятствием для каждой второй промышленной компаний в России. Это касается как закупки необходимого оборудования, так и интеграции технологий в существующие бизнес-процессы. Недостаток структурированных данных для обучения ИИ и слабая цифровая инфраструктура также значительно тормозят прогресс.
Эти проблемы формируют сложную среду, в которой лишь порядка 30% промышленных компаний, не использующих ИИ, готовы рассмотреть его внедрение в ближайшие годы.
Пути решения этих проблем требуют повышения доверия к технологиям ИИ и проведения информационных кампаний среди государственных структур и бизнеса. Без господдержки и субсидий развитие образовательных инициатив, направленных на подготовку специалистов в области ИИ не обойтись. Это может также включать налоговые льготы для предприятий, инвестирующих в технологии ИИ, разработку программ субсидирования и стимулирования для компаний, переходящих на цифровые платформы.
Необходимо создание благоприятной инвестиционной среды для частных инвесторов. Надо разработать механизмы для сбора, хранения и обработки больших объемов данных, реализовать пилотные проекты на уровне регионов или отдельных отраслей, чтобы продемонстрировать эффективность технологий ИИ и повысить доверие к ним со стороны пользователей. Устанавливать партнерские отношения между государственными органами, научными учреждениями и бизнесом, создавать специализированные технопарки и инкубаторы. Надо больше инвестировать в облачные технологии, создавать дата-центры и развивать сетевую инфраструктуру, в том числе отраслевую. Один из рабочих инструментов состоит в развитии модели «ИИ как услуга» (AI-as-a-Service), где компании могут пользоваться ИИ-технологиями по подписке.
Материал подготовлен Станиславом Котляровым, руководителем по развитию автоматизированных систем компании САТЕЛ.