10 июля в рамках ИННОПРОМ-2024 прошло открытое заседание Комиссии Свердловского областного союза промышленников и предпринимателей (СОСПП) по цифровым и информационным технологиям «Искусственный интеллект в промышленности».
В рамках мероприятия участники рассмотрели основные проблемы применения искусственного интеллекта на производстве, а также поделились собственным опытом использования ИИ. В сессии приняли участие представители Федерального центра прикладного развития искусственного интеллекта, Сбербанка, компаний Ростелеком, СКБ Контур, Евраз и Т Плюс.
Эксперты обсудили, с какими вызовами сталкиваются предприятия при внедрении решений на базе ИИ.
«Мы системно слышим от наших заказчиков, какие факторы тормозят внедрение ИИ. В их числе — ограниченные финансовые ресурсы. Сейчас существует большое количество направлений в рамках национальных проектов и постановлений. В итоге бОльшая часть ресурсов идет на выполнение конкретных поручений правительства — они связаны с импортозамещением, информационной безопасностью, а не с ИИ. Другой фактор — это отсутствие для предприятий ключевого показателя эффективности применения технологии ИИ, отсутствие алгоритмов реализации проектов внедрения. Также пока нет нормативной базы и законодательных актов, которые могли бы регулировать процесс внедрения таких решений. Кроме того, сегодня запущены курсы для самых разных профессий, но при этом отсутствуют базовые курсы по искусственному интеллекту для менеджеров среднего и высшего звена. В результате у руководителя нет понимания, для чего внедрять искусственный интеллект, какой эффект он от этого получит. Без подобного обучения сложно будет двигаться дальше с точки зрения использования технологий», — сказала директор по работе с крупными корпоративными клиентами и государственными заказчиками Ростелекома Александра Исхизова.
Участники поделились кейсами и примерами работы с данными с применением инструментов ИИ.
«Мы применяем технологии ИИ для внутренней оптимизации работы сотрудников и для улучшения качества наших продуктов. Пример для первого направления — обработка звонков, транскрибация. В нашей компании генерируется огромное количество звонков — это консультирование, техническая поддержка, продажи. И чтобы предоставлять сервис высокого уровня, нужно контролировать качество этих звонков. Очевидный вариант — слушать — очень долгий, поэтому все звонки сохраняются и транскрибируются. Далее с текстом можно решать узкоспециализированные задачи: проверять на маркеры качества ведения продаж, на соблюдение правил общения в рамках техподдержки. Например, за полгода нам удалось в 5 раз уменьшить количество ошибок, которые допускали менеджеры в консультациях по тарифной политике. Только за последние 90 дней у нас сохранилось более 7 млн звонков, и экономический эффект от автоматического распознавания речи исчисляется в десятках миллиардов рублей», — добавил технический директор СКБ Контур Артем Прескарьян.
Также он добавил, что в продуктах компании много примеров использования ИИ. В частности, в сервисе видеоконференцсвязи Контур.Толк есть транскрибация записи онлайн-встреч. Это хорошо показывает комплексность возможностей искусственного интеллекта — сервис распознает аудиопоток, превращает его в слова, в словах находит цифры, расставляет знаки препинания и так далее — в каждом процессе применяется своя технология.
Ещё один интересный пример — Контур.Фокус. Продукт позволяет оценивать платежеспособность и благонадежность контрагентов. Сервис берет данные из открытых источников о финансах, банковскую отчетность, информацию судебного производства и выполняет оценку вероятности банкротства конкретной организации.
«Проекты, связанные с технологией ИИ, которые мы уже реализовали, можно разделить на три больших блока. Первый — это логистическая оптимизация. Например, для одного проекта нам удалось достичь экономии времени на планирование логистических цепочек более чем в 20 раз. Второй блок — анализ текстов и речевая аналитика. Это распознавание речи, поиск ключевых слов, автоматический перевод на 35 языков. Благодаря формированию краткого содержания многостраничных текстов, время, необходимое для знакомства с документами, уменьшается в 50 раз. Наконец, третий блок — поиск поверхностных дефектов на металлических изделиях. Ключевой эффект здесь — снижение выпуска брака на 80% и повышение эффективности производства на 13%», — сказал директор Екатеринбургского (опорного) филиала компании Ростелеком Дмитрий Лукошков.
Быть или не быть бесчеловечному производству — такой вопрос стал одной из тем для дискуссии в рамках заседания.
«Ответ здесь — и дa, и нет. У нас уже есть примеры локальных участков производства, где людей нет совсем. В то же время роботов нужно обслуживать, и это может сделать только человек. Кроме того, есть очень много факторов, которые не оцифрованы и которые ни один искусственный интеллект пока не может проанализировать и выбрать правильное действие. Пока до решения творческих, сложных инцидентов машинам очень далеко», — отметил руководитель проектов цифровой трансформации ЕВРАЗ Антон Мельников.
По словам председателя совета директоров СКБ Контур Дмитрия Мраморова, трудности в подсчете экономического эффекта от внедрения решений с использованием искусственного интеллекта замедляют его применение в промышленности. Предприятия не готовы нести потенциальные риски, связанные в том числе с безопасностью.
«Сейчас сложно посчитать экономический эффект от внедрения инструментов ИИ. Поэтому высока степень риска, из-за этого руководители в какой-то степени опасаются внедрять такие модели в промышленность. Поэтому вопрос, кто принимает решение и кто несет за него ответственность, в промышленности, конечно, более весомый», — сказал Мраморов.
Он отметил, что в числе основных проблем во внедрении ИИ в промышленность — это молодость технологии и уровень готовности предприятий с точки зрения базового оборудования и состояния автоматизации.
Фото: СКБ Контур
