Искусственный интеллект дает огромные возможности для развития

Внедрение искусственного интеллекта (ИИ) открывает огромные возможности для повышения эффективности производственных процессов. Об этом заявил генеральный директор компании Цифра Игорь Богачев, выступая на панельной сессии «Искусственный интеллект в реальном секторе» в рамках Петербургского Международного экономического форума - 2018, который проходит с 24 мая в Санкт-Петербурге.
По его словам, искусственный интеллект уже активно используется в химии, нефтехимии, металлургии, машиностроении. «На самом деле это не то, что будет внедрено в далеком будущем. Это происходит же сейчас и приносит значимые результаты», - рассказал Богачев. Он привел в пример проект, реализованный совместно с металлургической компанией. «Мы сократили время нахождения ДСП под током от 1 часа до 41 минуты. Наш клиент посчитал, что сокращение времени на плавку дает ему 5% роста эффективности работы. Далее мы посчитали, что если все ДСП в России переплавить по новой технологии, то экономический эффект в денежном выражении составит 6 млрд рублей. Эти цифры говорят сами за себя», - подчеркнул эксперт.
Он напомнил, что внедрение ИИ особенно актуально для капиталоемких отраслей. «В отличие от банков или ритейла, в химии или машиностроении инвестиции, сделанные в оборудование, огромны и окупаются десятилетиями. Такое оборудование нельзя просто взять и заменить на более новое. Здесь как раз появляются возможности для ИИ, чтобы выжать те самые десятки процентов экономических эффектов из того парка активов, который уже есть на предприятии», - пояснил Богачев. Он подчеркнул, что «пересечение старых традиционных производственных подходов с новыми возможностями ИИ и возможностью их применения, не меняя оборудование – это, что сейчас хотят реализовывать большинство предприятий».
Участники дискуссии обсудили, какие изменения должны произойти внутри предприятий, чтобы внедрение искусственного интеллекта было максимально эффективным. По словам Игоря Богачева, первое и главное – это необходимость преодолеть скепсис. «Часто матерый специалист нам заявляет: «Ваш искусственный интеллект говорит мне то, что я и так знал». Да, но он не учитывает, что ИИ обучался две недели, а специалист посвятил этому всю свою жизнь. Многие просто не верят, что эти технологии когда-то заработают и это тормозит прогресс», - рассказал глава компании Цифра.
Второе, по его мнению, это необходимость обучать людей, особенно на среднем уровне. «Они должны понимать те возможности , которые им дают новые технологии. Когда на предприятиях у менеджеров есть KPI по внедрению ИИ и цифровизации отдельных элементов – там все хорошо. Когда это насаждается сверху – это не работает», - подчеркнул Богачев.
Третьим препятствие Богачев назвал доступ к данным. «Приходя с предложением о сотрудничестве к новым компаниям, мы сталкиваемся с проблемой доступа к данным: кто-то не хочет их давать, кто-то месяцами подписывает RND. Культура хранения данных - это хорошо, но CDO и Data Science команды должны работать не внутри, а кооперироваться с другим компаниями», - убежден Богачев.
Также участники сессии обсудили угрозы, которые может нести внедрение ИИ в жизнь людей. Игорь Богачев призвал собравшихся не беспокоиться о возможной безработице. По его словам, речь идет не о замене человека технологией, а о восполнении недостатка человеческого капитала.
«Прекрасный пример цифровизации - это авиаперевозки. Пилот по-прежнему никуда не делся, хотя мы все понимаем, что автопилот используется им очень активно, а современный самолет - это по сути компьютер», - отметил Богачев. Он усомнился, что автопроизводители всерьез думают о том, чтобы убрать человека из процесса управления автомобилем. «Ведь пока мы с вами там сидим, нам доставляют туда контент, рекламу, в этом есть определенный бизнес смысл», - отметил Богачев.
ООО «Цифра» разрабатывает продукты, инвестирует в технологии и развивает среду промышленного интернета вещей и искусственного интеллекта для промышленности, здравоохранения и розничных сетей.
Мы предоставляем бизнесу в России и за рубежом готовые отраслевые решения в области прогнозной аналитики и анализа данных, мониторинга промышленного оборудования, персонала и технологических процессов.