Экономист Гамза рассказал о потенциале генеративного ИИ для нужд промышленности
Российские промышленники начинают осваивать возможности генеративного искусственного интеллекта, однако пока его массовое использование ограничено рамками тестирования. Согласно исследованию фонда «Сколково», успешные пилотные проекты смогут перейти в стадию промышленного применения в ближайшие два года. Использование генеративного ИИ постепенно распространяется на ключевые производственные процессы, помогая решать сложные отраслевые задачи и повышать эффективность операций. Эксперты подчёркивают такие эффекты, как ускорение проектирования продукции на 30–80%, снижение незапланированных остановок оборудования до 50%, уменьшение запасов сырья на 40–60% и значительное сокращение времени на оптимизацию логистических цепей.
Владимир Гамза разделяет оценки фонда «Сколково» по скорости внедрения генеративного ИИ в промышленность и считает его мощным инструментом для повышения производительности труда.
Сегодня основными направлениями применения генеративного ИИ в промышленности являются разработка ПО, обслуживание оборудования, создание технической документации и улучшение технологических процессов с использованием компьютерного зрения.
«Ведение постоянного диалога с потенциальными партнёрами и клиентами. Подготовка, пересылка, контроль прохождения документов. Поиск и анализ необходимой информации о ситуации на рынках для подготовки проектов развития. Глубокая цифровизация всей системы управления предприятием. Это всё то, что в ближайшие 2-3 года, максимум 5 лет, полностью на себя возьмёт искусственный интеллект», — уверен экономист.
Однако внедрение искусственного интеллекта сталкивается с рядом препятствий: около половины опрошенных фондом «Сколково» экспертов выразили сомнения и страх перед изменениями среди сотрудников, треть указали на проблемы безопасности и трудности оценки экономической выгоды, чуть меньше трети назвали высокую стоимость реализации проекта.
Владимир Гамза считает, что у использования генеративного ИИ есть один существенный риск — это достоверность баз данных, на основе которых обучается искусственный интеллект.
«Самое главное, чтобы информационная база, на основе которой искусственный интеллект будет формировать решения, документы, аналитику, выводы, оценки трендов, прогнозы и так далее, была объективной и достоверной. Поэтому в этом направлении ещё придётся много поработать. Я думаю, наверняка возникнут специальные центры обработки данных и информационные массивы, которые будут иметь право ставить печать достоверности и объективности, потому что с этим есть проблемы», — резюмировал эксперт.
Ранее члены Экономического совета ЛДПР поднимали вопрос о законодательном регулировании искусственного интеллекта в России. Первый заместитель председателя Экономического совета ЛДПР, заместитель председателя комитета Госдумы по экономической политике Станислав Наумов говорил о необходимости включения понятия «искусственный интеллект» в российское законодательство. Владимир Гамза отмечал, что бизнес и промышленные предприятия активно интересуются решениями на основе ИИ и робототехники. Он также подчёркивал, что их внедрение должно быть продуманным для минимизации рисков и достижения максимальной эффективности и безопасности.