Искусственный интеллект:
управление разрывами потребностей
бизнеса и общества
Васильева Зоя Андреевна
Директор Института
управления бизнес-процессами
Сибирский Федеральный университет
докт. экон. наук, профессор
V Международная научно-практическая
конференция «Искусственный интеллект:
техногенность против социальности»
Красноярск, 29-30 мая 2024г.
Искусственный интеллект: управление разрывами потребностей
бизнеса и общества
Инвестиции в ИИ, млрд. $, 2022 г.
300
276,1
250
189,6
200
До 2035 г.
Рост ВВП – 7 трлн. $
Рост ПТ – 40%
Снижение 3
В банковской сфере – 60%
146,7
150
95,6
100
79,6
53,7
50
25,4
33,8
0
2015
2016
2017
2018
2019
2020
2021
2022
2
Искусственный интеллект: управление разрывами потребностей
бизнеса и общества
Приоритетные сферы и отрасли использования ИИ
2022
2023
Автоматизация роботизированных процессов –
39%
Технологии компьютерного зрения – 34%
млрд $
Медицина – 6,1
Управление Д – 5,9
Фин Тех – 5,9
Кибербезопасность – 5,4
Розничная торговля – 4,2
Усовершенствование ботов – 25%
IT –оптимизации ( анализ угроз, расследование
мошенничеств, предотвращение)
Медиаиндустрия > 30%
Медицина
Банки
Торговые сети
Поставщики услуг
Производство
Среднегодовой темп роста глобального рынка ИИ
– 38% - 27%
[Стэндфордский университет, 2023 ]
3
Искусственный интеллект: управление разрывами потребностей
бизнеса и общества
2030 год
– Инвестиции в развитие ИИ до 2030Г. – 145,85 млрд. руб.
–Федеральный бюджет
– 33,3 млрд. руб.
2%
–Внебюджетные источники
–
Сбербанк
–
РФПИ
–
Иные
4
– 112,6 млрд. руб
– 99,73 млрд. руб
– 5,6 млрд. руб
– 10,7 млрд. руб
5%
Внебюджетные
источники
49%
44%
Сбербанк
РФПИ
Иные
4
Искусственный интеллект: управление разрывами потребностей
бизнеса и общества
– Создание исследовательских центров – 10,7 млрд. руб.
– в том числе:
– Аналитический центр при Правительстве РФ
– (федеральный бюджет – 8,3 млрд. руб.; внебюджет – 2,4 млрд. руб.;
– Сбербанк – 8,70 млрд. руб.)
– Поддержка школьных проектов – 5,6 млрд. руб.
– Апробации технологии ИИ
– (Фонд «Сколково» в т.ч. фед. бюджет - 2,5 млрд. руб.; Сбербанк – 3,2 млрд. руб.)
– Исследование и разработки – 2,23 млрд. руб.
– Центр компетенций НИТ при МФТИ, в том числе:
– (фед. бюджет – 1,08 млрд. руб.; внебюджет – 1,15 млрд. руб.; Сбербанк – 700 млн. руб)
– Проведение хакатонов по решению бизнеса и социальных проблем – 943 млн. руб.
– АНО «Россия – страна возможностей» в том числе:
– (фед. бюджет – 660 млн. руб.; Сбербанк – 283 млн. руб)
– Разработка образовательных программ по профилю ИИ – 606 млн. руб.
5
5
Искусственный интеллект: управление разрывами потребностей
бизнеса и общества
Когнитивные вычисления – 1/5 часть рынка ИИ
моделирование мыслительных
процессов человека в компьютерных
системах
2022 г. – 30,4 млрд. $
2032 г. – 239, 5 млрд. $
Среднегодовой Тр – 23,2%
Интегральный ИИ – Сбербанк (Giga Chat)
Генерация контента
2022 г. – 10,6 – 10,8 млрд. $
2032 г. рост 34,3% - 27%
6
Искусственный интеллект: управление разрывами потребностей
бизнеса и общества
Потребности
Инвестиции в ИИ- 50-60% компаний
Возможности
Доходы от инвестиций – 8-15% компаний
ТОП-10, 2022 г., тыс. руб
Cloud.ru -5 059 969 (86,5%)
ЦРТ – 4 056 677 (48,2%)
Maxuma – 2 795 884 (181,6%)
VS Robotics – 1 575 762 (32,34%)
NAUME N – 907 200 (24,9%)
Just AL – 609 600
Neuro-net – 525 000
Rubbles – 450 000
BSS – 442 716
Риски использования ИИ
ЛАНИТ – 384 505
Ошибки формирования контента
[CNews Analytics, 2023]
(«галлюцинации» ИИ – придумывание фактов (прецеденты
уголовных дел)
Защита персональных данных (использование возможностей
обхода систем защиты)
Правильная постановка приоритетов (атаки умного БПЛА на
своего оператора, который «мешает» выполнять ИИ задачу
так, как он ее понял)
Оптимизация аналитики и процессов
(сложные цепи поставок)
Взаимодействие с клиентами
Трансформация изображений
и видео под запросы клиентов
Модели машинного обучения
(32 модели создали корпорации
3 модели – университеты)
7
Искусственный интеллект: управление разрывами потребностей
бизнеса и общества
Потребности
Опрос 250 компаний, планирующих проекты с ИИ
– ¾ компаний
считают, что ИИ существенно изменит бизнес в ближайшие
3 года
Анализ 152 проектов показал, что «прорывные» системы
имеют меньше шансов, чем простые улучшения бизнеспроцессов
Автоматизация бизнес-процессов
- автоматизация административной и финансовой работы
бэк-офиса с помощью роботизированных технологий
обработки (RPA) – 86% без участия человека
- дешевый, простой, быстро приносит
отдачу
- наименее «умный»
- нет высвобождения персонала
- передача задач, которые ранее
решались аутсорсингом (сокращение в
оффшорах, аутсорсинговых компаний)
8
Искусственный интеллект: управление разрывами потребностей
бизнеса и общества
Влияние технологий ИИ на экономику и бизнес
Ожидания
Основные ожидания эффектов от применения:
–
оптимизация бизнес процессов
–
разработка новых продуктов
–
рост производительности труда
–
повышение качества товаров
–
улучшение взаимоотношений с клиентами
Влияние технологий ИИ на экономику и
бизнес
Ловушка ожиданий
– 40% европейских стартапов ИИ* не имеют к ним
– 58%
отношения (Go, которые заявляют, что ведут
– 49%на 15разработку ИИ-решений, привлекают в среднем
50% инвестиций больше, чем обычные Go)– 41%
– 33%
32%
– не более 40% Go, получили прибыль от**–внедрения
ИИ-технологий в бизнес
Критерии эффективности внедрения
–удовлетворенность клиентов/партнеров/инвесторов
–ожидаемые доходы от возврата инвестиции
–качества товаров и услуг
Ограничения развития
управление данными (анализ, интерпретация данного)
наличие необходимой квалификации
необходимость существенного изменения бизнес-процессов
(бизнес-моделей)
9
– 34%на
– около 70% Go не получили изменение влияния
– 33%
бизнес
– 27%
– до 10% Go вернут человеческий фактор в
автоматизированную систему взаимодействия с
– 50%
клиентами***
– 37%
– 27%
Источники:
* MMC Ventures, 2019 / Опрос 2800 стартапов, 13 стран ЕС
** BCG и MIT, 2019 / Опрос 2500 крупных компаний, 97 стран
*** Forrester, ноябрь 2018
9
Влияние технологий ИИ на экономику и бизнес
Выгодно
Невыгодно
для роста продаж
для снижения издержек
использовать собственные разработки
ИИ
использовать чужие технологии ИИ
передавать для внедрения тем, кто их
реально использует
передавать в эксплуатацию в руки ИТдиректорам (снижение выгоды от
внедрения ИИ-технологий до 50%
Невозможно эффективное использование ИИ без
адекватной интеграции в корпоративную стратегию
модернизации устаревших бизнес-моделей
непосредственного контакта с людьми
на использование ИИ – технологий:
• около 50% быстрорастущих компаний (40,6%) внедряют
активно (встроены в корпоративные стратегии и основные
бизнес-процессы)
• около 20% медленнорастущих компаний (18,5%) внедряют
в два раза меньше быстрорастущих
10
* на готовность внедрять
– > 90% быстрорастущих компаний готовы
применить в течение 1-3 лет (93%)
– > 60% медленно растущих компаний готовы
применять в течение ближайших 3-5 лет (64%)
10
Искусственный интеллект: управление разрывами потребностей
бизнеса и общества
Использование традиционных ИКТ
• Использование традиционных ИКТ предприятиями
промышленности Красноярского края, %
задач в рамках сложившегося технологического
уклада
(первичная
цифровая
инфраструктура,
ориентирована на офисные задачи, автоматизированные
системы управления и контроля технологических
процессов по всем стадиям) при возрастании спроса на
инжиниринговые услуги и сервиса по внедрению
цифровых технологий
• Сохранение
80,1-56,3
50,5-46,2
44,0-20,7
22,0
персональные
компьютеры,
Internet,
локальные ВС
• Использование ИКТ для решения традиционных
электронный
обмен данными
с внешними
ИС, с гос.
властью
серверы, webсайты, Intranet,
аккаунт в соц.
сетях, Extranet
облачные
сервисы
высокой
востребованности
традиционных
цифровых
технологий
в
промышленности (технологии сбора, обработки и
анализа больших данных; облачные сервисы) не
позволяют обеспечить качественные преобразования в
производственных процессах и претендовать на
технологическое лидерство
• Количество
промышленных
предприятий
Красноярского
края,
зарегистрированных
в
Государственной
информационной
системе
промышленности (ГИС РФ) составляет 60%, на долю
которых приходится 78% отгруженной промышленной
продукции. Отсутствуют в системе предприятия
пищевой, мебельной промышленности, производства
прочей готовой продукции и др.
11
Искусственный интеллект: управление разрывами потребностей
бизнеса и общества
Использование ключевых цифровых технологий
• Низкая востребованность ключевых цифровых технологий,
обеспечивающих технологическую и цифровую
трансформацию в промышленности Красноярского края, %
Аддитивные
технологии
Цифровые
двойники
Искусственный интеллект
Добыча полезных
ископаемых
1,5
2,1
2,5
Обрабатывающие
производства
5,2
3,3
3,6
Обеспечение эл.
энергией, газом, паром
1,1
1,2
3,3
ВЭД промышленности
• Более высокий уровень востребованности ключевых
цифровых технологий в обрабатывающей промышленности,
%
Ключевые цифровых технологий
Красноярский Россия
край
Облачные сервисы
27,1
25,7
Big Data
26,5
22,4
Интернет вещей
15,8
13,0
RFID
16,5
10,5
Промышленные роботы
17,2
4,3
Аддитивные технологии
5,2
1,4
Цифровые двойники
3,3
1,1
• Виды используемых ключевых цифровых технологий
предприятиями промышленности Красноярского края,
%
Ключевые цифровых технологий
Красноярский
край
Операционные системы
19,2
Big Data
18,6
Цифровые платформы
14,9
Геоинформационные системы
13,6
Промышленный интернет-вещей
10,6
RFID
9,2
Искусственный интеллект
3,5
Промышленные роботы
2,5
Аддитивные технологии
1,2
Цифровые двойники
1,0
12
Искусственный интеллект: управление разрывами потребностей
бизнеса и общества
Сдерживающие факторы технологической, экологической и цифровой
трансформации промышленного развития региона
• Низкая вовлеченность региональных производителей
секторов
промышленности
при
значительной
геополитической и ресурсно-сырьевой важности региона в
обеспечении
технологического
суверенитета
и
национальной безопасности государства
• Низкая глубина переработки промышленных видов
производств, относящихся к высоким переделам, не
позволяющая реализовать потенциал региона для роста
добавленной стоимости и технологического лидерства
• Низкий
потенциал
формирования
высокотехнологичного
и
наукоемкого
секторов
экономики региона, обеспечивающих технологическое
лидерство и рыночную новизну продукции обрабатывающей
промышленности
• Фрагментарный характер развития цифровых
технологий, низкая потребность в ключевых
цифровых
технологиях,
обеспечивающих
технологическую и цифровую трансформацию
• Отсутствие возможности обеспечить качественные
преобразования в производственных процессах,
претендующих на технологическое лидерство
• Отсутствие
сформированного
комплексного
регионального заказа на поиск и разработку
инновационных технологий цифровой интеграции:
управления процессами производственной кооперации
региональных производителей массового спроса
13
Сдерживающие факторы технологической, экологической и цифровой
трансформации промышленного развития региона
Структурные факторы
Инфраструктурные факторы
Рыночные факторы
• Наращивание производственных
Отсутствие полноценной национальной
инновационной системы по этапам
научно-технологического процесса:
1) Потеря лидирующих позиций среди
регионов-экспортёров:
в России
в СФО
2000 г. - 3 место
1 место
2020 г. - 9 место
–
2021 г. - 15 место
3 место
мощностей промышленного развития,
в основном, за счет новых крупных
промышленных предприятий в горнометаллургическом и нефтегазовом
комплексе, что укрепляет отраслевую
структуру сырьевого типа
• Низкий потенциал формирования
высокотехнологичного и наукоемкого
секторов производства,
обеспечивающих технологическую
модернизацию производства и
сервисное обслуживание с
перспективой лидерства на товарных
рынках
• неэффективность финансирования:
академическая и прикладная наука
госкорпораций слабо связана со
спросом на технологические
инновации со стороны
существующих производств и
нового технологичного бизнеса;
• отсутствие инновационно-
технологических решений для
высокотехнологичных компаний на
внутреннем рынке; возможность
развития только за счет импорта
готовых «коробочных решений»;
2) Высокая зависимость от импорта видов
продукции, которую край
мог бы
производить самостоятельно, учитывая
многообразие
природных
условий,
богатство
недр
и
промышленный
потенциал
• слабая связанность капитализации
технологий, полученных по
импорту и результатов собственных
НИР с академической и прикладной
наукой у ведущих технологических
компаний
(Yandex, Goquitive Pilot, НТИ)
14
Искусственный интеллект: управление разрывами потребностей
бизнеса и общества
Оценка потенциала промышленного развития Красноярского края для
экологической, технологической и цифровой трансформации
Приоритетные технологии экологической, технологической и цифровой трансформации
Горно-металлургический сектор
Экологическая трансформация
Цифровая трансформация
Технологическая трансформация
Переход на ESG-критерии в схемах распределения Переход от использования отдельных физических систем и Переключение с традиционных консервативных
капитала по всей цепочке создания стоимости локальных технологий к интегрированным виртуальным технологий, локальных технологических решений
(инициативы по переработке металлов – электронные системам, управляемых данными
(оптимизация, уменьшение рисков) на
отходы; «городская добыча металлов из отходов»; Цифровые технологии (цифровые экраны), обеспечивающие технологические инновации, обеспечивающие
работа с техногенными «месторождениями» полезных «видимость» в режиме реального времени всех цепочек переход на технологии следующего поколения
ископаемых в городах; ликвидация дефицита поставок создания стоимости «от рудника до рынка», как база для Технологии создания новых сплавов, материалов,
ряда критически значимых химических элементов; системных изменений против улучшений отдельных покрытий, наноструктурированных материалов с
переход на новые бизнес-модели; создание новых операций
заданными свойствами (эффект памяти,
стратегических альянсов на основе выбора поставщиков Базовые технологические процессы (дробление горной устойчивость в агрессивных средах):
и клиентов с низким «углеродным следом»)
породы, разделение на фракции) могут оставаться
супержаропрочные сплавы и материалы
Всесторонняя трансформация бизнеса под стандарты неизменными, если обрастают «цифровыми экранами»,
радиационно-стойкие сплавы и материалы
ESG:
которые предоставляют возможность:
коррозионно- и износостойкие стали,
корпоративная стратегическая инициатива
разностороннего анализа и управления базовых
сплавы, покрытия
создание «операционных» групп, занимающихся
процессов
высокопрочные и электропроводные при
окружающей
средой
и
социальными
включения их в меняющиеся конфигурации сложных
высокой температуре алюминиевые сплавы
обязанностями
производственных систем
для авиационной и космической техники
новые организационные модели – службы Приоритетные цифровые технологии в ГМК:
материалы для звукопоглащающих
устойчивого развития
1 Кибербезопасность – удаленные операционные центры,
конструкций
…
обмен данных с различными партнерами (от рудников, Прецизионные микрометаллургические
Технологии экологических безопасностей утилизации дробилок до партнеров по логистике, портов):
технологии, технологии обработки металлов:
отходов и обезвреживания токсических продуктов,
интеграция IT и операционных технологий
ультразвук
переработки
отходов
с
извлечением
ценных
мониторинг операций в режиме реального времени и
плазма
компонентов
облачное обеспечение реагирования на аварийные
электромагнитные поля
Энергоэффективные технологии комплекса и глубокой
сигналы, производственный учет
магнитогидродинамическая обработка
переработки сырья
2 Цифровые технологии сложной аналитики:
Технологии диагностики состояния природных и
визуализация данных в режиме реального времени;
опасных технологических систем
прогнозная аналитика/машинное обучение;
Технологии предварительной концентрации полезного
искусственный интеллект и когнитивные вычисления;
компонента нового поколения
виртуальное моделирование физических сред.
…
15
Искусственный интеллект: управление разрывами потребностей
бизнеса и общества
Оценки потенциала промышленного развития Красноярского края
для экологической, технологической и цифровой трансформации
Оценка потенциала технологий для экологической, технологической и цифровой трансформации
по производственно-технологическим цепочкам
Горно-металлургический сектор
Экологическая трансформация
Цифровая трансформация
Технологическая трансформация
Производственно-технологические цепочки
«Инертные материалы» (неметаллическая продукция минеральных руд)
(производство исходных материалов и оборудования – исходные материалы и оборудование для добычи – добыча нерудных материалов – первичная обработка, логистика,
транспорт – переработка, производство базовых веществ и материалов – производство первичных изделий – промежуточное потребление – конечное потребление – утилизация и
вторичное использование)
Потенциал имеется, но технологии недостаточно развиты в регионе
Сейсмотомография
Производство перспективных технических материалов
Контроль использования
(оксиды металлов, карбиды, нитриды, бориды,
Мониторинг и контроль на строительных площадках
силициды, фосфиды кремния, бора, керамических
Использование дронов для разведки, фотосъемки, диагностики
волокон, нано-аддитивы, стекло, угле и нанокомпозиты,
строительные композиты, стекло-арматура)
Потенциал отсутствует, технологии не используются в регионе
Биотехнологии:
3D- картирование месторождений
Технологии новых материалов:
биовыщелачивание
Использование искусственного интеллекта в оценке объемов отвалов,
самовосстанавливающийся эластичный бетон
биоцементация грунтов
меток, сенсоров для отслеживания партий
нанофильтры
био-кирпич
Использование блокчейна для контроля качества в цепочках поставок,
оксидная и безоскидная керамика
биобелок
бионических датчиков
пьезооптическое сырье
биоочистка сточных вод
Робототехника:
геополимерный цемент и бетон
беспилотный грузовой транспорт
оптопрозрачная керамика
роботы взрывотехники, погрузчики
шлакосиликаты
роботы асфальтоукладчики
прокатные оборудования для высокоточных
Дроны для контроля опасных объектов, складов
деталей
Визуализация объектов строительства, строительные 3D-принтеры
Смарт-контракты
16
Искусственный интеллект: управление разрывами потребностей
бизнеса и общества
Оценки потенциала промышленного развития Красноярского края
для экологической, технологической и цифровой трансформации
Оценка потенциала технологий для экологической, технологической и цифровой трансформации
по производственно-технологическим цепочкам
Горно-металлургический сектор
Экологическая трансформация
Цифровая трансформация
Технологическая трансформация
Производственно-технологическая цепочка
«Добыча и переработка цветных металлов»
(производство исходных материалов и оборудования – материалы и оборудование для добычи и обогащения – добыча и обогащение руд цветных металлов –
получение черного металла – рафинирование – производство проката и сплавов – обрабатывающее производство и дистрибуция – конечное потребление –
обработка отходов и утилизация – переработка вторичного сырья)
Потенциал имеется, но технологии недостаточно развиты в регионе
Новые технологии:
Горногеологические интегрированные системы
снижения энерго- и ресурсоемкости;
Сейсмотомография
снижения вредных выбросов;
Цифровизация цепочек поставок, оценки качества сырья,
комплекснго
использованияе диспетчеризация, оценки качества продуктов, управления логистикой
металлургического сырья
Геопользование беспилотного грузового транспорта
Технологии 3D-печати металлических изделий
Дроны в разведке, топосъемке, контроле шахт, карьеров, складов,
отходов
Потенциал отсутствует, технологии не используются в регионе
Биотехнологии:
Смарт-контракты
Прокатное оборудование для высокоточных
биодобыча;
3D-квартирование месторождений
деталей
биообогащение;
Использование нейросетей
Технологии
производства
новейших
биоочистка сточных вод
Дистанционные системы добычи и поставки руды
сплавов в т.ч. с заданными свойствами
17
Искусственный интеллект: управление разрывами потребностей
бизнеса и общества
Платформенные решения
несоответствие ожиданиям
70-95% составляет риск провала
цифровой трансформации
41% организаций в 2023 году не смогли
достичь желаемых бизнес-результатов DT
VcKinsey, BCG, Bain $ Company
TekSystems
89% крупных компаний в мире
охвачено цифровой трансформацией,
из них лишь 31% добились
ожидаемого роста доходов и 25% планируемого сокращения затрат
70% предприятий, использующих
цифровые технологии (например,
телекоммуникации и средства массовой
информации) и 93% в традиционных
секторах (например, нефтегазовая отрасль,
строительство) не смогли завершить
трансформацию и/или получить
преимущества цифровой трансформации
McKinsey
Forbes
18
Искусственный интеллект: управление разрывами потребностей
бизнеса и общества
Новый промышленный рывок
Платформенные решения как экосистема интеграций взаимодействия власти, бизнеса,
населения территории
+
Обеспечивают доступность к
спросу на производимую
продукцию
-
Создают условия экспансии
(технологическая зависимость
от компании – разработчика)
Цифровая трансформация производственно-технологических и финансовоэкономических бизнес-процессов
+
Структурная оптимизация
затрат на основе более
точного учета спроса
-
Структурная безработица
(потеря рабочих мест в
реальном секторе, снижение
качества рабочих мест)
19
Искусственный интеллект: управление разрывами потребностей
бизнеса и общества
Новый промышленный рывок
Цифровая трансформация промышленного развития и пространственнотерриториального развития регионов
+
Сокращение цифрового
неравенства территорий,
возможность предиктивного
управления и оптимизации
мер государственной
поддержки
-
Не позволяет конвертировать
преимущества цифровых
технологий в факторы
экономического роста
(отсутствие мотивации,
профессиональных
компетентных кадров)
20
Искусственный интеллект: управление разрывами потребностей
бизнеса и общества
Создание цифровых платформенных решений – как экосистемы интеграции
взаимодействия бизнеса, государства, инвесторов
Нормативно-правовое
регулирование оптимизации
закупок, логистических цепочек
финансовых форматов торговых
сделок
Интеграция IT – технологий,
технологическое оборудование,
механизмы реализации
Цифровая платформа
производственной
кооперации
Цифровое моделирование и
управление водными, земельными,
лесными, биоресурсами,
процессами переработки отходов
на территории присутствия
Управление бизнес-процессами с
массовыми потребительскими
рынками и муниципальной
властью
21
Искусственный интеллект:
управление разрывами потребностей
бизнеса и общества
Васильева Зоя Андреевна
Директор Института
управления бизнес-процессами
Сибирский Федеральный университет
докт. экон. наук, профессор
V Международная научно-практическая
конференция «Искусственный интеллект:
техногенность против социальности»
Красноярск, 29-30 мая 2024г.
