Кадровый вопрос становится краеугольным для развития экономики страны. Не хватает как разнорабочих, так и специалистов. Решить проблему с помощью мигрантов невозможно, так как профессионалов своего дела не хватает не только у нас, а повсюду.
В связи с этим всё чаще звучат заявления о необходимости повышения производительности труда, в том числе за счет использования современных технологий, в частности ИИ: нейросетей, больших языковых моделей, робототехники и т. п., «Интернета вещей», Big Data и прочих смежных областей. То, что еще пару десятков лет назад представлялось научной фантастикой, сегодня всё активнее входит в повседневную жизнь.
Но как быстро мы сможем оказаться в мире, где медицинские диагнозы ставит ИИ, пожары тушат дроны, общественным транспортом управляют беспилотные автоматизированные системы, дома возводятся с помощью строительных 3D-принтеров, а люди заняты лишь настройкой и обслуживанием этих систем? И не менее важный вопрос – будет ли в этом мире действительно хорошо?
Роль ИИ в ИТ
Николай СОКОРНОВ («Рексофт»):
«В общем объеме разработки ПО на российском рынке процент задач, выполненных с помощью нейронных сетей, в данный момент не превышает 5–10%».
Директор департамента разработки ГК «Рексофт» Николай СОКОРНОВ убежден, что ИИ – это часть очередной технологической революции, которую мы переживаем прямо сейчас. ИИ уже присутствует в разных ипостасях во многих проектах, но не надо забывать, что в прессе под ИИ чаще всего понимается генеративный интеллект, так называемые большие языковые модели. Если говорить об этом направлении и компетенции г-на Сокорнова в «Рексофте», то есть о разработке ПО, то обычно речь идет об ассистентах написания программного кода. По его словам, при решении повторяющихся повседневных задач у программиста возникает соблазн запросить кусок кода у ИИ-ассистента или, например, спросить, какой фреймворк удобнее использовать для решения конкретной проблемы. Однако важно помнить, что сгенерированный код требует проверки, особенно если речь идет о дальнейшей коммерческой эксплуатации фрагмента программы. Сегодня именно недоверие к результатам работы остается главным стоп-фактором более глубокого использования «умных» ассистентов при написании кода.
Так, по данным Stack Overflow, только 3% респондентов подтвердили доверие к сгенерированному ИИ-ассистентом коду. Кроме того, из-за шумихи вокруг генеративных моделей часто упускается тот аспект, что в любом ПО крайне важна правильная архитектура решения и его компонентов: именно это на 80% гарантирует успех в дальнейшем развитии системы и ее устойчивости к нагрузкам, но эта задача пока что не под силу ИИ.
В течение 2023-2024 гг. «Рексофт» постоянно проводит эксперименты с языковыми моделями по написанию кода. Так как технология стремительно развивается, на данный момент результаты этих экспериментов существенно качественнее тех, что удавалось получать ранее. Кроме того, в компании изучают сценарии, в которых AI-ассистентов (Artificial Intelligence) можно было бы использовать не только для задач по написанию кода, но и для других специализаций, например бизнес-аналитики.
Юрий ДЕНИСОВ («Б1»):
«Одна из причин, почему многие инициативы, связанные с ИИ, становятся неуспешными, – проблема качества данных. Подавляющая часть проектов в компаниях сейчас направлена на использование данных, а не на повышение их качества и доступности».
По наблюдениям партнера ГК «Б1» Юрия ДЕНИСОВА, опыт западных стран указывает на оптимальное соотношение между управлением и использованием данных – 30/70, где первая часть направлена именно на управление данными. Постепенно и в крупных российских компаниях появляется позиция с подчинением напрямую гендиректору – Chief Data Officer (CDO), отвечающий за управление данными. Качественная data-база позволяет осуществлять быстрое прототипирование, проверку гипотез и оптимизацию, разрабатывать и применять ИИ-системы.
По мнению г-на Денисова, на текущий момент корпоративный сегмент очень неравномерно открылся технологиям на базе ИИ. Понимая общие тренды, компании госсектора, предприятия промышленности и энергетики пока с осторожностью подходят к применению такого рода технологий в связи с вопросами информационной безопасности и критичностью любых ошибок и утечек. В авангарде сейчас телеком, FMCG, ретейл и банки: они очень активно проводят тестирования, ...
