Новости

Приоритетными задачами 2025 года, связанными с ИИ-моделями, названы расширение возможностей больших языковых моделей (LLM), в том числе внедрение новых модальностей, интеграция методов RAG (Retrieval-Augmented Generation, добавление в контекст запроса к большой языковой модели дополнительной информации), и разработка ИИ агентов (46%). Далее следуют сжатие нейросетей, а также оптимизация используемой ими инфраструктуры (20%) и улучшение качества обучения для повышения точности и надежности алгоритмов (19%).

В блоке вопросов о разработке ИИ-ассистентов выделяется (22%) сценарий для написания программного кода. Задачи компьютерного зрения также не теряют актуальность. Разработку подобных систем считают приоритетной 14% респондентов. При этом распознавание эмоций выделили лишь 7%.

Участникам опроса предлагалось также указать, считают ли они приоритетными для себя задачи, связанные с такими конкретными сферами, как наука и медицина. Результаты показали, что решением научных проблем с помощью ИИ намереваются заниматься 26% опрошенных, медицинскими проблемами — 18%.

Наибольшая отрицательная динамика наблюдается у немецкого провайдера Hetzner Online GmbH и французской компании облачных вычислений OVH – по 14%. В американском провайдере Amazon Web Services отток составил 8%, в Google — 7%, а в Digital Ocean — 1%.

Методология исследования основана на подсчете числа активных серверов (облачные и виртуальные серверы, VPS/VDS, dedicated), размещенных в доменных зонах. ru,. рф и. su, за период с декабря 2023 по декабрь 2024 года.

По итогам 2024 года сохраняется устойчивое падение, однако, пик уже пройден — наибольший процент оттока приходился на 2023 год. Основные волны в 2022-2024 годах, как правило, связаны с нежеланием российского бизнеса нести риски прекращения доступа с введением каких-либо ограничительных мер.

В то же время фиксируется положительная динамика у российских облачных провайдеров. В Yandex Cloud прирост составил 27%, в Selectel — 14%, в Рег.ру — 10%.

Российские провайдеры активно расширяют свои продуктовые линейки, при этом формируют предложения для конкретных отраслей или с учетом специфики работы в России с точки зрения регуляторики. Например, сервисы для размещения «1С» или другие решения, соответствующие текущим требованиям по защите данных. В такой ситуации российский продукт становился бы привлекательнее и без ухода некоторых иностранных хостеров с рынка.

По данным Национального центра развития ИИ при Правительстве РФ, индекс готовности к использованию ИИ в России показывает уверенный рост. В 2021 году он составлял 3,2 балла, а к 2024 году достиг 3,5 балла. Такой рост стал возможен благодаря государственным инициативам и росту инвестиций в технологические стартапы.

Лидерами в использовании ИИ являются отрасли с высоким уровнем цифровой трансформации — финансовый сектор, телеком, компании в сфере ИТ, логистика, ТЭК. Развивающиеся отрасли, характеризующиеся активным ростом и средним уровнем внедрения ИИ, включают такие направления, как розничная торговля, медиа, здравоохранение и строительство. Наименее активно ИИ пока применяется в городской среде, образовании, физкультуре и спорте, культуре и социальной сфере.

В финансовом секторе ИИ помогает выявлять мошенничество, оценивать кредитные риски и автоматизировать рутинные процессы. Например, Банк России использует ИИ-решения для оптимизации задач и борьбы с мошенниками. Крупные банки ежегодно инвестируют в их развитие около 1 млрд долл. Исследование Ассоциации «Финтех» показывает, что эти вложения приносят 3 млрд долл. прибыли в год. Данные становятся основой для машинного обучения, а потому дают качественную аналитику и точные прогнозы. ИИ успешно применяется и в других областях. Так, в логистике алгоритмы оптимизируют маршруты доставки, а в медицине системы ИИ помогают врачам ставить диагнозы.

Несмотря на прогресс, в некоторых отраслях спрос на ИИ-решения все еще опережает их доступность. Согласно отчету НЦРИИ за 2024 год, только 36% организаций считают, что на рынке достаточно ИИ-продуктов для их задач. В разных группах ситуация сильно отличается: среди лидеров предложением удовлетворены 48% компаний, среди развивающихся — 37%, а среди начинающих — только 26%. В связи с этим потребность в российских разработках возрастает.

При этом среди факторов, сдерживающих темпы внедрения ИИ в России, – дефицит квалифицированных ИТ-специалистов. Это создает сложности при разработке новых ИИ-продуктов. На рынке труда востребованы аналитики, ML-инженеры и разработчики, способные работать с современными технологиями. Остро ощущается и нехватка экспертов по искусственному интеллекту и машинному обучению — число вакансий для ML-инженеров и разработчиков ИИ-систем в 2024 году выросло на 43% по сравнению с 2023 годом.

Потенциал для развития

В последние годы ИИ стал одним из ключевых направлений технологического прогресса. Россия, обладая сильной научной базой и высококвалифицированными специалистами, имеет значительный потенциал для развития ИИ-технологий. Одним из наиболее перспективных направлений применения ИИ является индустрия и производство. Автоматизация производственных процессов с использованием ИИ позволяет повысить эффективность, сократить затраты и улучшить качество продукции. Машинное обучение и компьютерное зрение могут использоваться для оптимизации логистики, контроля качества и предсказания неисправностей оборудования. В этом контексте важное значение имеют системы управления производством, которые способны анализировать большие объемы данных и принимать оптимальные решения в реальном времени.

Особое внимание следует уделить развитию больших языковых моделей (LLM), которые способны понимать и генерировать текст на естественном языке, обрабатывать большие массивы технической и научной информации, что открывает новые возможности в различных областях.

LLM могут автоматически извлекать ключевые данные из документов, такие как ссылки на другие документы, объекты и их характеристики, ключевые элементы производственных процессов и т.д. Это особенно полезно в таких сферах, как юриспруденция, финансовое анализ, управление проектами и аудит. Технологии интеллектуальной обработки документов с применением больших языковых моделей представляют собой мощный инструмент для повышения эффективности и точности в обработке данных. Несмотря на существующие вызовы, потенциал этих технологий открывает новые горизонты для развития ИТ-индустрии и бизнеса в целом.

«Бионоватик» специализируется на выпуске удобрений и средств защиты растений, применяя передовые научные разработки для повышения урожайности. В условиях высокой конкуренции и сезонности бизнеса компании требовалась гибкая CRM-система, способная адаптироваться к аграрному циклу и оперативно поддерживать менеджеров на всех этапах взаимодействия с клиентами.

До внедрения BPMSoft в «Бионоватик» использовались разрозненные инструменты для управления продажами, а взаимодействие между отделами логистики и сбыта было недостаточно прозрачным. Менеджерам, работающим «в полях», не хватало удобного мобильного решения с офлайн-доступом. Рассмотренные альтернативные CRM-системы не обеспечивали необходимую гибкость, поэтому было принято решение внедрить BPMSoft — платформу с мощным BPMS-движком и возможностью кастомизации процессов с помощью low-code инструментов.

На платформе BPMSoft был разработан централизованный справочник клиентов, позволяющий учитывать холдинговую структуру и подчиненные подразделения, включая филиалы и поля. В CRM-системе настроен механизм «многошаговых активностей»: менеджер может выбирать следующий шаг взаимодействия с клиентом в зависимости от текущего результата, что делает процесс продаж более гибким и эффективным.

Дополнительно внедрен модуль заказов, поддерживающий как стандартные отгрузки, так и «закладку опыта» — процесс экспериментального тестирования продукции в полевых условиях. Функционал план-фактного анализа позволяет контролировать выполнение планов продаж и прогнозировать результаты на основе актуальных данных. Интеграция с логистикой автоматизировала обработку заказов, ускорила их согласование и передачу информации между подразделениями.

В BPMSoft работают около 20 сотрудников «Бионоватик», включая агроном-менеджеров и офисных специалистов. Новая CRM-система обеспечила прозрачность работы с клиентами, ускорила согласование заказов и передачу данных в логистику, а также помогла повысить доверие к продукции за счет точной фиксации результатов полевых экспериментов. Проект стал первым этапом цифровой трансформации «Бионоватик». В дальнейшем планируется расширение CRM-системы за счет подключения дилерского портала, интеграции с логистическими сервисами и расширения аналитических модулей.

Нейросеть «Тринити» с помощью технологий ИИ проводит быстрый аудит сделки по более чем двадцати критериям и по результатам анализа выдает рекомендации, по каким параметрам нужно доработать закупку, а также акцентирует внимание на неоднозначных показателях. Такой подход дает возможность вовремя отфильтровать неоптимальные цены и ненадежных поставщиков. Во время тестирования было проверено около 5% закупок «Самолета», приблизительный объем составляет 2 тыс. позиций. Нейросеть обнаружила 100% ошибок, специально заложенных в данные – в частности, выявила переплату в 28 млн руб. Вручную проверить информацию из более чем 6 тыс. источников, включая тендеры, рыночные цены, ФГИС ЦС и «ЕИС Закупки» невозможно, автоматизация работы позволяет экономить время и существенно ускоряет бизнес-процесс.

Внедрение решения делает прозрачной систему закупок на всех этапах. «Самолет» уже несколько лет планомерно занимается цифровизацией закупок и создает собственные продукты в этой области. Девелопер разработал платформу 10D, один из модулей которой отвечает за проведение торгов на подрядные работы и материалы. Решение «Тендеры» автоматизирует регистрацию и аккредитацию контрагентов, а также проведение тендерных процедур для товаров, работ, услуг.

Как отмечает Артем Блинов, директор по закупкам и тендерам группы «Самолет», при выборе решения было важно в результате получить бенчмарк на максимальное количество номенклатур и достоверность аналитики, близкую к 100%, чтобы могли доверять полученным данным. Во время тестирования нейросеть «Тринити» показала себя отлично, идет оценка того, как она работает с реальными нагрузками – полноценным потоком данных по всей компании. В будущем планируется с ее помощью делать бенчмарк по ценам на этапе торгов, это поможет при необходимости снижать цены, проводить переторжку, корректировать техзадания.

До 2023 года сотрудники НК «РуссНефть» пользовались корпоративным порталом на базе MS SharePoint. В рамках импортозамещения компания приступила к поиску альтернативных отечественных решений, совместимых с операционной системой Astra Linux. В качестве подрядчика «РуссНефть» выбрала «Корус Консалтинг», а в качестве решения – российскую HRM-платформу K-Team на базе «1С:Битрикс24».

Команда внедрения K-Team провела предпроектное обследование, анализ требований и сформировала подробное техническое задание. Специалисты настроили интеграции со службой каталогов для аутентификации пользователей и с 1С:ЗУП для актуализации информации по организационной структуре компании, а также выполнили настройку SSO для бесшовного входа пользователей на корпоративный портал. Всего за три месяца команда внедрения K-Team запустила базовую версию корпоративного портала для 1 тыс. сотрудников.

В рамках первого релиза запущены в эксплуатацию базовые сервисы корпоративного портала: личный кабинет сотрудника, работа с сервисами и заявками, новостная лента, карта офиса, банк идей и т.д. Кроме того, специалисты реализовали сервисы «Мониторинг законодательства» и «Проекты нормативных правовых актов», где отображаются изменения законодательства.

Также на корпоративном портале реализован сервис «Конкурсы», где сотрудники делятся фотографиями, детскими рисунками, стихами собственного сочинения, видео. Они могут голосовать за лучшие работы, а система автоматически определяет троих победителей по количеству лайков.

В личном кабинете сотрудники могут посмотреть остаток своего отпуска на конкретную дату и на начало года, что избавляет от необходимости обращаться в HR-департамент. Благодаря сервису «Журнал местных командировок» полностью автоматизировано согласование командировок сотрудников головного московского офиса.

В рамках нового релиза доступ к корпоративному порталу получат уже 2 тыс. сотрудников из разных филиалов компании, расположенных в нескольких регионах России.

Масштаб деятельности ММК, разнообразие и количество бизнес-процессов, большое число пользователей, в том числа распределенных, диктует особые требования к производительности внедренного решения. Ранее на ММК использовалась интеграционная платформа на базе ПО Tibco (ActiveMatrix BusinessWorks и Enterprise Message Service). После комплексного тестирования – нагрузочного, технологического и функционального – созданное на базе Inpolus ESB интеграционное решение было введено в промышленную эксплуатацию. Оно успешно функционирует в масштабе всего предприятия; в его архитектуру заложены возможности для быстрого масштабирования и резервирования компонентов, обеспечения непрерывности бизнес-процессов, модульность и гибкость.

Рассматривая универсальную интеграционную платформу как важнейший элемент реализации стратегии цифровой трансформации, ММК уделяет особое внимание процессам, связанным с модификацией, модернизацией и внедрением новых компонентов в свою информационную систему. Это означает, что при любом сценарии технологии «Инполюс» должны обеспечивать бесперебойность работы, а сама система – быть подлинно отказоустойчивой, надежной и справляться с самыми высокими нагрузками. Так, согласно регламентам, после краткосрочных сбоев система должна обеспечивать автоматическое восстановление не более, чем за 30 минут. При этом допустимое время потери данных (RPO) составляет не более 15 минут.

В настоящее время Inpolus ESB работает в условиях непрерывного производства с uptime-показателем не менее 99,5%, а потери данных при сбоях интеграционных систем практически исключены. Функционал новой платформы гарантирует контроль целостности передаваемых данных и их доставки, включая возможность повторной отправки. В частности, гарантируется доставка более 10 тыс. сообщений в минуту, а скорость активации передачи данных по событию – менее полсекунды.

Увеличение объемов производства и расширение производственной базы требовали проверенного и современного ИТ-решения для управления складскими запасами агрохолдинга. При этом оно должно было быть адаптировано под специфические требования агропромышленного сектора. В результате совместной предпроектной работы с «Корус Консалтинг» было принято решение использовать для автоматизации систему «1С:Предприятие 8. WMS Логистика. Управление складом».

Продукция «ЭКО-культуры» имеет ограниченный срок годности от 3 до 15 суток. При этом овощи имеют разную степень зрелости, что необходимо учитывать при хранении и отгрузке со склада. Решение 1С:WMS позволяет принимать во внимание все эти факторы и отслеживать каждую категорию продукции в режиме реального времени. Система алгоритмов для управления ротацией продукции на складе и поддержки качества позволяют существенно сократить объем списаний, а минимальное количество ручных операций и средства автоматического контроля позволяют избежать ошибок, связанных с человеческим фактором.

Кроме того, решение позволяет применить гибкие настройки для характерных бизнес-процессов агрохолдинга: приемки сырья из тепличного комплекса, его упаковки, отгрузки, межскладских перемещений готовой продукции и инвентаризации. Дополнительно в системе автоматизирована приемка и отгрузка тары и упаковочных материалов. Инструменты аналитики позволяют принимать решения на основе актуальных данных, тем самым сокращая затраты на отдельные операции и увеличивая производительность труда.

Внедренное решение уже позволило повысить эффективность склада в Подмосковье и добиться экономии 40 млн руб. в месяц за счет уменьшения объемов списания продукции с 4,5 до 0,7%.

В настоящее время проводится тиражирование решения в рамках агрохолдинга по отработанной технологии поэтапно: от экспертной оценки процессов конкретного объекта до запуска необходимых функций системы на выбранной площадке. Следующим объектом станет распределительный центр «Марьинский» в Ставрополье.

В год через центр «Самолет Плюс» проходит более 1 млн обращений, в том числе более 500 тыс. входящих звонков. Новая система позволила автоматизировать около 40% всех звонков и в два раза сократить для клиента время разговора с контакт-центром. По предварительным оценкам, внедрение ИИ сэкономит компании около 30 млн руб. в 2025 году.

Новое решение увеличило эффективность контакт-центра и позволило оптимизировать работу. Ранее оператор обрабатывал звонки покупателей за 1,5 минуты. Сейчас на часть звонков вместо оператора отвечает ИИ-ассистент. Он самостоятельно через SIP-телефонию определяет объект недвижимости, по которому звонит клиент, фиксирует данные в CRM-системе и соединяет клиента с агентом, отвечающим за продажу или аренду конкретной квартиры, дома или другого объекта. Благодаря этому время разговора клиента с контакт-центром сократилось с 1,5 минут до 45 секунд.

Пилотный запуск состоялся в январе 2025 года, а в феврале система была масштабирована на 550 офисов партнерской сети «Самолет Плюс». Работа над проектом заняла 8 месяцев. За это время был разработан ИИ-ассистент, а также была настроена интеграция между ним и CRM-системой Topnlab для автоматического обновления информации о клиентах. Topnlab — крупнейшая CRM-система в сфере недвижимости в России, ее используют агенты «Самолет Плюс» и других компаний для ведения базы объектов и клиентов, работы с документами, поиска объектов, аналитики и т.п. ИИ-ассистент собирает и упорядочивает информацию по заданным параметрам и автоматически вносит данные в CRM.

По словам руководителя контакт-центра «Самолет Плюс» Ольги Цыганковой, благодаря новому решению скорость обслуживания клиентов выросла в два раза. Это особенно важно, поскольку ожидается, что в 2025 году количество звонков вырастет на 15-30%. Как показали первые итоги проекта, 85% клиентов положительно воспринимают общение с ИИ-ассистентом.

На старте пилотного проекта Process Mining и Task Mining Абсолют Банк планировал решить несколько задач. Требовалось оценить производительность корпоративной информационной системы и настроить контроль эффективности сотрудников и выявить потенциал ее повышения. Кроме того, было важно проверить гипотезы о необходимых областях контроля бизнес-процесса и причинах возникновения в нем проблем. Наконец, хотели выявить потенциал оптимизации и автоматизации операций за счет оцифровки деятельности сотрудников за ПК.

Автоматизировав один из кредитных бизнес-процессов, в банке посчитали реальный эффект от его оптимизации с помощью Process Mining, который получили за год. Анализ данных из логов показал, что время работы над карточкой от момента ее создания до финализации сократилось на 47%.

Важным блоком при реализации проекта стало исследование распределения задач между сотрудниками. Оно показало, что в одном из подпроцессов сотрудники брали в работу не свои задачи, тем самым удлиняя и утяжеляя путь. Такая ситуация возникла из-за объединения двух ролей на этапе разработки корпоративной системы. Количество возвратов на доработку удалось сократить в результате обучения сотрудников по работе с модулем карточек внутри системы и улучшения процесса распределения задач.

Третий большой блок работы с Process Mining был связан с анализом логирования данных. Фиксировались только начало и конец крупных операций, а что происходило внутри них — не измерялось. На основе полученных из Proceset фактов удалось улучшить систему логирования на стороне банка совместно с вендором системы.

«Task Mining — это про людей и для людей. Мы хотели понять, насколько быстро работает система, как она упрощает выполнение задач для сотрудников», — отметил Роман Трушков, директор департамента кредитного анализа корпоративных клиентов Абсолют Банка.

В ходе оценки был определен потенциал оптимизации рабочего времени, который может составить до 27%. В частности, на 12% сокращаются трудозатраты за счет переноса в информационную систему работы из Word и Excel. Достигается 5% экономии времени за счет настройки OCR в работе с Adobe Acrobat. До 10% уменьшаются трудозатраты за счет внедрения единой системы хранения файлов. Отдельно стоит отметить, что с помощью Task Mining были обнаружены задержки отклика корпоративной системы, что удалось решить благодаря увеличению ресурсных мощностей на стороне вендора.

В планах Абсолют Банка — дальнейшее масштабирование технологий Process Mining и Task Mining, контроль и оценка реализованных предложений, а также поиск новых способов оптимизации и автоматизации бизнес-процесса.