Книжный куб

Искусственный интеллект в России — 2025: тренды и перспективы (Рубрика #AI) В эти выходные я внимательно прочитал полный отчет, который подготовили консалтинговая компания «Яков и Партнёры» совместно с Яндексом (бизнес-взгляд + технологическая экспертиза). Отчет опирается на три источника данных: опрос 150 технических директоров крупных компаний (из 16 отраслей), опрос 150 вендоров AI решений, опрос 3500+ жителей России. Кроме этого были проведены глубинные интервью с лидерами индустрий - чтобы заглянуть под поверхность цифр. Краткий разбор результатов есть на лендинге организаторов, где есть цитаты вида Согласно опросу СТО, за два года генеративный ИИ вышел далеко за рамки точечных экспериментов: среднее количество функций, где запущены пилоты или полное внедрение, выросло с 2,4 в 2023 г. до 3,1 в 2025-м, а сама технология используется уже в 80% ключевых бизнес-функций Про восприятие таких цитат я уже упоминал в посте "Опросы руководителей и связь с реальностью", но сегодня я расскажу про общую структуру отчета и те моменты, что показались мне интересными: - Авторы исследовали четыре ключевых направления развития ИИ к 2025 году: genAI, NLP & Speech, CV, RecSys. Эти технологии используются в компаниях и являются драйверами роста. В самом отчете разюираются тренды по каждому из этих направлений - Структура отчета примечательна -- Сначала приводится картина общего состояния рынка AI в России и уровня внедрения технологий, с оценкой экономических эффектов от внедрения ИИ -- Далее следуют детальные главы по каждой из 4 технологий: где используются, как прогрессируют, какие кейсы наиболее популярны -- В заключении авторы делятся общим саммари и своим взглядом на будущее, а также приводят рекомендации для всех Основные выводы можно почерпнуть из заключения и я попробую их тезисно рассказать Генеративный ИИ - это горизонтальная платформа Авторы подчёркивают, что GenAI теперь рассматривается не как отдельная технология, а как горизонтальная основа, которая пронизывает и преобразует все остальные направления (NLP, CV, RecSys). GenAI становятся универсальной средой, на базе которой можно решать самые разные задачи. Эра foundation-моделей и агентных систем. Рынок вступает в новую фазу, где на сцене доминируют базовые модели (foundation models) и автономные ИИ-агенты. Современные большие модели больше не пассивные хранилища знаний - они превращаются в активных исполнителей. Появляются протоколы взаимодействия между ними, и вместо привычных приложений мы всё чаще будем работать с умными сервисами, которые действуют от нашего имени. Барьеры внедрения AI уже на только в “железе” Если раньше главными ограничениями были технологии и доступ к мощностям, то теперь ключевые барьеры - организационные и инфраструктурные. Внедрению ИИ мешают не отсутствующие алгоритмы, а стоимость масштабирования (инфраструктура, инференс, перестройка процессов) и консерватизм компаний и пользователей. Будущее AI в РФ по версии авторов: перспективы весьма оптимистичные Российская AI-экосистема входит в фазу масштабирования. По оценкам, к 2030 году эффект от ИИ для экономики РФ может достигнуть 7,9–12,8 трлн ₽ в год (≈5,5% ВВП) - это сопоставимо с прибылью всей банковской отрасли! При этом дело не только в снижении затрат, но и в росте выручки за счёт новых продуктов и персонализации сервисов. Авторы уверены: через несколько лет внедрение ИИ станет вопросом выживания для большинства компаний В конце авторы отчета раздали советы всем - Бизнесу - строить единые AI-платформы для моделей/данных/инструментов, по возможности в облаке для гибкости. Фокусироваться на нескольких приоритетных кейсах внедрения и трезво планировать эффект (12–24 мес на окупаемость, а не ждать чудес завтра). - Государству - расширить меры поддержки AI-инициатив: гранты, субсидии на R&D, налоговые льготы и доступное финансирование, ... - Пользователям - не отставать: системно осваивать AI-инструменты в учёбе и работе, прокачивать навыки работы с данными и критически оценивать результаты работы моделей. #Engineering #AI #Metrics #Software #Productivity #Economics