Где найти интеллект для бизнеса

SAP СНГ планирует активно продвигать в России решения, связанные с искусственным интеллектом. Первым шагом в этом направлении стало изучение существующих в стране ресурсов и компетенций, вторым – анализ потребностей бизнеса.

Тема искусственного интеллекта стоит на повестке дня научных организаций и бизнес-сообщества с середины прошлого века. До недавнего времени с помощью этих технологий не удавалось решить ни одной реальной задачи, и потому завышенные ожидания сменялись глубоким разочарованием. Однако с приходом нового тысячелетия начали появляться подходы и системы, обеспечивающие достижение вполне обнадеживающих результатов, и сегодня искусственный интеллект становится важнейшим элементом цифровой трансформации в самых разных отраслях.


В ближайших планах SAP – развивать в России практику разработки актуальных для клиентов систем с применением искусственного интеллекта

Эта тенденция находит отражение в прогнозах мировых аналитиков. Определяя десять стратегических технологий 2017 года, Gartner поставила на первое место искусственный интеллект, а PwC назвала его в числе восьми ключевых технологий для бизнеса. По мнению аналитиков IDC, к 2019 году 40% инициатив цифровой трансформации и 100% эффективных проектов в области Интернета вещей будут реализованы с использованием искусственного интеллекта.

По всему миру клиенты SAP открывают для себя потенциал применения этих технологий в бизнес-процессах. С помощью алгоритмов машинного обучения финансовый департамент может полностью автоматизировать трудоемкую задачу сопоставления счетов и платежей и решить ее за минуты вместо нескольких дней. В кадровом отделе системы на основе искусственного интеллекта анализируют гигантское количество резюме и отбирают лучших кандидатов в соответствии с заданными критериями. Служба поддержки пользователей практически полностью заменяет операторов первой линии интеллектуальным ПО. Все это реальные примеры использования искусственного интеллекта, приносящие ощутимую экономическую выгоду.

В SAP СНГ убеждены в том, что такая «интеллектуализация» будет востребована и российским бизнесом, поэтому в ближайших планах компании – развивать в России практику разработки актуальных для клиентов систем с применением искусственного интеллекта. Первым шагом в этом направлении стало масштабное исследование, начатое в 2016 году. Его основные задачи – выявить, какие компетенции и ресурсы в области искусственного интеллекта уже есть в России, с какими из сложившихся центров экспертизы можно установить партнерские отношения и какие задачи бизнеса с их помощью решать.

НА НАУЧНОМ ФУНДАМЕНТЕ

Основу эффективных бизнес-решений в области искусственного интеллекта закладывают проекты, которые ведутся в университетах, научных организациях и R&D-лабораториях технологических компаний. Что происходит в этой сфере в России, над какими темами трудятся наши исследователи и каким отраслям российской экономики будут интересны результаты их работ? Поиску ответов на этот вопрос был посвящен первый этап исследования SAP, завершившийся к началу текущего года.

Благодаря многолетнему сотрудничеству SAP с академическим сообществом в рамках глобальной программы «Университетский альянс», накоплены ценные контакты с экспертами – интервью с ними стали основой исследования. Кроме того, в качестве источников информации использовались открытые базы государственного финансирования научных проектов РАН, Минобразования и Минэкономразвития, а данные по коммерческим разработкам были получены с помощью поиска в Интернете.

В исследовании рассматривались темы проектов, представляющие интерес для клиентов SAP и развития технологий самой компании:

  • анализ больших неструктурированных данных;
  • распознавание изображений и видео;
  • распознавание текста и речи;
  • системы поддержки принятия решений;
  • интеллектуальный поиск;
  • другие интеллектуальные информационные системы (решения с применением технологий искусственного интеллекта, которые явным образом не относятся ни к одной из вышеперечисленных групп).

С 2007 года и по настоящее время в России государство и бизнес профинансировали 1386 научных проектов, посвященных этим темам. Коммерческих среди них оказалось немного: львиная доля работ (1229) выполнялась в рамках федеральных целевых программ или оплачивалась различными фондами. Это свидетельствует о том, что российские компании пока не заинтересованы в глубоком анализе возможностей применения искусственного интеллекта в своих бизнес-процессах с целью получения заметных преимуществ и не готовы вкладываться в соответствующие разработки.

Уровень госфинансирования оказался невысоким: за десять лет на исследования и разработки было выделено около 23 млрд руб. – незначительная сумма с учетом количества проектов и задействованных в них научных сотрудников (от 6 до 10 тыс. человек), а также в сравнении с объемами вложений в подобные проекты на Западе. Например, из госбюджета США на исследования в области искусственного интеллекта ежегодно направляется около 200 млн долл.


ЧИСЛО ПРОЕКТОВ
 
1386 с 2007
356 с 2014

ГОСФИНАНСИРОВАНИЕ

22,9 млрд руб. с 2007
9,5 млрд руб. с 2014

Лидерами по объему государственного финансирования стали работы, выполнявшиеся в интересах госсектора, транспортной отрасли, обороны и безопасности. Значительные расходы приходятся на исследования и разработки в области искусственного интеллекта для нужд здравоохранения и средств массовой информации.

Вложения в проекты с такой отраслевой тематикой, как правило, обусловлены тем, что решение поставленных в них задач обещает быстроприменимый на практике результат. Так, например, интеллектуальный анализ данных и различные системы распознавания помогают оптимизировать перевозку людей и грузов и справляться с транспортными проблемами больших городов. Текущие геополитические задачи определяют острую потребность в интеллектуальных системах для модернизации оборонно-промышленного комплекса.

Кроме того, внушительные объемы финансирования и большое количество реализуемых проектов могут быть связаны с социальной значимостью определенных тем. Например, анализ накопленных огромных массивов данных по симптоматике заболеваний становится необходимой базой для эффективной медицинской диагностики, в частности, в области онкологии.

На проекты по анализу данных вообще приходятся самые большие вложения со стороны государства – в научных организациях страны эта тема разработана лучше всего. Кроме того, в лидерах по бюджету – системы поддержки принятия решений и распознавания изображений и видео. Последняя тема востребована и в коммерческих проектах: 34% из 157 исследований, инициированных бизнесом, посвящены распознаванию изображений и видео, 19% – распознаванию текстов и речи.

ЦЕНТРЫ ЭКСПЕРТИЗЫ

Одной из ключевых задач исследования было выявление организаций, наиболее компетентных в методологии и технологиях разработки интеллектуальных систем. SAP СНГ намерена заниматься созданием бизнес-решений в области искусственного интеллекта в партнерстве именно с такими центрами экспертизы.

В числе самых «продвинутых» оказались как научно-исследовательские университеты, хорошо известные SAP по «Университетскому альянсу», так и новые имена, которые требуют пристального внимания.


УНИВЕРСИТЕТЫ – ЦЕНТРЫ ОТРАСЛЕВОЙ ЭКСПЕРТИЗЫ

АЭРОКОСМИЧЕСКАЯ ПРОМЫШЛЕННОСТЬ И ОБОРОНА
СПбГУ ИТМО, МАИ


ТРАНСПОРТ, ЭНЕРГЕТИКА, ЖКХ
МЭИ


МАШИНОСТРОЕНИЕ
МГТУ «Станкин»


ТЕЛЕКОММУНИКАЦИИ
Южно-российский ГУ экономики и сервиса


Такие вузы, как ИТМО и МГУ им. Ломоносова, продемонстрировали наличие высокопрофессиональной экспертизы практически по всем темам и заняли лидерские позиции в сфере анализа данных. В то же время в ИТМО ведется самое большое число проектов по системам поддержки принятия решений, этой же темой активно занимается Московский энергетический институт. В анализе данных и СППР хорошие результаты демонстрирует Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации (СПИИ) РАН – одна из немногих российских научных организаций, достигших заметных успехов в коммерциализации своих разработок. Как и «Яндекс», СППИ РАН реализует наибольшее число коммерческих научных проектов в области искусственного интеллекта.

Интерес к поисковым проектам резко снижается, поскольку в исследовательском сообществе понимают, что «Яндексу», абсолютному лидеру по количеству научных работ в этой сфере, трудно составить конкуренцию. Больше всего проектов по распознаванию изображений и видео ведут Институт систем обработки изображений РАН и Южно-Российский государственный университет экономики и сервиса, а по распознаванию текста и речи – НИИ «Прикладная семиотика» и СПИИ РАН.

Что касается подготовки специалистов, которые будут обладать знаниями в предметных областях, имеющих отношение к искусственному интеллекту, то в России интерес к этому направлению огромен. Не оценивая качества программ, можно констатировать весьма значительное их количество. Согласно исследованию SAP, в 286 вузах имеются соответствующие магистерские программы, около 50 тыс. студентов обучаются по 65 специальностям, связанным с анализом данных, машинным обучением, распознаванием речи и изображений, компьютерной лингвистикой и др. За последние пять лет подготовку по этим программам прошли более 200 тыс. человек. Однако не все университеты, где преподаются связанные с искусственным интеллектом дисциплины, можно отнести к центрам экспертизы в этой области, поскольку не везде обучение подкрепляется научной работой.

СЛЕДУЮЩИЙ ШАГ

Итоги первого этапа исследования SAP позволяют сделать вывод о том, что, несмотря на недостатки финансирования, в России сложилась и развивается вполне плодотворная среда для реализации научных проектов и подготовки кадров в области искусственного интеллекта. Однако у потенциальных бизнес-заказчиков пока нет четкого представления, для каких целей и задач они могли бы использовать результаты подобных проектов.

На втором этапе специалисты SAP СНГ намерены составить детальную карту потребностей российского бизнеса в инструментах искусственного интеллекта. Для этого они запланировали провести серию воркшопов в ключевых компаниях четырех основных секторов российской экономики – промышленного производства, ТЭК, сервисного бизнеса (операторы связи, финансы, ретейл) и госсектора. Главная цель таких встреч – выявление актуальных и будущих задач, которые необходимо решать клиентам в цифровой экономике, а также совместный поиск способов оптимизации текущих процессов и улучшения деятельности предприятий с помощью технологий искусственного интеллекта.

Получив в результате этой работы достаточно полную картину существующей в стране экспертизы и бизнес-задач в области искусственного интеллекта, компания SAP сможет выстроить собственную стратегию развития решений в партнерстве с российскими исследователями и в интересах российских клиентов.

Контакт с нами
Отправить

Выполните вход под своей учетной записью или зарегистрируйтесь, чтобы создать новую учетную запись.

Не зарегистрированы?

Еще не зарегистрированы? Получите доступ к 5000 эксклюзивных материалов, подпишитесь на новостную рассылку и управляйте ей.




Создать новый профиль