11 декабря в Ташкенте прошел международный форум «Время инноваций». Алексей Чистяков, технический директор компании Bercut, выступил в сессии «Искусственный интеллект. Роль и место ИИ на государственном уровне, в бизнесе, IT и финансах» с докладом на тему «AI-native без ломки legacy: практические шаги для банков региона».
Алексей Чистяков рассказал о том, с какими барьерами сейчас сталкиваются российские компании сегмента enterprise при внедрении ИИ в самых разных отраслях. Также эксперт представил бесплатный инструмент, позволяющий бизнесу понять, во что ему инвестировать сегодня.
Компания Bercut известна на телеком-рынке как разработчик решений для операторов связи с 30-летним опытом. Последние два года Bercut активно идет в сторону кросс-отраслевой экспертизы, сотрудничает с банками и страховыми компаниями, а также с клиентами из сферы промышленности и госсектора.
По словам Алексея Чистякова, погружаясь в проекты цифровизации в разных отраслях, команда Bercut поняла главный парадокс цифровизации. Он заключается в том, что амбиций в области применения ИИ много, в мире есть программы по развитию ИИ до 2030-2032 гг. В этих документах содержатся рекомендации о том, как компаниям быть AI-Native, как подготовиться к этому вызову, а также как государству глобально стать AI-Native. При этом эксперты отмечают существование множества барьеров, которые препятствуют AI-Native тренду. Среди них — барьеры, связанные с архитектурой, регуляторикой, технологической зрелости компаний, а также проблема данных, которая стоит наиболее остро.
Алексей Чистяков: «Мы считаем, что главное препятствие перед масштабным применением ИИ заключается в данных, а конкретно — в тех интеграциях, которые очень сильно обременены legacy. Для AI-Native не годится инфраструктура, разработанная 20-25 лет назад. Это бутылочное горлышко. Проблема не в LLM, которую использует компания, а в том, что бизнес «кормит» нейросети странными данными — дублированными, некорректными, неполными и предвзятыми. Здесь работает правило «мусор на входе — мусор на выходе».
Вдохновляясь возможностями ИИ, но до конца не понимая, как перейти к AI-Native, сегодня бизнес часто вкладывается не в то направление, которое оправдано его предпочтительной бизнес-моделью. Например, спикер вспомнил опыт компании Nokia, которая считала себя производителем железа, отдавая на аутсорс разработку софта, что в итоге привело к потере бизнеса.
В помощь компаниям Bercut запустила бесплатный сервис для оценки готовности данных и процессов и расчета экономики проектов — Data Value Navigator (DV Navigator). Инструмент помогает за 30–60 минут выбрать 3–5 приоритетных кейсов для пилота — без слайдов и хаоса в Excel.
Команда Bercut собрала на сайте 79 кейсов по разным доменам: HR, продажи, маркетинг, производство, ритейл, цепочки поставок и прочее. После бесплатной регистрации компания выбирает нужный кейс, например, повышение конверсии в b2b-продажах. Система предложит 25 вопросов и в конце выдаст индекс и рекомендации, какой уровень автоматизации сейчас показан конкретной компании. В итоговом документе могут быть как рекомендации внедрить AI, так и предупреждение о том, что подобных кейсов, реализованных на AI, сейчас на рынке нет, поэтому пока лучше выбрать другие пути.
В завершении выступления спикер подчеркнул, что проблема развития AI связана не с тем, что в компании нет дата-сайентиста или других специалистов. В практике Bercut есть кейсы, когда компания без AI-команды построила свой AI-конвейер из готовых компонентов на базе open-source.
Сегодня большинству компаний необходима поддержка в том, чтобы правильно выбрать направление для развития. Каждый бизнес должен ответить на стратегический вопрос: кем мы хотим быть на рынке через 5-7 лет? Ответить на этот вопрос поможет бесплатный инструмент, разработанный Bercut, — DV Navigator.