«ИИ перестал быть угрозой для сотрудников»: в Екатеринбурге оценили преимущества от использования искусственного интеллекта

В УрГЭУ проанализировали эффект от внедрения ИИ в управлении

Фото: Павел Лункевич

Согласно исследованию «Искусственный интеллект в России – 2025: тренды и перспективы», который был опубликован 8 декабря, уже 71% крупных российских компаний хотя бы в одной функции бизнеса используют генеративный ИИ. В связи с этим мы обратились к директору Института цифровых технологий управления и информационной безопасности УрГЭУ Александру Коковихину, чтобы узнать какие преимущества в управлении дает искусственный интеллект.

САМЫЙ БЫСТРОРАСТУЩИЙ СЕГМЕНТ ЭКОНОМИКИ

- Александр Юрьевич, насколько сильно ИИ внедряется сейчас в работу компаний?

- Сегодня искусственный интеллект становится обыденным инструментом для крупных компаний во всех секторах экономики – от финансов до агрокомплекса. Причем он помогает в решении не только производственных и управленческих задач, но и личных – планировании отпуска, например. В 2024 году объем рынка ИИ в Российской Федерации превысил триллион рублей – он вырос на 28%. Это самый быстрорастущий сегмент экономики на сегодняшний день.

- Какие типы данных анализируются с помощью ИИ?

- Есть четыре независимых ветки в ИИ. Это текст, зрение, рекомендации и генерация. В 2025 году именно генеративный ИИ стал горизонтальной платформой, которая поглотила остальные направления. В России в сфере ИИ сейчас работают 540 организаций. Из них 81 компания работает с разработкой и внедрением компьютерного зрения. Например, в добывающей промышленности, в металлургии на компьютерное зрение выделяется 5,3% бюджета, выделяемого на информатизацию. Оно используется для контроля процессов, для управления людьми. Рекомендательные системы это другое серьезное направление. Оно самое зрелое и прибыльное для электронной коммерции. Здесь основные участники рынка – малые вендоры. Команды разработчиков численностью меньше 50 человек занимают 58% рынка.

- Какие инсайты удается получить с помощью ИИ, которые сложно было бы выявить вручную?

- Например, в управлении персоналом, одна из возможностей - при помощи распознавания образов ИИ может определить степень усталости сотрудника.

- Есть опасения, что ИИ будет оставлять людей без работы.

- Согласно одной из тенденций 2025 года, ИИ перестал быть угрозой для сотрудников. Да, в 2024-м специалисты по HR ожидали сокращения затрат на персонал. Но теперь фокус сместился с оптимизации сотрудников на рост выручки и создание новых продуктов при помощи ИИ. То есть не увольняем сотрудников, а перепрофилируем.

ИИ ПОМОГАЕТ БОРОТЬСЯ С МОШЕННИКАМИ

- Насколько распространены сейчас в России инструменты прогнозирования на базе ИИ?

- Самые интересные разработки здесь можно увидеть в финансовом секторе. Например, один из крупных российских банков уже реализовал помощника, который прогнозирует ситуацию с финансовыми рынками и дает наилучшие рекомендации для инвесторов. В госуправлении министерство финансов внедрило систему прогнозирования бюджетных доходов и расходов на основе модели ИИ. Это теперь широко распространено - прогностические модели с ИИ показывают более высокий уровень достоверности. Есть наработки использования ИИ, как инструмента профилактики возможных коррупционных рисков внутри коммерческих и некоммерческих организаций. Как пример, в сфере информационной безопасности наши студенты представили свою разработку в области выявления фишинговых схем. Сервис анализирует тексты писем, СМС и постов и определяет уровень рисков. И таких проектов все больше.

- Какие рутинные процессы автоматизируются с помощью ИИ, и как это влияет на загрузку сотрудников?

- Футуролог Клаус Шваб, автор идеи «Четвертой промышленной революции», писал что ИИ прежде всего найдет применение в интеллектуальных творческих профессиях. Сегодня искусственный интеллект очень широко используется в вопросах связанных с журналистской деятельностью. У него великолепное качество переводов с одного языка на другой. Он хорошо генерируют тексты. Но здесь важно задать правильный промпт, ведь ИИ - это в первую очередь математическая модель. Мы специально занимаемся подготовкой студентов в этой сфере – учим правильно формулировать промпты для искусственного интеллекта. Если говорить про рутинные процедуры, то ИИ помогает готовить стандартные документы. В госуправлении он готовит протоколы заседаний. В области здравоохранения и юриспруденции успешно используются рекомендательные системы, которые оказывают поддержку специалистам.

ДЛЯ РАБОТЫ С ИИ ВАЖНО ОБУЧАТЬ ПЕРСОНАЛ

- Как изменяются общая производительность и затраты после внедрения ИИ-технологий?

- Приведу в качестве примера программирование. Благодаря искусственному интеллекту затраты времени сокращаются на 30% при написании кода и на 70% при написании технической документации.

- Как клиенты реагируют на чат-боты и виртуальных ассистентов?

- Здесь все зависит от уровня зрелости чат-бота. На начальном этапе обучения он может нервировать клиента, так как порой не может дать ответ на вопрос. Но по мере того, как чат-бот учится, его ответы становятся более полными и удовлетворенность клиентов серьезно возрастает. Это вопрос времени.

- С какими основными вызовами или ограничениями сталкиваются организации при внедрении ИИ в управленческие процессы?

- Здесь самый важный вопрос – обучение персонала. Важно не только научить формулировать промты, но и дать понимание ограниченности ИИ. Многое зависит от того, на каких данных мы обучаем искусственный интеллект. Если используются недостаточно достоверные данные, то и результаты будут далекими от идеальных. Отдельный феномен, который сейчас обсуждается, это так называемые факты галлюцинаций ИИ. Они выявлены были в правовых рекомендациях, где искусственный интеллект начинает придумывать свои собственные законодательные акты. Подобное должны устранять специалисты через экспертизу результатов и калибровку программ ИИ.