Как внедрить ИИ, чтобы он приносил деньги

В прошлой статье я написал, что «Северсталь» получила свыше миллиарда рублей экономии на ИИ, а «Р-Фарм» сокращает R&D с трёх лет до двух месяцев, и это не где-то там, в «будущем», а прямо сейчас, в 2024-м. Но, как водится, настоящая дискуссия начинается в комментариях. Пока одни хлопают по плечу, мол, «круто, Виктор», другие (и правильно!) спрашивают: - А за счёт чего у них такая экономия? - И что, это реально применимо у нас, на земле, а не только в корпорациях? - И вообще, покажи, как считать эту самую «экономию», а то всё это напоминает бухгалтерское шаманство...

70% российских заводов, знаете ли, продолжают жить по заветам “и так сойдёт”, пока мир давно играет по другим правилам. Я серьёзно. Пока вы думаете, нужен ли вам промышленный робот, ваши соседи по цеху уже внедряют “железных сотрудников” и выходят на новый уровень. В 2024 году парк промышленных роботов в России подрос до 20 тысяч (прирост +62% за год), и если честно, цифра уже приличная, но до мировых лидеров нам как до Луны. Южная Корея, например, штампует по 1100 роботов на 10 тысяч работников, а мы пока “в песочнице”...

Если ещё несколько лет назад искусственный интеллект в промышленности ассоциировался у всех в первую очередь с классическими алгоритмами анализа данных, то теперь на первый план выходит генеративный ИИ, те самые нейросети, которые могут создавать тексты, изображения, видео и даже программный код. И это уже не фантазии, а вполне себе новые рабочие инструменты для российских промышленных гигантов. Впервые за долгие годы крупные российские промышленные компании начали не просто тестировать, а инвестировать значительные бюджеты именно в генеративные нейросети...