Запуск ИИ-проекта перестал восприниматься как самоцель и показатель технологической продвинутости компании. Участники рынка отмечают, что бизнес все чаще отказывается от экспериментов ради экспериментов и требует от решений понятной экономической отдачи. При этом дальнейшее распространение технологии будет зависеть от совокупности факторов: от готовности самой компании менять процессы, наличия инфраструктуры и высококвалифицированных кадров. <…>
Среди барьеров, которые на сегодняшний день мешают компаниям внедрять ИИ, инженер Центра НТИ «Цифровое материаловедение: новые материалы и вещества» МГТУ им. Н.Э. Баумана Иван Шоничев называет необходимость перестройки всех процессов работы компании, а также большого количества ресурсов, что требует времени. Этот процесс будет происходить плавно — все большая доля задач и процессов будет делегироваться специализированным агентам на основе больших языковых моделей, считает эксперт. <…>
Шоничев отмечает, что оценка окупаемости ИИ-проектов принципиально не отличается от оценки других продуктов, но возникает сложность в скрытых новых рисках, которые впоследствии могут превратиться в убытки. Например, при разработке программного обеспечения особенно внимательно необходимо относиться к тестированию продуктов, разработанных с помощью ИИ, особенно к решениям, связанным с безопасностью и доступом к ресурсам. <…>
На данный момент самая сильная трансформация в части внедрения ИИ происходит в разработке программного обеспечения.
«ИИ теперь не просто помогает писать код, а может это делать полностью самостоятельно. Скорость разработки кратно повышается, а стоимость кода падает почти до нуля. Но качество таких продуктов далеко не высокое — все так же требуется контроль и экспертиза опытного специалиста, способного дать комплексное решение», — отмечает он.