Эксперты обсудили переход к технологическому укладу с помощью ИИ-агентов

Эксперты обсудили путь к новому технологическому укладу с помощью ИИ-агентов.

На панельной дискуссии «Иннопрома», которая состоялась при поддержке Сбера в Екатеринбуре, участники обсуждали ускорение внедрения GenAI в промышленности.

Эксперты отметили, что для России это уникальная возможность опередить мировых лидеров в области цифры.

Модератор дискуссии — старший вице-президент, руководитель блока «Технологии» банка Кирилл Меньшов, отметил, что весь мир вступает в эпоху генеративного искусственного интеллекта (GenAI), и что эта трансформация пройдёт по тем же лекалам, что и предыдущий этап — цифровизация. Всего три страны в мире — США, Китай и Россия — сейчас имеют сопоставимые по уровню собственные фундаментальные ИИ-модели. И для нашей страны это кардинально иная ситуация, ведь цифровизация и Agile-трансформация основывались на западных решениях, что не обеспечивало технологический суверенитет.

Он сказал, что российский финтех уже вышел на лидирующие позиции, отечественная промышленность тоже внедряет ИИ с акцентом на специфику производственных процессов.

«Нам нужно отказаться от вечного импортозамещения, когда мы всё время пытаемся кого-то догнать, и войти в новый технологический уклад лидерами. В мире ещё нет инструкций и целостного видения генеративной разработки. Мы в банке создали такое видение — оно отражено в руководстве по агентной разработке AI-Disrupt PDLC — и уже сделали вторую, дополненную версию документа. Внедряем его у себя и бескорыстно делимся со всеми. Сейчас у нас уникальный шанс разрабатывать решения кратно быстрее, дешевле, меньшими ресурсами и по собственной методологии. С помощью генеративного ИИ мы сможем выйти в лидеры», прокомментировал Кирилл Меньшов.

Директор Института AIRI Иван Оселедец высказал убеждение, что следующий этап развития ИИ — не обработка текстов, а интеграция в производство. Он отметил, что лидерами станут те, кто выстроит тесное взаимодействие с отраслевыми экспертами и будет обучать модели на реальной работе. В промышленности недостаточно использовать накопленные за годы данные — необходимо цифровизировать опыт специалистов, процессы принятия решений и сами ошибки. ИИ должен работать внутри производственной среды, получать доступ к реальным задачам, накапливать опыт и учиться на практике. Это требует отказа от низкорисковых пилотных проектов в пользу амбициозных целей с измеримым эффектом, например двукратного сокращения сроков проектирования или строительства.

Директор центра ИИ-решений для В2В банка Александр Вибе рассказал, что 95% пилотов в промышленности не доходит до промышленной эксплуатации.

«Как правило, это небольшие спринты, которые решают локальные задачи, но не связаны кросс-функционально с другими процессами. Препятствия для платформенных решений — регуляторика, высокие требования к безопасности, сложная ИТ-архитектура предприятий с множеством систем и „колодцев“ и низкой интероперабельностью, необходимость разворачивать модели исключительно в контуре компании (on-premise) и, соответственно, отказ от облака и гибридных систем», — отметил он.

Всё это замедляет переход к следующему этапу — формированию мультиагентной среды на предприятии. Другие важные направления работы — создание сквозных архитектур данных и кооперация с отраслевыми интеграторами, где банк выступает как поставщик технологий и решений.

«Конечная цель — повысить производительность труда инженеров и преодолеть кадровый дефицит через внедрение ИИ-ассистентов в производственный цикл», — подчеркнул Александр Вибе.