Окупаемость и гонка. Как сегодня внедряют ИИ в бизнес-проекты?

Цифровизация и ИИ — одни из самых популярных слов сегодня в разных сферах. Важны они и для бизнеса. Своим видением того, что требуется бизнесу от государства в сфере ИИ, как обстоят дела с окупаемостью моделей и генераций и почему 90 % инициатив для применения ИИ застопориваются на уровне финансовых директоров, поделился первый зампред «Сбера» Александр Ведяхин.

Финансы и интеллект

Конечно же, с точки зрения использования ИИ многих волнуют финансы. И то, какие именно варианты сетей должны использоваться.

«Можно делать ускоренную амортизацию на инструменты искусственного интеллекта, давать налоговые послабления, связанные с использованием искусственного интеллекта, либо предоставлять государственные субсидии при условии, что субсидируемый будет использовать российские решения ИИ», — отметил Ведяхин.

В банке сегодня, заявил он, на основании ИИ принимаются материальные решения. Так, например, корпоративным клиентам было выдано более 5 трлн рублей. Причём от заявки до перечисления средств все было сделано без участия реальных людей. И уровень просрочки здесь в 2 раза ниже.

В банке активно работают с рисками. В ситуации с просрочкой можно говорить о том, что ИИ ошибся. Но был установлен лимит на эту технологию. И если все работает в его рамках, значит модель действует в целом верно.

Дополнение к ВВП

В январе была озвучена идея о создании начштаба по искусственному интеллекту во главе с Максимом Орешкиным и Дмитрием Григоренко. Ведяхин отметил, что предполагает объединение на площадке основных стейкхолдеров по развитию национального ИИ.

«Президент России ранее в Стратегии развития ИИ поставил основную цель по внедрению ИИ — дополнительные 11,2 трлн руб. к российскому ВВП до 2030 года. Рассчитываем, что слаженное взаимодействие всех ветвей власти на площадке штаба поможет отраслям экономики в достижении этой цели. Мы и как Альянс в сфере ИИ, и как "Сбер" планируем активно участвовать в работе штаба», — отметил первый зампред.

Правильное партнерство

На ИИ государство и бизнес смотрят по-разному. «Для бизнеса это возможность дополнительной прибыли в долгосрочной перспективе и развития новых продуктов. Государство для себя видит плюсы не только в росте эффективности бизнеса, но и по другим направлениям, в первую очередь это улучшение госуправления: автономизация (то есть с минимальным вовлечением чиновников) контрольно-надзорных функций, проактивное предоставление госуслуг и государственных сервисов по многим жизненным ситуациям. Особенно важная область — социальная сфера. Приведу пример: важная задача, которую решает государство — развитие здравоохранения. У любого государства остро поднят вопрос дефицита качественных кадров, особенно за пределами крупных городов. Эту проблему решает ИИ, который усиливает врача на периферии, повышает эффективность лечения», — поясняет Ведяхин.

Догонять поздно

«Компании, которые вкладывают большие деньги, конечно же, делают очень большую ставку на окупаемость, но не делать ее нельзя. Мы видим, как Apple проиграл гонку в искусственном интеллекте: у них есть Siri, но она была сделана не на GenAI, и думаю, что все примерно одинаково ее оценивают. В итоге Apple была вынуждена взять искусственный интеллект у своего прямого, злейшего конкурента — у Google, лишь бы не у китайцев. Проигрыш в этой гонке точно стратегически ухудшит ситуацию для Apple. Поэтому на уровне больших языковых моделей идет жесткая гонка бюджетов на десятки и сотни миллиардов долларов», — отметил Ведяхин.

В России ситуация несколько иная. У нас есть две компании — «Яндекс» и «Сбер», — которые могут себе позволить участвовать в этой гонке. При этом у «Сбера» модель полностью российская, буквально «от болтов и гаек». В эту гонку больших бюджетов и суперкоманд входить точно уже поздно: возможностей для этого для какой-то третьей компании в России уже не остается, заметил Ведяхин.

Для тех, кто все сделал вовремя, есть хорошие новости.

«Они на этом фундаменте могут реализовывать свои бизнес-кейсы с понятным финансовым результатом. У них, конечно, должен быть свой ЦОД либо хорошие облачные мощности, ведь чтобы скачать, например GigaChat, нужны большие мощности, своя команда, которая умеет эту модель эксплуатировать и т. д. Это не так дорого, как создание базовой модели, но затраты все равно большие. Здесь инвестиции будут отбиваться в течение трех-пяти лет, для каких-то процессов — год-полтора», — отметил первый зампред.

Малый бизнес в деле

Для малого бизнеса ситуация заметно проще: предприниматель просто берет готовые решения, настраивая ИИ-агента, вложения окупаются еще быстрее, пояснил Ведяхин. По практике — за 1-1,5 года небольшое предприятие может окупить такого рода инвестиции.

Во что же вкладываются? «Наши инвестиции в большие языковые модели — это во многом, даже в первую очередь, работа на то, чтобы в России была своя большая языковая модель. За вычетом вложений в обучение больших языковых моделей и связанных с этим вложений в "железо", инвестиции в генеративный ИИ уже показывают неплохую возвратность. В 2026 году эффект от использования GenAI для "Сбера", по нашим прогнозам, составит 100 млрд рублей, по сравнению с прошлым годом цифра удвоится. А общий эффект от внедрения ИИ в банке 2024-2026 годов составит тоже 1,5 трлн. рублей», — подчеркнул Ведяхин.