Исследование: 70% российских предприятий пока не окупили инвестиции в ИИ

Фото: pixabay.com

Консалтинговая компания TRIADA Partners (бывшие партнеры и консультанты Mckinsey & Company) проанализировала данные по использованию технологий искусственного интеллекта более 10 крупнейших компаний-клиентов, крупных и средних бизнесов на российском рынке в сегментах горной добычи, металлургии, добычи нефти и строительной отрасли. Согласно данным консалтеров, около 70% исследуемых корпораций на текущий момент не окупили инвестиции в технологии искусственного интеллекта, в частности, генеративного.

Также 70% российских компаний уже применяют ИИ в своей работе по результатам исследования Центра аналитических продуктов VK Predict и Prognosis. На текущий момент средний срок окупаемости инвестиций в ИИ-технологии для российских компаний составляет в среднем 2-3 года. По прошествии этого периода многие бизнесы по-прежнему не могут компенсировать понесенные затраты. Наиболее остро данный вопрос в практике работы с клиентами TRIADA Partners стоит для промышленности - компании данной специализации внедряют ИИ в целях оптимизации производственных процессов и проведения предиктивной аналитики; энергетики и сырьевых отраслей - они используют технологии искусственного интеллекта для предсказания аварий и оптимизации логистики; в госуправлении и обороне ИИ интегрируют для анализа больших данных. Стоимость готовых ИИ-решений (модель и поддержка) у вендоров сегодня превышает десятки и даже сотни миллионов рублей, а также обязывает компании делиться с вендором данными, что вызывает опасения в вопросах безопасности и реальной ценности сделки для обеих сторон.

Основными причинами, которые препятствуют своевременному возврату инвестиций, в TRIADA Partners считают отсутствие единой стратегии и координации ИИ-проектов, что приводит к конфликтующим решениям, а также несистемность трансформаций. Одиночные пилоты, по мнению экспертов, не дают системного эффекта, необходимо охватывать все ключевые и поддерживающие функции (производство, маркетинг, HR, закупки, финансы, юристы).

В компании также обозначили, что окупить инвестиции в технологии ИИ позволит коммерциализация и вывод собственных разработок на рынок, когда успешные корпоративные проекты становятся самостоятельным продуктом или сервисом для внешнего рынка или когда в рамках экосистемы корпорации предлагают ИИ-платформы партнерам и клиентам. Кроме этого, важно приоритезировать кейсы с ощутимым эффектом, решающие конкретные бизнес-задачи и ставить четкие цели и KPI. Имеет значение степень адаптации организационной структуры под ИИ. По мнению экспертов TRIADA Partners, лучшая практика — это гибридная модель, при которой создается центр ИИ-экспертизы для разработки методологии, стандартов и обучения, а также формируются проектные команды в бизнес-единицах для внедрения в конкретные процессы.

По данным аналитики консалтинговой компании усредненное распределение бюджета компаний на процесс интеграции технологий ИИ происходит следующим образом - затраты на разработку и обучение модели (25%), формирование команды разработчиков и обучение персонала (25%), процесс интеграции в текущую IT-инфраструктуру, включая перестройку IT-ландшафта, закупку облака и лицензий (15%), создание датасета для сбора и обработки данных (15%), создание условий для тестирования и эксплуатации, включая энергопотребление (10%), управление изменениями, то есть перестройка процессов и ролей (5%) и риск-менеджмент (5%).

«Скорость и повсеместность интеграции ИИ имеет обратную сторону - пока не для всех компаний очевидна эффективность таких технологий, правильный алгоритм их внедрения и использования, что приводит к увеличению сроков окупаемости инвестиций. В сложившейся ситуации бизнес находится в поиске решений оптимизировать затраты. Все больше компаний прибегают к использованию open source решений. Среди компаний-клиентов TRIADA Partners более половины предпочитают ИИ-модели с открытым кодом. Такие модели бесплатны, инвестиции требуются только в инфраструктуру (50-100 млн руб.)», - дополнил управляющий партнер TRIADA Partners Сергей Заборов.