На пленарном заседании CNews Forum Кейсы 2024 выступили представители органов государственной власти, крупнейших заказчиков и ИТ-компаний. По их мнению, цифровизация в России продолжается. На смену импортозамещению постепенно приходит задача обеспечения технологической независимости. Российский рынок становится тесен для отечественных разработчиков. Наступает время выхода на рынки дружественных стран. Впереди амбициозные планы цифровой трансформации как государственных, так и коммерческих организаций.
Сергей Галеев: Наличие опытных бэкенд-разработчиков является критически важным фактором успеха ИИ-проектов
Внедрение искусственного интеллекта — безусловный тренд нашего времени. Он способен существенно повысить эффективность бизнес-процессов. Однако для этого надо правильно организовать процесс внедрения технологии. О том, как это сделать, рассказал Сергей Галеев, руководитель отдела backend-разработки ИТ-компании SimbirSoft.
CNews: Все вокруг только и говорят о внедрении искусственного интеллекта. Как вы считаете, в каких направлениях его использование наиболее эффективно?
Сергей Галеев: Искусственный интеллект может быть эффективным в различных направлениях, но особенно там, где много рутинных задач и задач, связанных с большими данными. На мой взгляд, перспективными являются здравоохранение (диагностика заболеваний, персонализированная медицина), финансы (анализ рисков, обнаружение мошенничества, выдача кредитов), промышленность (оптимизация производства, предиктивное обслуживание оборудования), а также транспорт и логистика (автономное вождение, умные города). ИИ позволяет анализировать большие объемы данных, выявлять скрытые закономерности, принимать более точные решения и снижают влияние так называемого человеческого фактора.
CNews: Были ли в вашей практике проекты, наглядно демонстрирующие эффективность?
Сергей Галеев: В практике компании есть проекты, в которых заметны результаты от внедрения ИИ. Например, для одной крупной производственной компании мы внедрили систему отслеживания брака на производстве. Она позволила производству оптимизировать процесс распознавания бракованной продукции на линии разлива. В результате удалось снизить количество брака на 90% и сократить затраты на выплату штрафов. Это один из наиболее ярких примеров.
Были проекты, где разработанные алгоритмы помогли не только «отлавливать» 98% аномалий в работе сервисов, но и предсказывать возникновения инцидентов за 10-15 минут до их наступления. Все это позволило обеспечить сохранность всех данных и 100%-ное устранение инцидентов в рамках периода, отведенного SLA. И это только два примера, было больше.
CNews: Как должен быть организован проект внедрения ИИ, чтобы он оказался успешным?
Сергей Галеев: Для успешного внедрения ИИ важен комплексный подход. Во-первых, необходимо четко определить бизнес-задачи и ожидаемые результаты. Во-вторых, важно обеспечить качественную подготовку данных, так как от этого напрямую зависит эффективность моделей ИИ. В-третьих, важно выбрать подходящий технологический стек и инструменты разработки. И, наконец, нужна сильная команда, которая включает экспертов по машинному обучению, опытных программистов, аналитиков, специалистов по обеспечению качества.
Современную систему на базе ИИ невозможно представить без надежного и производительного бэкенда. Именно там происходит обработка и хранение больших объемов данных, обучение и запуск моделей машинного обучения, а также развертывание готовых решений в виде масштабируемых веб-сервисов и API. Бэк несет ответственность за интеграцию ИИ-моделей с другими корпоративными системами, базами данных, облачными платформами и т.п. Поэтому наличие опытных бэкенд-разработчиков в команде является критически важным фактором успеха ИИ-проектов.