Цифровое сознание предприятия: ИИ меняет Россию
Мы живем в стремительно меняющемся мире — не успели отшуметь такие тренды, как цифровизация и индустрия 4.0, о которых массово стали говорить менее десяти лет назад, как на повестку дня в сфере управления предприятиями вышла новая глобальная тема: искусственный интеллект. И пока в обществе идут споры о том, насколько разумным и самостоятельным может быть такой инструмент, представители реального сектора экономики активно внедряют ИИ в бизнес-процессы, получая дополнительные конкурентные преимущества.
О том, с какими сложностями сталкиваются компании при внедрении искусственного интеллекта, какие новые возможности эта технология открывает для развития бизнеса, какая инфраструктура необходима для развития ИИ и какие перспективы для человечества несет массовое внедрение подобных систем, говорили участники сессии «Цифровое сознание предприятия. Как ИИ меняет Россию» — одного из мероприятий конференции «Цифровая индустрия промышленной России», которая проходит в эти дни в Нижнем Новгороде.
По словам генерального директора компании, развивающей экосистему корпоративных коммуникаций, IVA Technologies Станислава Иодковского, со временем корпоративное цифровое сознание предприятия накроет большинство процессов, в том числе и планирование деятельности: в workflow сотрудников будут попадать рекомендации и задачи, которые необходимо выполнить. Формируя и внедряя такие системы, представители бизнеса получат возможность быстрее и точнее принимать решения, адаптировав цифровое сознание предприятия и используя канал корпоративных коммуникаций как источник наиболее оперативной информации для принятия решений.
В настоящее время в IVA Technologies развивают универсальные коммуникации совместно с ИИ — цифровое сознание предприятия, принимающее решения на основе суммы знаний сотрудников компании. У решений выделяются два ключевых критерия успешности: своевременность и точность. От глубины контекста зависит выходная информация. И если раньше были доступны небольшие объемы загрузки, порядка 20 страниц текста, то сегодня уже более 500 страниц — этого достаточно для целого ряда сценариев применения системы. Например, чтобы отследить исполнение поручений через переписку сотрудника и протоколов проведенных ранее ВКС.
Вице-президент по цифровизации и информационным технологиям АО «ТВЭЛ» (госкорпорация «Росатом») Евгений Гаранин, говоря про цифровое сознание, отметил, что пока не видел технологического стека ни в мире, ни в России, который бы заменил сознание человека. Технологии недостаточно готовы, чтобы получить сильный искусственный интеллект. Приходится двигаться очень медленно, с большим трудом, потому что даже на промышленных предприятиях не хватает данных, чтобы учить модели.
При этом уже есть базовая автоматизация: EPDM-система, MES-система, лабораторные — каких только систем нет, и везде полно данных. Основной бизнес АО «ТВЭЛ» — производство ядерного топлива. Все атомные электростанции в России и каждый шестой реактор в мире работают на этом топливе. Плюс у нас 10 других бизнесов — достаточно большой инвестиционный бизнес. Везде внедряется искусственный интеллект. Этот процесс можно условно разделить на три части.
ИИ в цеху: платформа «АтомМайнд» от Росатома предсказывает качество продукции на середине технологического цикла для циркониевых трубок, чтобы минимизировать брак и экономить ресурсы. Гипотеза заключается в том, что можно перенацелить или переплавить продукцию, если прогноз неблагоприятен. Такие решения тиражируются по всему дивизиону.
В корпоративных процессах: компания внедрила технологию GPT для ответов на вопросы сотрудников, что сокращает время на изучение нормативных актов и упрощает запуск новых IT-проектов. Кроме того, создана модель для прогнозирования выгорания сотрудников, чтобы удержать ценные кадры.
В области закупок и конкурсных процедур: для проверки технических заданий и извлечения данных из различных источников, что ускоряет и упрощает процесс согласования и закупок. Это позволяет избегать проблем с конкурсами, предвидеть и предотвращать возможные проблемы.
С помощью ИИ АО «ТВЭЛ» также решает наукоемкие задачи, такие как настройка импортного оборудования и разработка технологий производства на основе 3D-моделей. В будущем планируется автоматизировать проверку BIM-моделей на соответствие техническим заданиям заказчика с помощью искусственного интеллекта. Технологии искусственного интеллекта уже изменили российскую промышленность: компании активно внедряют и пилотируют новые технологии для повышения эффективности и адаптации к быстро меняющемуся миру.
Руководитель проектного офиса «Северсталь Диджитал» Эдуард Ставрати отметил, что его компания сталкивается с нехваткой данных и активно рассматривает внедрение больших языковых моделей для оптимизации процессов. Эдуард обозначил два ключевых сценария применения технологий ИИ в компании: автоматизация ответов на юридические вопросы и упрощение процессов обучения новых сотрудников, в том числе в части охраны труда и безопасности.
«Северсталь Диджитал» занимается разными решениями, не ограничиваясь языковыми моделями, обращая внимание на экономическую эффективность внедряемых решений. Важным направлением является развитие систем ИИ в области качества, уже обязательных для аттестации продукции на ключевых производствах.
Ведется проектирование цифрового двойника предприятия, объединяющего разрозненные инициативы под единым ИИ, что может способствовать более эффективному управлению процессами. Учитывая тот факт, что компании активно стремятся интегрировать ИИ в свою деятельность, достижение полноценного цифрового сознания предприятия возможно на горизонте десяти лет.
Директор по искусственному интеллекту, руководитель практики по внедрению ИИ для внешних клиентов «Сбер БизнесСофт» Максим Иванов подчеркнул важность целеполагания и планирования. Сегодня многие компании хотят внедрять новые технологии, но не всегда понимают свои цели и задачи. Часто они слышали о каких-то популярных решениях и просто хотят их внедрить. Вопрос в том, насколько такие компании готовы к цифровой трансформации и использованию искусственного интеллекта.
Говоря про цифровое сознание, что в контексте предприятия означает наличие знаний внутри коммуникационного пространства, в целом это реалистичная задача. Если же говорить о цифровых двойниках, до этого еще далеко. Сейчас искусственный интеллект используется для решения конкретных прикладных задач и повышения эффективности операций. Рынок пока не готов к радикальной трансформации бизнес-процессов.
Уровень цифровой зрелости не всегда коррелирует с размером компании. Цифровая зрелость варьируется от начального этапа, когда нет стратегии и команды, а работа идет с коробочными решениями для базовых задач, через появление собственных данных, когда компании начинают использовать более сложные решения, к созданию собственных разработок. Например, на российских заводах качество контролируется в основном людьми, и лишь небольшое количество предприятий использует видеоаналитику — это указывает на большой объем работы, который еще предстоит проделать. Для успешного развития и внедрения современных технологий компаниям важно уметь взаимодействовать и делиться опытом.
Президент ГК «Максима» Борис Вольпе обратил внимание собравшихся на то, что искусственный интеллект не должен лишать человека его творческой составляющей в работе. ИИ не способен генерировать что-то по-настоящему новое — это задача человека, в этом его ценность. Современные алгоритмы ИИ представляют собой плоские сети, которые ограничены в своем развитии по сравнению с человеческим мозгом, который функционирует как гиперсеть. Из-за этого текущее состояние ИИ не может создавать произведения на уровне, который способен представить человек, поэтому мы все еще предпочитаем музыку и книги, созданные людьми, а не ИИ.
Использование искусственного интеллекта помогает в автоматизации базовых операций, однако возникают две проблемы: как растить уникальных специалистов и генерировать скрытое знание, из которого рождается гениальность. Создание датасетов из мастерства — это сложная задача, связанная с понятием «скрытого знания».
В ситуациях, когда сотрудники выполняют рутинные, но важные задачи, эти технологии могут оптимизировать процесс, снижая ошибки и ускоряя обучение сотрудников. При этом в вопросах, требующих творческой деятельности, ИИ остается вторичным источником, так как опирается на уже существующие данные и не способен создавать инновации на уровне, сравнимом с человеческим умом.
— Конкурентное преимущество компании и ее уникальность в значительной мере определяются так называемым скрытым знанием наиболее опытных работников. Задача превратить скрытое знание в общедоступный интеллектуальный актив всегда являлась ключевым вызовом для компаний, и средства ИИ пока не преуспели в "добывании" скрытого знания. Будучи эффективным в поддержке решения работниками операционных задач и работе с существующими базами знаний, ИИ пока не стал источником принципиально нового корпоративного знания. В значительной степени причина этого в том, что алгоритмы LLM- и GPT-моделей линейны, тогда как сознание человека структурно представляет собой гиперсеть. Когда нейросети смогут перейти на аналогичный сознанию человека уровень и получится ли вообще этого достичь, остается загадкой, хотя именно это в конечном итоге должно определить возможность достижения "технологической сингулярности", — отметил Борис Вольпе.
Важно понять, как можно извлечь и передать мастерство опытных специалистов для улучшения производственных процессов. Есть эксперты, чьи результаты выделяются. Вопрос в том, как извлечь и формализовать их мастерство. Современные нейросети, такие как трансформеры, работают на основе принципа энкодера и декодера и фиксируют латентное пространство — место, где зафиксировано скрытое знание. Чем больше нейросеть, тем лучше она захватывает эти знания и взаимосвязи факторов. В теории, с увеличением размеров сетей, мы можем приблизиться к созданию общего искусственного интеллекта.
Для достижения технологической сингулярности необходимо разработать алгоритмы, которые смогут оперировать на когнитивном уровне, подобно человеческому мозгу. Это позволило бы преодолеть существующие ограничения и обеспечить более высокие уровни оригинальности и мастерства в создании контента. Ведущие компании активно исследуют пределы этих технологий. Вопрос в том, будут ли эти сети находить скрытое знание сами или нужно будет извлекать его из конкретных специалистов. Важно помнить, что средства для обеспечения конкурентных преимуществ компаниям создаются прежде всего уникальными специалистами и их развитие — задача, стоящая перед корпоративным управлением.
Руководитель направления цифровизации производства «К2Тех» Иван Балашов отметил, что внедрение искусственного интеллекта на предприятиях затрагивает несколько важных аспектов. Сначала происходит стандартный процесс: формирование рабочей группы, написание ТЗ, проведение приемочных испытаний и торжественное объявление о запуске ИИ. Но затем возникает проблема: сотрудники не готовы к использованию новой системы. Она даже может вызвать сопротивление.
В условиях, когда сотрудники привыкли к рутинным задачам, необходимость осваивать новый инструмент кажется им дополнительной нагрузкой. Обычно вместо мотивации или диалога с сотрудниками руководство пытается принудить их к использованию ИИ, что не всегда дает позитивные результаты. Лучшим подходом было бы вовлечение сотрудников на ранних этапах планирования и разработки ИИ, чтобы они понимали, как именно эта технология облегчит их работу.
Например, на предприятии по переработке птицы сотрудники могут опасаться, что автоматизация лишит их работы. В действительности же они могут просто переместиться на другие участки производства — это надо донести до них через диалог. Генри Форд и его конвейер показали, что успешное внедрение технологий требует учета потребностей и интересов сотрудников. Форд предложил работникам формулу, по которой они работали меньше, но зарабатывали больше, что значительно повысило их производительность и лояльность. Это показывает, что любой технологический прогресс требует гармоничной интеграции.
Компания «К2Тех» внедрила систему унифицированных коммуникаций и нейросетей, которая заменяет ручную работу по организации конференций и рассылке графиков. Новая система выполняет задачи быстрее и точнее, она продолжает развиваться, выполняя все больше функций благодаря искусственному интеллекту: успешно используется для создания стенограмм, извлечения поручений из ВКС и автоматизации разработки, существенно ускоряя ее. В результате удалось значительно повысить эффективность рабочих процессов и наметилась тенденция перехода от частных решений к всеобщему применению ИИ.
Партнер агентства «К2», пиар-консультант и эксперт по ИИ Георгий Лобушкин рассказал про влияние нейросетей и искусственного интеллекта на профессии, связанные с коммуникациями, медиа и творчеством. В этих областях ИИ уже применяется. Например, вместо десяти сотрудников пресс-служба может теперь обойтись двумя: человеком и промт-инженером. Однако нейросети пока не могут полностью заменить творческое начало, свойственное людям, но уже могут повысить эффективность человеческого труда и высвободить дополнительные ресурсы для компании. Сейчас уже стало абсолютно понятно, что будущие профессионалы в медиа, пиаре и прочих сферах должны осваивать навыки взаимодействия с ИИ, чтобы оставаться конкурентоспособными.
Директор по искусственному интеллекту, руководитель практики по внедрению ИИ для внешних клиентов «Сбер БизнесСофт» Максим Иванов затронул вопросы безопасности и эффективного взаимодействия. Разработчики беспокоятся о защите своих моделей искусственного интеллекта от кражи и несанкционированного использования, предлагая использовать криптографические ключи для защиты моделей и данных, что может снизить доступность передовых нейросетей. И хотя сообщество open source активно разрабатывает модели ИИ, есть риск, что новейшие достижения в области мультимодальных моделей станут недоступными для широкой аудитории из-за защитных механизмов. Серьезным вызовом является также производственная мощность вычислительных систем для работы с крупными нейросетями, особенно когда объемы данных и сложность вычислений растут. Некоторые корпорации предпочитают иметь такие системы в своей инфраструктуре, а не в облаке.
В целом наблюдаются положительные тенденции. Даже несмотря на неожиданные изменения, такие как отключение от SWIFT в 2022 году, технологическое развитие российских компаний последние годы резко ускорилось. А появление отечественных решений в вычислительной технике вызывает оптимизм и позволяет надеяться на успешное преодоление всех вызовов.
Подводя итоги встречи, участники отметили, что внедрение ИИ уже принесло бизнесу положительный эффект через значительное повышение эффективности труда. В дальнейшем эта технология поможет закрыть кадровый дефицит и автоматизировать рутинные задачи, даст хороший толчок в развитии прикладных технологий, а навыки работы с ИИ уже в ближайшее время станут таким же стандартным требованием для соискателей, каким когда-то стали навыки работы с ПК.
