Согласно прошлым исследованиям аналитиков в 2018 году был взрывной рост популярности проектов по машинному обучению (ML). На один проект 2017-го года приходилось 2,7 проекта в 2018-м. В 2019 году количество проектов продолжило увеличиваться (примерно на 10% относительно 2018 года). Причем лидерство держали банковская отрасль (20%) и ретейл (20%), а промышленности принадлежал каждый 14-й проект.
В 2020 году пока количество проектов соответствует прошлогодним показателям, однако их число будет скорректировано по втором полугодии в меньшую сторону из-за коронавируса и спада в экономике. Это связано с долгосрочным характером проектов в сфере AI/ML, — в первые месяцы пандемии были завершены те проекты, которые были запущены до ее начала.
ОтрасльТЭК по количеству проектов вышла на первое место (20% от общего объема). Причем технологии ИИ внедряют как крупные («Роснефть», «Татнефть», «Газпромнефть»), так и средние компании. Характер проектов – предиктивная аналитика для ремонта оборудования или разработки месторождений, цифровое проектирование, умные счетчики и т.п.
Каждый восьмой проект по искусственному интеллекту принадлежал промышленному сектору: создание цифровых платформ предиктивной аналитики («Сухой»), внедрение нейронных сетей для повышения качества металлопроката («Северсталь»), роботизация внутреннего документооборота («СИБУР Холдинг») и т.д. В отличие от ТЭК, где все проекты направлены на решение производственных задач, в промышленности цифровизация затронула и производство, и управленческий аспект.
В ретейле объем проектов оказался таким же, но с акцентами на аналитику промоакций и видеоаналитику. Несколько проектов было связано с магазинами без касс. Аналитики прогнозируют, что для ретейла останутся также актуальны технологии омниканальности, прогнозирование по маркетинговым акциям, а также прогнозирование остатков на складе и логистика. Эти решения позволяют сокращать издержки и удерживать клиентов, что будет особенно важно для восстановления после кризиса.
Несмотря на то, что финансовый сектор занимает второе место по внедрениям систем искусственного интеллекта, в банках и страховых компаниях наблюдается некоторое затишье: фактически последние реальные публикации по проектам были в феврале. А вот за рубежом они продолжаются. Возможно, привычный к кризисам российский финансовый сектор более осторожен в своих действиях в отличие от своих зарубежных коллег. Также есть вероятность, что банки сделали ставки на «хайповые» инновационные разработки, которые оказались не столь актуальными при самоизоляции и были поставлены на паузу. С дальнейшим развитием кризиса в «Инфосистемы Джет» ожидают приостановки части проектов и по другим отраслям.
Что же касается масштаба проектов, то отмечается, что если в последние несколько лет технологии ИИ «пробовали» на отдельных второстепенных процессах предприятий, то в ближайшие три года продолжатся полномасштабные внедрения в различных ключевых бизнес- и производственных процессах, требующих межсистемных интеграций и внешнего взаимодействия.
В исследовании прошлого года отмечался тренд на уменьшение тестовых проектов в противовес реальным внедрениям, и эта тенденция продолжается. Технология стала привычной для ИТ-ландшафта.
/13258812/i_144.jpg)
/13258643/i_144.jpg)
