В России формируется система регулирования искусственного интеллекта: определяются критерии национальных ИИ-моделей, готовятся подзаконные акты, создаются профильные рабочие группы, обсуждаются вопросы использования интеллектуальной собственности при обучении моделей и доступа ИИ к государственным информационным системам. Однако одновременно с разработкой правил необходимо расширять практическое применение технологий в промышленности и других отраслях экономики.
Об этом говорится в экспертной колонке заместителя председателя Комитета ТПП РФ по энергетической стратегии и развитию топливно-энергетического комплекса, члена Совета ТПП РФ по финансовому рынку и инвестициям, директора по развитию консалтинговой платформы «Горнопромышленная стратегия» Василия Ракитина, опубликованной на сайте Торгово-промышленной палаты РФ.
По данным исследования «Искусственный интеллект в России — 2025», подготовленного компанией «Яков и Партнёры» совместно с «Яндексом», 71% крупных российских компаний уже применяют генеративный ИИ хотя бы в одной бизнес-функции. При этом уровень внедрения существенно различается в зависимости от отрасли, а на многих предприятиях использование технологии пока ограничивается отдельными пилотными проектами.
«Регулирование искусственного интеллекта не должно опережать его внедрение в реальный сектор экономики», — считает Василий Ракитин.
По его словам, для промышленных компаний главным критерием является не формальный статус используемой ИИ-модели, а конкретный производственный результат. Предприятиям необходимы технологии, которые помогают прогнозировать отказы оборудования, снижать риски, контролировать качество продукции, сокращать издержки и повышать производительность труда.
Одним из следующих направлений государственной политики, по мнению эксперта, должно стать стимулирование спроса на ИИ со стороны промышленности. Развитие отечественных моделей необходимо для обеспечения технологического суверенитета, однако без масштабного внедрения российские разработки не смогут в полной мере влиять на эффективность экономики.
Среди основных препятствий Ракитин называет высокую стоимость внедрения, недостаток отраслевых компетенций, сложности интеграции новых решений в действующие производственные процессы и дефицит подтверждённых успешных практик. Эти факторы особенно критичны для предприятий, которые не располагают собственными крупными ИТ-подразделениями и ресурсами для длительных экспериментов.
В колонке отмечается, что результативность государственной политики в сфере искусственного интеллекта необходимо оценивать не только по количеству разработанных моделей и принятых нормативных актов. Более показательными критериями должны стать число фактических внедрений, полученный предприятиями экономический эффект, рост производительности труда, снижение издержек и повышение промышленной безопасности.
На площадке ТПП РФ уже обсуждаются практические механизмы применения ИИ в промышленности. Василий Ракитин предложил провести комплексное исследование цифровых барьеров внедрения искусственного интеллекта в горнопромышленном комплексе. Предполагается выявить организационные, технологические, финансовые и нормативные препятствия, с которыми сталкиваются предприятия, а затем подготовить предложения по их устранению. В дальнейшем разработанная методология может быть распространена на другие отрасли промышленности.
По мнению эксперта, переход от отдельных пилотов к массовому промышленному применению ИИ позволит превратить отечественные разработки в реальный инструмент повышения производительности, безопасности и конкурентоспособности российской экономики.