Старший вице-президент, руководитель блока «Технологическое развитие» Сбербанка Андрей Белевцев заявил, что нужно правильно интегрировать GenAI-решения в действующий IT-ландшафт компаний.
Об этом он рассказал на панельной сессии «GenAI – трансформация бизнеса: пора действовать!» на конференции ЦИПР («Цифровая индустрия промышленной России»).
В России уже 15 тысяч компаний используют нейросетевую модель банка GigaChat. Самые востребованные решения – AI-ассистенты операторов и клиентских менеджеров (co-pilots), суммаризация и сортировка рабочей почты, умный поиск по информационным системам.
По словам Белевцева, 250 различных команд банка сейчас занимаются прикладным внедрением различных кейсов GenAI. Он рассказал, что сейчас языковым моделям не хватает понимания модели мира, точного моделирования физических и химических процессов. Именно это важно для успешного внедрения в промышленности. Следующий необходимый шаг – создание систем, которые изучают законы мира и имеют линейные ограничения.
Он также затронул проблему того, что бизнес-подразделения редко выступают инициаторами внедрения GenAI. По его словам, чаще всего эти процессы лидируют IT-подразделения или общее руководство компании, а без вовлечения самих производственных линий невозможно получить хороший результат.
«Очень важно правильно интегрировать GenAI-решения в действующий IT-ландшафт, что непросто. Поэтому мы собрали набор своих лучших практик и начинаем его распространять. Наше руководство по внедрению мультиагентных систем в корпоративной среде объясняет, как не только разрабатывать такие системы, но и внедрять их в крупном корпоративном ландшафте. В нём рассматриваются вопросы верификации и безопасности, подходы к архитектуре и многое другое. Мы сами сейчас через всё это проходим и понимаем, что такое руководство будет очень полезно и другим компаниям», – заявил Андрей Белевцев.
Он также отметил заинтересованность банка в том, чтобы сообщество внедряющих GenAI компаний быстро росло и развивалось. Поэтому необходимо обмениваться лучшими кейсами и инвестировать в лучшие решения.