«Искусственный интеллект – это не волшебник, а станок»
Развивать регион – значит развивать собственные компании. Один из инструментов, помогающих компаниям расти последовательно и гибко, – методология Адизеса. Сбербанк внедряет её уже более десяти лет и сегодня говорит о следующем шаге: пришло время искусственного интеллекта.
Актуальность момента сравнима с золотой лихорадкой XIX века. Но выигрывают не те, кто поддается ажиотажу, а те, кто последовательно создает инфраструктуру и инструменты. О том, как именно строить будущее на отечественных решениях – устойчиво, безопасно и с опорой на здравый смысл, на встрече бизнес-сообщества «Высшая лига» рассказал Рушан Сахбиев, председатель Байкальского банка Сбербанка.
✅ИИ как мощный инструмент – если использовать с умом
ИИ остаётся мощным инструментом – особенно когда его возможности применяются с умом.
– Однажды мы вместе со специалистом по охране труда решили протестировать, как нейросеть справится с задачей: составить план по технике безопасности. Задали исходные параметры – и через 30 секунд получили готовый документ. Вручную эту работу пришлось бы делать три дня.
Чтобы проверить глубину «понимания» ИИ, мы пошли дальше – предложили составить такой же план, но для гипотетического филиала… на Марсе. И получили результат, в котором были учтены не только стандартные требования, но и специфические риски: радиация, давление, даже особенности медобеспечения в космических условиях.
Это уже не просто компиляция документов – это проявление креативного подхода, когда машина предлагает решения, выходящие за рамки шаблонов, – отметил Рушан Сахбиев.
✅«Выигрывают те, кто делает лопаты»
Взрывной рост интереса к искусственному интеллекту сегодня сравним с золотой лихорадкой XIX века. Как известно, тогда по-настоящему разбогатели не старатели, а те, кто продавал лопаты. Сейчас похожая ситуация, уверен Рушан Сахбиев, – в выигрыше будут те, кто создаёт инфраструктуру: платформы, модели, инструменты.
Россия входит в число немногих стран, где создание собственных ИИ-платформ – не мечта, а реальность. Крупные технологические компании выстраивают платформенные решения, опираясь на большие массивы данных и устойчивую инфраструктуру. Это даёт реальную конкурентоспособность.
– История с Netflix показала, что наличие денег не гарантирует успех, если нет нужных данных. Компания анализировала как пользователь двигает мышкой при выборе фильма, как быстро кликает по ссылкам – и на этом строить модель. Это лучше, чем ничего, но возможности таких систем ограничены. А у нас – масштабные, качественные датасеты, на которых можно обучать по-настоящему сильные модели, – объяснил Рушан Сахбиев.
✅Код этики: кому ближе ваша логика
Ещё одна важная составляющая – этическая совместимость.
Искусственный интеллект принимает решения не только в рутинных задачах, но и в неоднозначных, критических ситуациях – там, где требуется подключить не только логику, но и учесть систему ценностей.
Именно поэтому всё больше компаний предпочитают работать с моделями, встроенными в родную культурную, языковую и правовую среду. Не из соображений идеологии, а потому что это соответствует требованиям бизнеса к устойчивости, управляемости и прозрачности решений, отмечает Рушан Сахбиев.
