Владимир Путин провёл совещание по развитию искусственного интеллекта в России. По его итогам обозначена стратегическая задача: к 2030 году должен быть реализован национальный план внедрения ИИ во все ключевые отрасли.
Речь идёт не просто о технологическом развитии. Подчёркнуто: только наличие собственных решений в области искусственного интеллекта может обеспечить обороноспособность и безопасность страны. При этом обозначены ключевые ориентиры.
Искусственный интеллект уже выходит на новый уровень — системы становятся более самостоятельными, учатся взаимодействовать с человеком и в ряде случаев способны имитировать его поведение.
В ближайшей перспективе граница между человеком и технологией будет размываться. В том числе в таких сферах, как транспорт, где станет сложно определить, кто управляет процессом — человек или нейропилот.
Отдельно отмечено: любые попытки ограничивать развитие ИИ несут риск технологического отставания.
И ещё один принципиальный момент — система образования и подготовки кадров должна быть адаптирована под новую реальность.
То , о чём сегодня говорят на уровне государства, на практике уже происходит внутри бизнеса.
ЭКСПЕРТНОЕ МНЕНИЕ ШУЛАКОВА АНАТОЛИЯ ВЛАДИМИРОВИЧА (ИНЖЕНЕР-ЭЛЕКТРОМЕХАНИК, МАГИСТР ЗООТЕХНИКИ, РУКОВОДИТЕЛЬ ГРУППЫ ПО ВНЕДРЕНИЮ ИИ)
Меня часто спрашивают, когда я впервые столкнулся с искусственным интеллектом и цифровыми технологиями в реальном производстве. Обычно ожидают услышать что-то про сельское хозяйство. Но всё началось совсем в другой отрасли.
В 2020 году оказался рядом с проектом лаборатории 3D-печати металла. Наблюдал процесс изнутри — и это дало более трезвое понимание происходящего.
Именно тогда приходит осознание: технологии не просто ускоряют процессы — они позволяют делать то, что раньше было в принципе невозможно.
На моих глазах создавались изделия, которые нельзя изготовить ни по одной классической технологии металлообработки. Вопрос стоял не в том, дороже это или дешевле. Речь шла о другом — возможно это или нет.
Представьте деталь, внутри которой переплетаются элементы, пересекаются линии, есть замкнутые полости и сложная симметрия — и всё это выполнено как единое целое, а не собрано из отдельных частей. Такую конструкцию невозможно получить традиционной обработкой: её нельзя выточить, выфрезеровать или собрать поэтапно.
Именно такие примеры и дают ключевое понимание: речь идёт не об улучшении привычных процессов, а о переходе на принципиально новый уровень технологических возможностей.
Дальше развитие шло очень быстро.
В 2021 году появились тонкие объёмные металлические конструкции. Здесь уже речь шла не просто о форме, а о точности. Это сложные решётчатые структуры с минимальной толщиной элементов, где важна каждая линия. Подобную геометрию невозможно воспроизвести традиционными методами без потери точности или разрушения конструкции.
Здесь становится понятно: технологии позволяют не только создавать новые формы, но и управлять свойствами материала уже на уровне структуры.
В 2022 — изделия из титана. Это следующий уровень — работа с самим материалом. Титан требует высокой точности, точных расчётов и понимания поведения конструкции. Ошибка в геометрии — это уже не вопрос внешнего вида, а вопрос прочности и работоспособности.
Такие конструкции показывают: технология позволяет не просто создавать форму, а управлять распределением нагрузки и свойствами изделия ещё на этапе проектирования.
И дальше происходит ещё один важный переход.
В 2023 — художественные формы и ювелирные изделия из золота. На этом этапе технология выходит за пределы инженерных задач и становится продуктом. Сложные формы, высокая точность и эстетика начинают работать не только на функциональность, но и на ценность для конечного пользователя.
Фактически это момент, когда технология перестаёт быть экспериментом и становится частью рынка.
Именно в этот период сформировалось ключевое понимание: технологии не заменяют человека, они расширяют границы возможного.
Вернувшись к задачам бизнеса, я увидел, как это понимание можно применять на практике.
С 2020 года наша команда начала работать в нескольких проектах, в области использования и внедрения искусственного интеллекта.
Первый проект селекционный — мы создавали решения для получения высокопродуктивных животных. Здесь важно понимать: сама технология позволяет прогнозировать, моделировать и формировать необходимые параметры будущего животного. Но, как и в промышленности, итоговый результат определяется не только моделью. Ключевую роль играет «материал».
В селекции таким материалом является генетика. А её качество определяется достоверностью данных и предсказуемостью результата. Другими словами, недостаточно просто рассчитать модель — важно обеспечить, чтобы в реальности было использовано именно то генетическое решение, которое заложено на этапе моделирования.
Работая с продукцией World Wide Sires, мы получили доступ к информационной базе, качественному и достоверному генетическому материалу. А логистическую составляющую — поставку именно того продукта, который был выбран в системе — обеспечил наш партнёр ООО «РУСПЛЕМ». Именно в этом и проявляется практическая сторона работы с ИИ.
В работе с биологическими объектами результат достигается только при одновременном выполнении нескольких условий:
— корректное моделирование,
— качественный исходный материал,
— и точная реализация, когда в производство попадает именно то, что было выбрано на этапе расчёта. Любое отклонение на одном из этих этапов обнуляет эффект всей системы.
Следующим направлением стала биология — работа с микрофлорой рубца молочной коровы.
Если генетика и селекция — это экономика завтрашнего дня, то управление рубцом — это экономика сегодняшнего дня. Именно здесь формируются ключевые показатели: продуктивность, здоровье, воспроизводство.
По сути, управление рубцом — это управление биологическим реактором.
Анализ его работы мы нарабатывали несколько лет, причём на данных конкретного стада. Это позволило не просто наблюдать, а понимать процессы и закономерности. Но, как и в предыдущем проекте, возник главный вопрос — чем именно управлять. Ответ снова оказался в «материале».
В данном случае — в биологии: в подборе необходимых биологических препаратов и, что не менее важно, в точности их применения. Именно это стало ключевым фактором достижения результата.
И здесь работает тот же принцип: модель, данные и расчёты сами по себе не дают эффекта, если нет точного инструмента воздействия и корректной реализации на практике.
Третье направление — ветеринария.
Это один из самых актуальных вопросов сегодняшнего дня. Он включает в себя большое количество факторов, влияющих на конечный результат, и при этом хуже всего поддаётся прогнозированию.
С точки зрения цифровых технологий задача может выглядеть относительно простой. Например, построение схемы по освобождению стада от лейкоза — это понятная модель: есть данные, есть алгоритмы, есть последовательность действий. Но на практике всё оказалось значительно сложнее.
Ветеринария — это та область, где ключевую роль играет человеческий фактор. Даже при наличии современных технологий, методик и чётко выстроенных маршрутных карт результат зависит от дисциплины исполнения, согласованности действий и готовности команды работать в заданной логике.
Отдельным направлением стали творческие проекты.
Парадоксально, но именно здесь работа с ИИ оказалась одной из самых сложных. Казалось бы, при наличии технологий, данных и алгоритмов задача должна решаться легче, чем в производстве или биологии. Но на практике всё оказалось иначе.
Особенно сложной стала работа с «Вишнёвым садом» по Антону Павловичу Чехову. А по-настоящему поучительным для нашей команды стал опыт работы над оперой «Турандот» Джакомо Пуччини.
Именно в этих проектах стало очевидно: там, где появляется интерпретация, контекст и человеческий смысл, роль технологий меняется. ИИ может помогать, подсказывать, ускорять процессы, но не способен заменить понимание, интуицию и культурный код.
На первый взгляд это разные направления. Но их объединяет одно: искусственный интеллект — это не отрасль, а инструмент. И здесь важно не попасть в ловушку ожиданий.
За эти годы я сформулировал три мифа, которые мешают бизнесу работать с ИИ.
Первый — что ИИ будет работать за нас.
Не будет. Он усиливает человека, но не заменяет его.
В ближайшие годы конкурентоспособность бизнеса будет определяться глубиной внедрения цифровых технологий. Тот, кто первым начнет этим заниматься, получит конкурентное преимущество.
Второй — что можно получить готовое решение.
Достаточно «загрузить задачу» — и система всё сделает сама. На практике без архитектуры, данных и настройки ничего не работает. Окончательное решение всегда остаётся за человеком.
Третий — что это бесплатно. Это самая опасная иллюзия.
Если говорить прямо, искусственный интеллект — это дорогой инструмент.
Чтобы оценить порядок затрат на внедрение, можно использовать простую аналогию: возьмите расходы на электроэнергию в производстве и умножьте их примерно на десять.
Это даст представление о стартовых инвестициях:
— специалисты,
— инфраструктура,
— платформы,
— интеграция.
Но на этом затраты не заканчиваются. Систему нужно развивать, дообучать, адаптировать. Искусственный интеллект нельзя «внедрить один раз». С ним нужно постоянно работать.
Тогда возникает закономерный вопрос: зачем это нужно? Ответ простой. ИИ даёт управляемость.
Когда появляется система, которая:
— строит прогнозы,
— заранее показывает риски,
— помогает выбирать решения,
— и учится на результатах,
бизнес перестаёт действовать «по факту».
Появляется возможность работать на опережение. И в этот момент меняется сама модель управления. За эти годы я сделал для себя чёткий вывод.
Искусственный интеллект — не модный тренд и не элемент хайпа.
Это сложный и дорогой инструмент, требующий высокой квалификации и системного подхода.