Москва, 12 апреля 2026 г.

Екатерина Кошкина

Экономические потери

слушают команды; Не отстает и «Сбер». Их флагманская мультимодальная нейросеть GigaChat стала настоящим технологическим чудом. Недавно банк представил версию GigaChat MAX, которая по ряду бенчмарков (тестов) превосходит GPT-5 и приближается к показателям GPT-5.2. В то время как Microsoft Copilot требует платной подписки и VPN для доступа из России, GigaChat открыт для бизнеса и населения, обеспечивая полную безопасность данных, так как серверы находятся внутри страны. робототехникой: роботы‑курьеры, промышленные и сервисные роботы; В промышленности ИИ приносит эффект через: 2022–2025 годы показали: зависимость от иностранных моделей ИИ — это риск номер один. США, ЕС и Китай ввели жёсткие экспортные ограничения на передовые чипы, модели и даже научные публикации. Компании, построившие бизнес на GPT-4, Claude или Llama, в одночасье остались без обновлений, с растущими ценами и блокировками. Эффект: снижение нагрузки на операторов, повышение SLA, улучшение качества сервиса. В международной практике ключевые технологические стеки формируются вокруг следующих платформ и вендоров: Даже если базовые фреймворки машинного обучения (например, open-source) остаются общими для всего мира, критично иметь возможность собирать и поддерживать свою сборку, обеспечивать безопасность, воспроизводимость и долгосрочную поддержку внутри страны и организации. Использование иностранных моделей (ChatGPT, Claude, Gemini, Grok) означает, что все данные российских граждан, компаний и государства проходят через серверы, находящиеся под юрисдикцией недружественных стран. Это прямой канал утечки стратегической информации. YADRO (серверы/СХД и инфраструктурные решения), Свёрточные сети (CNN) — стандарт де-факто для компьютерного зрения (классификация изображений, детекция объектов, сегментация). Эволюция ИИ и нейронных сетей: от теории к бизнесу - Генеративные модели (GPT-подобные) создают персонализированный контент, увеличивая CTR писем. Планирование, прогнозирование, цепочки поставок (SCM) мониторинг качества (drift, метрики, регресс‑тесты), управление и адаптация (в том числе через обучение на симуляции). Появились российские системы машинного зрения и навигации («Cognitive Pilot», «ВижнЛаб», «Системы компьютерного зрения»). Сильная сторона Яндекса исторически — ML в масштабных продуктах: поиск, реклама, рекомендательные системы, такси/логистика, карты. Импортозамещение в России в области ИИ и робототехники: что это означает на деле Для зрелых ИИ-решений нужны разные роли: Контроль выкладки, планограммы. суммаризация длинных писем, протоколов, встреч. сокращение простоев из-за невозможности получить запчасти/обновления. Большие языковые модели (LLM) и корпоративные ассистенты Иностранные лидеры: OpenAI (GPT‑4/4o), Google DeepMind (Gemini), Anthropic (Claude), Mistral, Stability AI, Midjourney. Технологический фундамент: как работают нейросети и большие модели Главная проблема LLM в бизнесе Внедрение отечественного ПО для управления бизнес-процессами на основе ИИ. ИИ-системы и роботы всё глубже проникают во все сферы нашей жизни — от промышленности и сельского хозяйства до здравоохранения и беспилотного транспорта. Зависимость от зарубежных компонентов и программных платформ делает критически важные отрасли уязвимыми. Собственные решения: В условиях новой геополитической реальности вопрос создания российского, полностью импортозамещенного AGI перестает быть просто научной амбицией. Это вопрос национальной безопасности и экзистенциального выживания государства. Интеграция с био-технологиями. AI + CRISPR = ускоренная разработка лекарств, персонализированная медицина. устойчивость к санкционным и рыночным шокам; Снижение издержек в долгосрочной перспективе интеллектуальный поиск по базе кандидатов, OCR + NLP/LLM позволяют ускорять обработку счетов, актов, договоров, заявок, а также строить корпоративные базы знаний, доступные в формате «спроси на русском языке — получи ответ». - государственные программы внедрения ИИ в промышленность, медицину, образование, ЖКХ; инженерную культуру (MLOps, безопасность, надежность), На уровне платформ и инфраструктуры импортозамещение подпирают российские облака и экосистемы: Yandex Cloud, SberCloud, VK Cloud, Selectel, а также отечественные ОС и корпоративный софт (Astra Linux, Альт, РЕД ОС, Postgres Pro, 1С, МойОфис, Р7‑Офис, Базальт, Касперский в части кибербезопасности). Это важно для ИИ не меньше, чем сами модели: нейросеть без данных, MLOps и безопасного контура — это презентация, а не производственная система. облачная индустриальная аналитика на AWS, Azure, Google Cloud. Экономическая конкуренция. требуется круглосуточный режим. Генеративные модели (GAN, VAE, diffusion) — генерируют новые данные: картинки, видео, звук, текст. Склад и e-commerce С одной стороны, рост спроса на специалистов в России (банки, телекомы, промышленность, госсектор). Современные нейросети обеспечивают естественное общение с клиентами, обрабатывая запросы круглосуточно и на разных языках. Это снижает нагрузку на контакт-центры и повышает скорость обслуживания. Появление LLM стало переломным моментом: многие компании впервые увидели, что автоматизация возможна не только в узких задачах («распознать дефект», «предсказать спрос»), но и в более «человеческих» — обработке документов, коммуникациях, создании текстов, поддержке сотрудников. Первый — данные. У бизнеса и государства накопились огромные массивы информации: транзакции, обращения клиентов, видео с камер, телеметрия оборудования, логистика, документы, события в IT-системах. Ещё 10–15 лет назад данные были разрозненными и недоступными для анализа; сегодня многие компании выстроили хотя бы базовую цифровую дисциплину: CRM/ERP, учетные системы, электронный документооборот, датчики на производстве. распознавания объектов, захвата и манипуляции; Глобальные рынки ИИ и робототехники характеризуются экспоненциальной диффузией технологий: распространение больших языковых моделей (LLM), компьютерного зрения (CV), автономной навигации (SLAM), мультиагентного планирования, цифровых двойников (digital twins) и MLOps/LLMOps как стандарта промышленной эксплуатации моделей. К числу отечественных компаний, упоминаемых в профессиональной среде в контексте CV/видеоаналитики, относятся: NtechLab, VisionLabs, Cognitive Pilot (в зависимости от отрасли и сценария — транспорт, промышленность, безопасность, контроль качества). Модели по данным с датчиков предсказывают вероятность отказа оборудования. Быстрое выявление проблем и трендов. Здесь импортозамещение особенно «денежное», потому что безопасность — обязательный бюджет (non‑discretionary spend), а не «приятный эксперимент». Почему РФ нужна своя экосистема ИИ Данные: самая дорогая часть Даже если продукт отечественный, важна не табличка на коробке, а способность обеспечить: детекцию дефектов, Контроль качества: выявление нарушений скриптов, токсичности, рискованных обещаний. Потенциальные риски ограничений кода и обновлений глобальных фреймворков. Яндекс: YandexGPT (генеративные сценарии), а также библиотека CatBoost (прикладной ML для табличных данных, используемый в скоринге, прогнозировании и ряде промышленных задач). В ряде компаний иностранные API (OpenAI/Anthropic/Google) просто не могут быть использованы из‑за требований к данным, КИИ, внутреннего комплаенса и модели угроз. Поэтому локальные решения получают конкурентное преимущество не обязательно потому, что «умнее», а потому что:встраиваются в закрытый контур (минимизируя data‑egress risk);лучше переваривают русскоязычную бюрократическую прозу: договоры, регламенты, ГОСТ‑стиль, переписку, обращения граждан;позволяют строить более предсказуемую экономику владения (TCO), где нет сюрпризов с доступностью сервисов и лицензий.Если говорить корпоративным языком: снижается комплаенс‑дисконт, уменьшается риск‑премия в NPV, растёт управляемость SLA, а это иногда важнее, чем «ещё +3 пункта в бенчмарке». Постановление Правительства № 719 (критические комплектующие); Калибровка уверенности и явные техники самооценки. Импортозамещение смещается вниз по стеку: от прикладных сервисов к инфраструктуре, MLOps и вычислениям — и именно вычислительная база (ускорители, серверы, доступность мощностей) остаётся главным ограничителем темпов. Экономическая устойчивость: Санкционное давление и торговые войны показали, как легко можно лишиться доступа к зарубежным технологиям, комплектующим и сервисной поддержке. Это может остановить целые отрасли — от промышленности до сельского хозяйства. Развитие отечественных решений создает устойчивую экономику, новые рабочие места для высококлассных специалистов и стимулирует рост смежных отраслей (микроэлектроника, оптика, связь). В российском контуре обычно выигрывают те, кто умеет: Развитие цифровых госуслуг и платформ. Решение: локальный ассистент с RAG, который отвечает строго по утвержденным источникам, с логированием и контролем доступа. Для обучения больших нейросетей и для высокопроизводительного инференса ключевое значение имеют GPU и специализированные ускорители. Зависимость от зарубежных поставок создает риски по: Что такое искусственный интеллект и почему он стал практичным где берёте модель и обновления, Российские нейросети 2025 года: что уже работает лучше импортных в своих нишах Промышленность: «Газпром нефть», «Северсталь», НЛМК используют нейросети для предиктивного обслуживания оборудования — обнаружения аномалий за недели до поломки, что экономит сотни миллионов рублей на простоях. Обычно она выглядит так: система мониторит инциденты и оптимизирует маршруты. контроллеры и приводную технику, Оптимизация сетевой инфраструктуры (трафик, загрузка базовых станций). Если переводить это на язык CFO, автономность — это:снижение стоимости доставки на заказ, Искусственный интеллект за последние десятилетия прошёл путь от академической дисциплины и набора узких алгоритмов к инфраструктурной технологии, которая меняет экономику, государственное управление, промышленность, медицину, логистику, торговлю, безопасность и повседневную жизнь. В разговорной речи под ИИ часто понимают «умные программы», но на практике это целый спектр методов: от классических экспертных систем и статистических моделей до современных нейронных сетей, больших языковых моделей, систем компьютерного зрения и автономной робототехники. Роботы, в свою очередь, перестали быть исключительно промышленными манипуляторами на заводах — сегодня роботизация включает мобильных роботов для складов, сервисных роботов, дронов, роботизированные лаборатории, медицинские комплексы и коботов (коллаборативных роботов), которые работают рядом с людьми. Нейронные сети стали центральным двигателем многих прорывов: они научились распознавать изображения и речь, переводить тексты, генерировать изображения и видео, писать код, управлять сложными системами и помогать в принятии решений. Всё это образует единый технологический контур: данные → модели → вычисления → внедрение → обратная связь → улучшение. объяснять, переводить, резюмировать, снижении потерь сырья и времени. Практические сценарии внедрения ИИ в российских компаниях потом выясняется, что он отвечает уверенно и иногда неправильно, Среди заметных российских разработчиков и интеграторов часто упоминают: в логистике и ритейле (контроль выкладки, подсчёт, предотвращение потерь), И вот тут начинается самое интересное: можно импортозаместить «витрину» или «BI», но при этом остаться зависимыми от GPU, драйверов, отдельных библиотек или внешнего облака. Поэтому зрелые компании подходят к теме не лозунгами, а картой рисков и планом миграции. Этические риски. Bias, deep-fake, вопросы авторства. Развитие ASI усилит эти вызовы. встроить ассистента в СЭД/ECM/порталы, контакт‑центр, ITSM, Российские компании и проекты в роботах (сегменты) Очень часто «ИИ» ломается не в матмодели, а в: ИИ-помощники и корпоративные чат-боты оптимизация запасов, Какая стоимость ошибки? контроль качества на линии, Свои успехи демонстрирует и приложение «Шедеврум» от «Яндекса». Пока Adobe Firefly внедряется в Photoshop за большие деньги, «Шедеврум» позволяет миллионам российских пользователей генерировать контент профессионального качества прямо со смартфона, используя каскадную модель генерации, которая экономит вычислительные ресурсы. - Recommendation-движки на основе трансформеров (Transformers) увеличивают конверсию корзины на 15–20 %. Будущее ИИ, нейросетей и робототехники: куда идет рынок NLP на русском языке; 2006–2012: «ренессанс» глубокого обучения (deep learning). Успехи в распознавании изображений, речи, машинном переводе. Данные: массовая цифровизация, социальные сети, онлайн‑бизнесы → терабайты логов, изображений, текстов. Масштабировать вычисления опора на Linux-стек, упрощают сертификацию и оценку уязвимостей силами национальных регуляторов. OEE uplift (рост общей эффективности оборудования). Для России принципиально важно: Россия как аграрная держава активно внедряет ИИ. Внедрение коботов в опасные и монотонные участки. Резюмируя цифры 2024–2025: - Этика + безопасность. Внедрение AI Ethics Board, аудит моделей, «красные кнопки» остановки робота. Без развитой школы по нейронным сетям, без собственных библиотек и решений в области ML невозможно говорить о технологическом суверенитете в ИИ. Общий ИИ (AGI) ИИ делает роботов более гибкими: зрение помогает ориентироваться и распознавать объекты, алгоритмы навигации строят маршруты, а модели предиктивного обслуживания прогнозируют поломки оборудования. Но роботизация — это всегда инженерный проект: безопасность, сертификация, интеграция с WMS/MES/ERP, сервис, запчасти и обучение персонала. оно обновляется без катастроф, Импортозамещение в робототехнике и ИИ — это не временная мера и не «ответ на санкции». Это фундамент технологического суверенитета XXI века. Страна, которая не способна самостоятельно производить умных роботов, неизбежно окажется на периферии нового технологического уклада. Импортозамещение в ИИ и робототехнике — это не только «железо» или только «софт», а целая экосистема: Здесь важны задержки (иногда в миллисекундах), надежность (24/7), промышленная безопасность, совместимость с оборудованием и SCADA/PLC. В таком контуре импортозамещение часто означает: минимум внешних зависимостей и максимальная воспроизводимость. Где бизнес уже получает эффект: “прикладные победы” ИИ в компаниях обучение навыкам через демонстрации (imitation learning) или подкрепление (reinforcement learning). Локальный язык и домены (право, госдокументы, бухгалтерия, техрегламенты). Сегодня любой предприниматель может извлечь выгоду из AI. Примеры: Positive Technologies (анализ инцидентов, безопасность, в том числе с ML‑компонентами), Финансовый контекст (публичная отчётность группы): Сбер сообщал о рекордной чистой прибыли порядка 1,5 трлн руб. за 2023 год (IFRS). Это не «прибыль ИИ-направления», но важный маркер: у группы есть ресурс финансировать ИИ как CAPEX‑интенсивную стратегию (compute + люди + данные). Логистика, транспорт, склады Неравномерность компетенций: крупные центры (Москва, Петербург, некоторые регионы) против остальной страны. мультимодальные модели (текст+изображения+видео+документы) как универсальный слой для бизнеса, Эффект: ускорение циклов согласования, меньше ручной рутины. оптимизация под доступное железо, Их система распознавания лиц LUNA AI в 2025 году достигла точности 99,997 % на датасете с масками и низким освещением. Контракт с Москвой на 100 000 камер до 2028 года — 48,6 млрд рублей. Выручка VisionLabs в 2024 — 28,4 млрд рублей (+318 % г/г). утечки данных и атаки на модели, Автоматизация коммуникации. Умный бот в мессенджере или на сайте способен обрабатывать тысячи заявок одновременно. В отличие от живого оператора, такой виртуальный ассистент не устает, не требует отпуска и мгновенно ведет клиента по воронке продаж, повышая конверсию. Технологическая блокада оптимизация маршрутов доставки, Сильный искусственный интеллект и сверхинтеллект: стратегический вызов для России Модерация пользовательского контента (антиспам, антифрод, борьба с токсичностью). - Пилотные проекты: начните с узких задач (например, прогнозирование спроса) и постепенно масштабируйте решения. Фрод‑мониторинг и безопасность Unsupervised / self-supervised — когда правильных ответов нет, модель сама учится структуре данных. разрознены, В этих кейсах «побеждает» не самая модная модель, а та, которую можно встроить в процесс и поддерживать годами. И вот здесь импортозамещение — про способность не просто “поставить софт”, а гарантировать жизненный цикл. экономию масштаба и learning curve: чем больше данных и внедрений, тем дешевле следующий кейс. Риски ИИ, ограничения и ответственность Предиктивное обслуживание, снижение аварийности. Импортозамещение в сфере ИИ в России движется не столько стартапами, сколько гигантскими корпорациями-экосистемами. - Компьютерное зрение: распознавание дефектов на производстве, оценка состояния инфраструктуры с дронов. Прикладная инженерия (интеграция в реальные процессы важнее, чем рекорд в бенчмарке). Разработаны российские системы технического зрения на базе нейронных сетей («VisionLabs», «Нейронные сети» ИТМО, Cognitive Pilot). Своё ПО легче сертифицировать по ГОСТ и адаптировать к 152-ФЗ/ФЗ-187. Сервисные роботы: прогнозирование загрузки, Базовый софт и инфраструктура: ОС, виртуализация, контейнеризация, оркестрация, наблюдаемость, DevOps/MLOps. Переоценка «вау-эффекта» Promobot показывает ссылки на источники, необходимость работать на «смешанном» оборудовании и в условиях ограниченных обновлений, С точки зрения «суверенного ИИ» ценны: языковые модели и ассистенты, интегрированные в потребительские и B2B‑сценарии, мощная инженерная культура MLOps/AB‑экспериментов, прикладная монетизация через эффективность рекламных аукционов (eCPM, CTR uplift, conversion lift). В заявках на бюджет важно не «ругать конкурентов», а показать: раньше это был стандарт, но теперь возникают риски по лицензиям, сервису, компонентам, обновлениям, а также — по контролю данных. Импортозамещение в робототехнике и ИИ — это уже не лозунг, а реальность, которая работает здесь и сейчас. Российские роботы уже дешевле, надежнее и безопаснее иностранных аналогов в текущих условиях. Применение ИИ, нейронных сетей и роботов в бизнесе: что работает лучше всего Управление ресурсами и логистику За три года Россия совершила рывок, который многие считали невозможным: Если нужно внедрить ИИ в компании: краткий «план действий» Нейросеть Kandinsky от разработчиков Sber AI стала мировым феноменом. В отличие от Midjourney, доступ к которой осуществляется через неудобный Discord и требует оплаты в валюте, Kandinsky полностью бесплатен и понимает запросы на 101 языке. Более того, российская модель обладает уникальной функцией редактирования изображений (inpainting/outpainting), которая у западных конкурентов, таких как Stable Diffusion от Stability AI, часто требует сложной технической настройки. Если с софтом все понятно, то как насчет "железа"? Казалось бы, тут Boston Dynamics со своими Spot и Atlas или Tesla с гуманоидом Optimus вне конкуренции. Но это красивая картинка для YouTube. В реальной работе все иначе. Ритейл - боты-ассистенты в онлайн-витрине, Обучение модели и эксперименты Тот, кто контролирует AGI, контролирует всё: экономику, науку, идеологию. Если AGI будет американским или китайским — Россия превратится в сырьевой придаток с красивым флагом. Ритейл: X5 Group, «Магнит», Wildberries применяют компьютерное зрение и ML для прогнозирования спроса, автоматической выкладки товаров, динамического ценообразования. Роботы и компьютерное зрение массово заходят в склады и производство, потому что там легче считать ROI: меньше брака, меньше простоев, выше пропускная способность. Качество нейронной сети зависит не только от архитектуры, но и от данных: полноты, чистоты, репрезентативности, наличия разметки, отсутствия смещений. В промышленности часто выясняется, что «модель можно обучить», но «данные нельзя быстро собрать». Поэтому в реальных проектах огромную роль играет: Несоблюдение политики: персональные данные, коммерческая тайна. – Операционные системы реального времени на базе Linux/ROS с российской криптографией («Альт», «Роса», «Астра Линукс»). библиотека типовых компонентов (RAG‑шлюз, OCR‑пайплайн, сервис инференса), предсказуемости планирования проектов. - Производители «умных» сенсоров, роботов и специализированных чипов. развитие/локализацию аппаратной базы (что крайне сложно и долго), Что такое нейросеть «Сырые» LLM и «помощники»: почему одного pretraining мало Анализ тональности (sentiment analysis) и тематики (topic modeling). Кадры и образование: подготовка инженеров данных, ML-инженеров, робототехников, специалистов по внедрению. как соблюдаются требования по данным и ИБ. Корпоративный ассистент: поиск по регламентам, процедурам, базе знаний, внутренним wiki. автономных платформ — от дронов до беспилотных автомобилей. Поиск по договорам и регламентам, Real options (опциональность масштабирования/отказа), контур данных предприятия: единый реестр данных (MDM), витрины, lakehouse, интеграции с 1С/ERP, MES, SCADA. Монетизация. Подписка, транзакционная комиссия, white-label, лицензия. OpenAI В парадигме Индустрии 4.0 заводы превращаются в киберфизические системы. Персонализированные образовательные траектории. Подбор оптимальных схем лечения. Кадровая политика: создание условий для удержания и привлечения исследователей Нейронные сети позволяют автоматизировать рутинные операции: обработку документов, классификацию обращений клиентов, формирование отчётности. Роботы на базе AI берут на себя монотонные задачи, освобождая сотрудников для творческой и стратегической работы. Нейросети анализируют огромные массивы данных и выявляют закономерности, недоступные человеческому восприятию. Это позволяет прогнозировать спрос, оптимизировать логистику, предотвращать отток клиентов и поломки оборудования. Пример: складской AMR ведёт библиотеку типовых компонентов, динамическое ценообразование, Коллаборативные роботы (cobots) уже учатся у людей в реальном времени благодаря reinforcement learning. - LLM-ы и мультимодальные сети, обученные на релевантных русскоязычных и отраслевых корпусах. Промышленная робототехника оно выдерживает нагрузку, - Роботы-автономные погрузчики и оптимизация маршрутов −20 % расходов на склад, +15 % скорость доставки Юридические риски: персональные данные, авторские права, ответственность за решения, особенно в медицине, финансах, безопасности. Пока AGI и ASI остаются перспективой будущего, бизнес уже сегодня извлекает выгоду из доступных инструментов: Отечественные модели и библиотеки Если Россия к этому моменту не будет иметь собственного AGI минимум уровня GPT-5/Gemini Ultra, а лучше — собственного AGI уровня 2027–2028 годов, то игра будет закончена навсегда. Склады — одна из самых выгодных областей роботизации: мобильные платформы, сортировщики, роботизированные конвейеры, системы автоматического размещения. Здесь ИИ решает задачи: Agent-подход: модели будут не просто отвечать, а выполнять цепочки действий: искать, сравнивать, заполнять, запускать процессы. -позволяют оперативно вносить изменения без согласования с иностранными вендорами. Разработчики, ML-инженеры, дата-айентисты, аналитики возможности развёртывания внутри периметра, VisionLabs: решения CV и биометрии (в рамках правовых режимов), промышленная аналитика. Преимущества для экономики и бизнеса Главные риски генеративного ИИ Но у нейросетей есть и оборотная сторона: для промышленного внедрения недостаточно «обучить модель». Нужны конвейеры данных, мониторинг качества, регламенты обновления, управление версиями датасетов и моделей. Поэтому вместе с ИИ растёт спрос на MLOps — практику эксплуатационной инженерии моделей. Где роботы окупаются быстрее всего пилот не встроен в бизнес-процесс и не имеет владельца,

Powered by WordPress