Среди задач объединения, например, помощь с созданием нормативных документов, поддержка образования и создание кадровых резервов в этой сфере. Подробнее о том, как участники собираются менять IT в России, рассказал ТАСС руководитель альянса Кирилл Булатов.
О целях объединения
Примерно год назад руководители компаний поняли, что достигли того уровня, когда развитие зависит от того, с какой скоростью движется все вокруг — как быстро принимаются законы, помогающие запускать продукты, насколько широко внедряются технологии в госсекторе и бизнесе. Основной предпосылкой появления альянса стало объединение интересов для решения бизнес-задач участников в первую очередь в следующих направлениях — образование, нормативное регулирование, коммуникации между участниками рынка, практики внедрения и привлечение инвестиции, общие направления в области анализа данных. Исходя из этого, выстроены принципы работы, в которых сказано, что мы не привлекаем средства от государства. Бюджет объединения складывается из денег компаний-участников. Также мы фокусируемся на задачах, которые эффективнее решать совместно, исключая при этом конкуренцию между участниками альянса.
О кадровом голоде...
Образование — самое большое направление. Наша цель — увеличить число российских специалистов в области искусственного интеллекта и анализа данных. Мы выяснили, что кадровый голод у компаний-участников — 4 тыс. человек в год. Больше всего не хватает аналитиков данных, инженеров, технических аналитиков, архитекторов данных, менеджеров проектов. Это те, кого не удается набрать на работу только участникам альянса. Операторы этого направления — "Сбер" и "Газпром нефть".
...образовательных играх для пятиклассников...
В нашем понимании профессия будущего — AI-People (AI, Artificial Intelligence — искусственный интеллект — прим. ТАСС). Ее смысл в том, чтобы школьники и выпускники общеобразовательных учреждений умели работать с данными, имели представление, что это независимо от того, какую профессию они выберут. Мы готовим целую серию игровых тренажеров для учеников 5–6-х классов, которые обучают использованию больших данных для составления, например, прогноза погоды. Два тренажера уже проходят экспертизу для передачи в школах, которые сотрудничают со "Сбером", Mail.ru Group и "Яндексом".
...студенческих олимпиадах
У нас есть совместные программы с вузами. Недавно мы сформировали тепловую карту по предметам, связанным с программированием и искусственным интеллектом. Эта карта показывает эффективность подготовки студентов по направлениям ИИ в тех или иных вузах. Например, на ней можно увидеть, что с преподаванием языков программирования у нас в стране все весьма неплохо, но в вузах из третьей группы, для которых IT-специальности не профильные, дают недостаточно знаний, связанных с искусственным интеллектом и анализом данных. Следующий шаг — наши рекомендации, как изменить преподавание, на что сделать упор. Компании готовы выделять наставников для образования. Причем мы идем не только в технические специальности, но и в такой сегмент, как маркетинг, ведь нам нужны специалисты не только в области создания продукта, но и в области его продвижения и использования.
Мы собираемся делать студенческие олимпиады по искусственному интеллекту. Нам кажется важным, чтобы наши компании лидировали в проведении этих олимпиад, так как основной запрос на решения в области ИИ идет от бизнеса. Развитием образовательных проектов мы планируем закрыть в будущем кадровый голод в наших компаниях, а также в целом по стране.
О популяризации искусственного интеллекта
Мы собрали библиотеку кейсов в сфере искусственного интеллекта. Что это? Это список успешных внедрений технологий в российских компаниях. В большинстве своем бизнес недостаточно хорошо понимает перспективы искусственного интеллекта и воспринимает его как элемент будущего. Мы хотим посредством этой библиотеки рассказать о реализованных проектах в области ИИ, которые наглядно покажут возможности алгоритмов и продемонстрируют, как они могут быть полезны бизнесу уже сегодня.
В качестве примера можно привести компанию "ДомКлик": алгоритм вытаскивает данные из клиентских документов и вносит их в базу. Операционист тратит на это два часа, программа — 17 секунд. Еще один пример — система видеоаналитики на основе компьютерного зрения в сети супермаркетов "Верный". Алгоритм анализирует эффективность работы персонала на всех ключевых точках. Система видит, что какой-то товар заканчивается, и подсказывает, когда нужно больше сотрудников на кассах, а также составляет отчеты. Внедрение привело к росту товарооборота в магазинах в среднем на 7,2% и помогло в два раза сократить жалобы покупателей на очереди. Мы собрали десятки таких примеров, которые скоро будут доступны на нашем сайте, чтобы наглядно рассказать бизнесу о преимуществах внедрения искусственного интеллекта.
О законах для беспилотников
В этом году "Газпром нефть" начала испытывать беспилотные грузовики и вертолеты для доставки больших грузов в Арктике. Кроме того, они уже применяют беспилотники для поиска залежей нефти. Перед каждым вылетом нужно пройти многоуровневую процедуру согласования, которую в перспективе можно существенно упростить. Дело в том, что нормативная база для беспилотного транспорта пока "сырая". Это касается и дронов, и беспилотных автомобилей. Технологии развиваются быстрее законодательства, и сегодня мы работаем над тем, чтобы восполнить эти пробелы. Нам уже нужно прогнозировать, что будет через 5–10 лет, чтобы успевать адаптировать нормативное регулирование под бизнес-задачи.
Об этическом кодексе для создателей алгоритмов
Что позволено искусственному интеллекту, а что нет? Этика и ответственность алгоритмов — то, над чем, как мы считаем, сегодня нужно задумываться. Мы поддерживаем этичное взаимодействие искусственного интеллекта с человеком и готовим принципы, запрещающие закладывать в алгоритмы данные, которые могут привести к принятию несправедливых решений. Я считаю, что возможно создавать алгоритмы, которые будут учитывать все грани современного общества. Сейчас в России нет нормативной базы по этике искусственного интеллекта. Насколько я знаю, в Европе ее тоже нет. Но это везде обсуждается и обязательно появится в обозримом будущем.
О работниках, которых заменят алгоритмы
Каждый раз, когда в истории человечества происходили технологические прорывы, нам говорили, что все потеряют работу и умрут от голода. Но всегда работы становилось только больше. Появился Booking.com — пропали ли турагентства? Я считаю, что в течение ближайших 20 лет большинство рутинных процессов действительно возьмет на себя искусственный интеллект. Но появится и другая работа. Сейчас нам всем важно повышать уровень цифровой грамотности. Именно это будет залогом успешного взаимодействия человека с машиной, где каждому найдется работа. Я поддерживаю два мнения на этот счет. Первое — основатель компании "Алибаба" Джек Ма говорит, что искусственный интеллект уничтожит многие рабочие места, но в то же время создаст новые, этого не стоит бояться. Второе — есть исследования, показывающие, что искусственный интеллект прибавит мировому ВВП сумму большую, чем сейчас составляет экономика Китая или Индии. То есть мы все начнем больше зарабатывать за счет повсеместного использования алгоритмов ИИ.
О 2030 годе
Мы начнем воспринимать искусственный интеллект как полноценного помощника человека. Уйдет много рутинной работы — этим будут заниматься алгоритмы. Все мы начнем каждый день использовать искусственный интеллект, хотя уже сейчас каждый из нас его использует в своих смартфонах. Мы увидим масштабное применение искусственного интеллекта в здравоохранении, образование станет более гибким из-за формирования индивидуальных планов обучения. Еще раз хочу отметить, что бояться ИИ не нужно, так как человек все равно будет принимать ключевые решения, каким бы умным ни был искусственный интеллект.