Реального эффекта от генеративного ИИ бизнес дождется только в 2030-х

По кривой дорожке

Бизнес-эффект от нашумевшего в последние несколько лет генеративного искусственного интеллекта оказался пока не настолько велик по сравнению с его медийной составляющей. Реальную пользу бизнесу он (как и метавселенные вместе с виртуальной и дополненной реальностью) может начать приносить лишь через 5–10 лет, говорится в исследовании одного из крупнейших игроков рынка IT-услуг для бизнеса КРОК, с которым ознакомился Forbes. При этом на российском рынке уже сформировался зрелый технологический слой: облачные вычисления, кибербезопасность и микросервисные архитектуры, а на их фоне появляются новые волны инноваций — от ИИ-агентов до 6G и роботов, следует из отчета.

Отчет КРОК посвящен ключевым технологиям, которые в ближайшие пять лет станут основой для трансформации отечественного бизнеса. При оценке технологий эксперты использовали методологию Hype Cycle от Gartner — это модель, которая показывает жизненный цикл технологий от зарождения до массового внедрения. Она позволяет увидеть, в какой стадии находится каждая технология и когда она даст реальный эффект для бизнеса.

Исследовательская компания Gartner предложила Hype Cycle — кривую, графически представляющую стадии, через которые проходит технологическое новшество в ходе своего становления и приема человечеством на вооружение, — еще в 1995 году. Модель состоит из пяти фаз: «инновационный триггер» (запуск технологии), «пик завышенных ожиданий», «нижняя точка разочарования», «склон просветления» и «плато продуктивности».

Анализ от КРОК проведен на основе интервью с руководителями крупного бизнеса (более 100 интервью с IT-директорами крупных компаний из финансового сектора, ретейла, FMCG, индустрий машиностроения, нефтегазохимии, транспорта и логистики), полуторагодового мониторинга событий, открытых источников и закрытого обмена инсайтами между аналитическими агентствами на IT-рынке. «Задача исследования — создать для бизнеса дорожную карту внедрения, отделив краткосрочные тренды от долгосрочных. Это позволит компаниям сконцентрировать ресурсы на технологиях, способных дать реальную отдачу в ближайшие 2–5 лет, и использовать их для повышения экономической эффективности и устойчивости», — поясняет заместитель генерального директора по развитию бизнеса КРОК Валентин Губарев.

Поднялись на плато

Согласно исследованию, в России на «плато продуктивности» (технологии, которые применяются массово и приносят реальную пользу) уже вышли облачные вычисления, кибербезопасность и микросервисные архитектуры. Так, отечественный рынок движется к гибридным облакам, объединяющим публичные и частные среды, а также к мультиоблачным стратегиям, снижающим зависимость от одного провайдера, считают эксперты КРОК.

В части кибербезопасности аналитики ожидают до 2030 года распространение подходов Zero Trust (концепция «нулевого доверия» в ИБ, в которой никто и ничто не считается безопасным по умолчанию), автоматизацию реагирования на инциденты и рост важности защиты облачных сред и цепочек поставок. А в области микросервисной архитектуры — автоматизацию процессов CI/CD (комбинация непрерывной интеграции — continuous integration и непрерывного развертывания — continuous deployment софта в процессе разработки) и рост популярности сервис-меш решений (Service Mesh), которые упрощают управление распределенными приложениями. В каждом из направлений аналитики предсказывают широкое внедрение ИИ и тесную интеграцию с облачными платформами. 

На пути к вершине

Такие направления, как Big Data, IoT, edge-вычисления и роботизация процессов, постепенно становятся стандартом с ожидаемым выходом на плато продуктивности уже в ближайшие несколько лет, следует из отчета: «Предприятия увидели реальную эффективность этих технологий и активно внедряют их для мониторинга, автоматизации и оптимизации процессов. Пилотные проекты постепенно трансформируются в крупные отраслевые решения».

В фазу «инновационный триггер» (технологии, которые бизнес уже тестирует, но не применяет широко) вошли коммуникационная инфраструктура 6G, ИИ-агенты и графовые нейросети для антифрода. «Сейчас эти технологии только завоевывают доверие бизнеса, а их широкое коммерческое применение в России ожидается не ранее 2028 года», — указывают эксперты. При этом, по словам Губарева, ближе всего к практическому применению находятся ИИ-агенты: эта технология стремительно развивается, в первую очередь ассистенты показывают отличное повышение эффективности в продажах и маркетинге, работе с клиентскими обращениями и данными организации.

ИИ на вооружении

Сроки развертывания технологий значительно сжимаются, обращает внимание руководитель направления Т1 ИИ Сергей Голицын. Облачные вычисления, кибербезопасность, микросервисы уже достигли, по его словам, плато продуктивности, но мира линейных технологий больше нет. «Теперь скорость внедрения IT-решений определяется не инфраструктурой, а человеком, вооруженным ИИ. Например, ранее генеративный ИИ требовал нескольких лет на «пробивной» фазе. Сейчас уже через 6–12 месяцев после появления новых разработок он становится стандартом в продажах, HR и логистике, — рассуждает Голицын. — Причина — в изменении фундаментальных процессов: меняют бизнес больше не технологии, а люди, использующие ИИ как расширение своих возможностей. Сегодня сотрудник за 10 минут может сделать то, что раньше заняло бы целый день, и это стало главным драйвером ускорения».

Любые модели, которые позволяют сделать ранжирование технологий по тем или иным параметрам, в том числе с данными по их подтвержденной полезности, — нужные для управленцев инструменты, считает партнер инвестиционно-технологической компании Zarya Ventures Александр Пономарев. «Однако в первую очередь руководство компании должно держать фокус не на внедрениях как таковых, а на стратегических целях организации и наличии или отсутствии в организации нужных компетенций, — продолжает он. — Осознание картины недостающих компетенций для достижения конкретной цели позволит балансировать между кадровыми и технологическими решениями, оценивать ROI (return on investment — возврат инвестиций) от внедрений тех и других, понимать смысл каждого проекта и грамотно управлять бюджетным процессом».

Бизнесу стоит опираться на эти данные не как на дорожную карту, а как на компас, полагает Сергей Голицын. При этом очевидно, что сегодня российским компаниям необходимо как можно быстрее внедрять ИИ-агентов — они уже приносят ROI в 30–70% во многих процессах, говорит он.