Искусственный интеллект в бизнесе Казахстана: от чата до прибыли
Как казахстанские компании начинают системное внедрение ИИ в производственные процессы и сумеют ли они заработать на этом
Практика применения искусственного интеллекта в бизнесе за последний год вышла на новый уровень. Компании уже не спрашивают, что можно сделать на базе ИИ, но все чаще задаются вопросом, сколько денег принесет им внедрение технологии. Казахстанским CEO сегодня важно определиться, какую работу должны выполнять люди, какую — агенты, а какую — они совместно?
IT диктует тренды
Для казахстанского бизнеса сегодня один из главных вопросов звучит так: как перестать быть пользователем чужих ИИ-инструментов и начать строить на их основе новые прибыльные бизнес-модели? Логично, что одними из первых шаг во внедрении более сложных решений сделали технопредприниматели и основатели цифровых продуктов.
К примеру, в девяти инсультных центрах страны работает основанная Досжаном Жусуповым платформа Cerebra AI, помогающая распознать инсульт на ранней стадии при помощи анализа снимков и начинать лечение без промедления. (В 2021 году в стартап инвестировал $1 млн основатель Freedom Holding Тимур Турлов, № 2 рейтинга 75 богатейших бизнесменов Казахстана с состоянием $5,8 млрд и № 4 рейтинга 50 самых влиятельных бизнесменов Казахстана. — F).
Разработчик ПО QazCode, «дочка» «Beeline Казахстан», вместе c Министерством ИИ и цифрового развития РК разработала KazLLM — большую языковую модель, ориентированную на казахский язык. Помимо казахского она так-же поддерживает русский, английский, турецкий языки, что делает ее базой для самостоятельных инструментов работы в мультиязычной среде. Языковая модель была интегрирована в приложение телекомоператора Janymda, где запустили новый продукт AI Tutor — помощника для изучения казахского языка.
Внедряют искусственный интеллект в свои продукты и владельцы сервисов цифрового развития. Основатель и генеральный директор компании Documentolog Байжан Канафин рассказывает, что среди клиентов компании интерес к ИИ максимально высок. Рынок понимает, что отдельно стоящие чат-боты или коммерческие решения — помощники, которые не интегрированы во внутренние процессы компании, — рано или поздно перестают быть эффективными и не умножают выручку.
«Запрос со стороны клиентов подтолкнул нас к созданию, по сути, нового продукта — мультиагентной платформы электронного документооборота, на которую мы постепенно переводим своих клиентов. И на примере самых рутинных процессов, таких как обработка заявок, техподдержка, контроль исполнительской дисциплины, отчетность, мы увидели, насколько повысилась эффективность работы и сократились затраты», — рассказывает Канафин.
ИИ на стройке и на буровой
Производственный сектор также видит перспективы применения ИИ в разных сферах своей деятельности. Один из крупнейших производителей золота в стране Solidcore Resources активно внедряет искусственный интеллект в прохождение медицинских осмотров. Руководитель производственной дирекции Solidcore Eurasia Таиржан Салыков рассказал, что такая технология уже внедрена на Бакырчикском горнодобывающем предприятии в области Абай. Теперь диагностика состояния сотрудников перед сменой занимает считаные минуты, а ИИ-система исключает человеческий фактор: если у работника выявлено повышенное давление, признаки переутомления или алкогольного опьянения, доступ к опасным работам блокируется автоматически. «Предотвращая инциденты на ранней стадии, мы не только бережем жизни наших сотрудников, но и эффективно управляем бюджетом, направляя средства на развитие, а не на ликвидацию последствий ЧС», — отмечает Салыков.
По его словам, Solidcore Resources готовится к запуску в Костанайской и Павлодарской областях еще двух ИИ-продуктов — систем точечного и зонального позиционирования персонала и цифрового ассистента оператора. Первая система позволит в режиме реального времени отслеживать местонахождение каждого сотрудника и мгновенно оповещать об угрозах в опасных зонах. А цифровой ассистент оператора обеспечит полноценную интеллектуальную поддержку принятия решений работниками, помогая персоналу предотвращать аварии. «До конца года внедрят еще один проект — систему мониторинга и управления процессом флотации (физико-химический метод разделения минералов и загрязняющих веществ. — F). Процесс обогащения полезных ископаемых будет контролировать ИИ, что позволит минимизировать потери металла и снизить расход реагентов», — объясняет Салыков.
В энергетике ИИ-решения позволят перейти от реактивного управления инфраструктурой к прогнозному, что особенно важно для сложной энергосистемы. Управляющий директор по IT АО «KEGOC» Алибек Бощанов рассказывает, что в его компании используют разработанные на базе ИИ модели прогнозирования генерации возобновляемых источников энергии (ВИЭ), это позволяет точнее планировать режимы энергосистемы и баланс производства и потребления электроэнергии. В корпоративном документообороте компании алгоритмы искусственного интеллекта помогают обрабатывать и классифицировать документы, сокращая время обработки и повышая прозрачность процессов.
«Казахстанский рынок сегодня находится на этапе перехода от точечных экспериментов с ИИ к его системному применению в бизнес-процессах — для автоматизации операций, обработки данных и поддержки управленческих решений. На этом этапе формируется база для следующего шага — появления новых сервисов и бизнес-моделей, основанных на данных и алгоритмах», — отмечает специалист.
В качестве одного из примеров ИИ как самостоятельной платформы для роста бизнеса эксперты упоминают интеллектуальную платформу Armeta AI, автоматизирующую процесс экспертной оценки и согласования строительных проектов. Система разбирает пакет документов — находит расхождения, выделяет подозрительные элементы. Для застройщиков это означает сокращение времени прохождения экспертизы с месяцев до дней, для конечных потребителей — повышение качества строительства и возможность получить полную информацию об объекте до покупки. При этом финальное решение все равно принимает инженер — утверждает выводы и несет ответственность.
Предиктивная аналитика позволяет прогнозировать отказы оборудования до того, как они произойдут. Системы компьютерного зрения на буровых платформах и нефтепроводах в реальном времени выявляют дефекты и утечки. Вместо многочасового анализа показателей датчиков инженеры получают готовые диагностические заключения, а для экономики добычи ИИ-эффект сложится из трех составляющих: сокращение простоев оборудования (международные оценки дают 30–50 %), оптимизация логистики (экономия до 15 % затрат) и повышение эффективности разведки. По прогнозам экспертов, в ближайшее десятилетие в нефтегазовом секторе ИИ войдет во все ключевые контуры управления, а в строительстве доля проектов с BIM-моделированием должна достичь как минимум трети.
Осторожные клиенты
Внедрение многих моделей для развития бизнеса пока стопорится на стороне клиента — как по объективным, так и по субъективным причинам. В проекте тендерного агрегатора bids.do, основанного предпринимателем Виталием Тренкеншу, ИИ применяется для анализа тендерной документации и каталогов товаров поставщиков. Система автоматически определяет, какие тендеры соответствуют конкретному продукту, проверяет соответствие техническим требованиям и оценивает вероятность успешного участия. Казалось бы, следующий логичный шаг — автоматизировать участие в тендерах через ИИ-агента. Но поставщики не доверяют технологии, опасаясь делегировать ей такие решения, и нанимают для работы с системой отдельного человека.
С похожей проблемой сталкиваются и профессионалы в сфере консалтинга и финансов. Здесь ИИ пока остается скорее продвинутым ассистентом, чем самостоятельным элементом бизнес-модели, хотя и показывает результаты — прежде всего в разработке и ускорении создания цифровых продуктов. Команды быстрее пишут код, быстрее тестируют гипотезы и анализируют данные. По мнению управляющего директора консалтинговой компании Axellect Антона Мусина, основным барьером остается доверие к результатам моделей. Несмотря на готовность архитектур и появление agent-ready-инструментов, банки пока не готовы полностью передавать ИИ взаимодействие с клиентами или критически важные внутренние процедуры.
«Финансовый сектор по своей природе более закрыт: работа с персональными данными и требования комплаенса делают внедрение более осторожным. Поэтому ИИ станет самостоятельной частью бизнес-модели, скорее всего, когда рынок накопит достаточный уровень доверия к результатам моделей и появятся проверенные практики их использования», — прогнозирует собеседник.
Что будет дальше?
Компании, внедряющие ИИ-решения в свой бизнес, также предпочитают действовать осмотрительно и придерживаться принципа «доверяй, но проверяй». Эксперты предупреждают: большинство компаний пока не готовы отдать ИИ право принимать решения, даже там, где он объективно точнее человека. Это уже вопрос не технологий, а управленческой культуры и доверия к алгоритмам. Принятие Закона об ИИ в конце прошлого года сильно дисциплинировало рынок в этом плане, отмечает Байжан Канафин. Поставщики ИИ-решений делают акцент на безопасности данных, прозрачности использования ИИ, уведомляют об использовании ИИ-агентов, разворачивают ИИ на собственных ресурсах — словом, делают все, чтобы предоставить клиентам максимально безопасное и защищенное решение.
Даже в сфере кибербезопасности, где ИИ из эксперимента превратился в операционную необходимость, уровень скептицизма традиционно высок. ИИ — это усилитель экспертизы, инструмент аналитика, но финальное слово всегда остается за человеком, говорит Арнур Тохтабаев, основатель и главный архитектор казахстанского разработчика решений кибербезопасности tLab Technologies.
«Когда мы говорим, что наша песочница использует машинное обучение для выявления длительных, целенаправленных APT-атак (от англ. Advanced Persistent Threat), это означает лишь одно: алгоритмы помогают заметить то, что человек мог бы пропустить. Любое финальное решение всегда остается за архитектором безопасности компании-клиента. Мы максимально контролируем модели, на которых обучается ИИ, они проходят верификацию на реальных данных и никогда не дообучаются «в бою» без нашего прямого участия — в защите от целевых атак цена ошибки слишком высока, чтобы отдавать ее на откуп «черному ящику», — категоричен Тохтабаев.
В маркетинге, где ИИ изначально был призван упростить коммуникации, столкнулись с последствиями чрезмерного увлечения «искусственными» текстами, которые уже воспринимаются как безликий информационный шум, аудитория перестала доверять тексту как таковому. Директор по работе с медиа казахстанского продуктового бюро Heartland Александра Волкова прогнозирует, что в ближайшие пару лет роль «просто текста» в маркетинге сойдет на нет. На первый план выйдут вещи, которые ИИ не может подделать: живой голос, узнаваемый визуальный стиль и подлинные человеческие эмоции в коммуникации, и однозначно выиграют те, кто в своих информационных продуктах сможет предложить не очередной сгенерированный пост, а живой разговор.
Внедрение автономного ИИ в крупных компаниях может затормозиться из-за проблем доверия и возможности аудита. Пока не появятся средства контроля ИИ в реальном времени, многие пилоты рискуют тихо умереть — и никогда не стать самостоятельной технологией для заработка денег. Но международный опыт показывает: побеждают не те, кто быстрее внедрил технологии в продукты, а те, кто сумел построить на их базе новые бизнес-модели.