Что необходимо знать будущему министру ИИ?

Послание президента сделало внедрение искусственного интеллекта центральной темой для Казахстана. Насколько реалистичны амбициозные планы, какие сферы цифровизации принесут быстрый эффект, где искусственный интеллект никогда не заменит человека и как Казахстану не упустить шанс на цифровой рывок, – об этом в интервью Exclusive.kz рассказал директор по развитию технологий Freedom Holding Corp. Евгений Самойленко.

– В послании народу Казахстана президент поставил цель – за три года сделать Казахстан «цифровой страной», где почти каждая сфера жизни будет связана с искусственным интеллектом. Насколько этот срок реалистичен и какие главные препятствия существуют для такой трансформации?      

– Я вижу три ключевых препятствия. Первое – инфраструктура. Сегодня она очень дорогая, и для Казахстана важно развивать собственные внутренние мощности. Второе – это качество данных. В финансовом секторе с этим всё относительно неплохо, но за его пределами данные часто оказываются недостаточно полными и точными, и это серьёзный вызов. Третье – кадры, которые смогут объединить технологии и обеспечить эффективное внедрение.

Что касается срока, то три года – это, в принципе, неплохая планка. За это время можно многое сделать. Тем более, что в мире уже накоплен значительный опыт в области искусственного интеллекта, и Казахстан может использовать готовые решения и лучшие практики. Обычно при реализации таких задач начинают с базовых технологий и сервисов, которые дают быстрый эффект, и в результате 20% затрат сил дают 80% эффекта. Даже если за три года не получится охватить все направления, сделанные шаги всё равно станут серьёзным рывком.

– Какие функции должны быть у нового министерства искусственного интеллекта, чтобы этот госорган работал на благо бизнеса, а не привел к большему формализму и увеличению бюрократии?

– Главная функция такого министерства, на мой взгляд, должна быть связана с законотворчеством. Нужны чёткие политики и законодательная база, которые будут регулировать применение искусственного интеллекта. Кроме того, важна поддержка компаний, которые пока не могут позволить себе внедрять эти технологии. Например, субсидирование или иные меры стимулирования могли бы помочь бизнесу активно включаться в цифровую трансформацию. Думаю, именно эти направления должны стать ключевыми.

– Какие задачи искусственный интеллект уже способен менять в экономике, а где его роль скорее вспомогательная и даже преувеличенная?

– Искусственный интеллект отлично справляется с рутинными задачами, которые требуют много времени и внимания от человека. Например, изучение договора на 500 страниц занимает даже у опытного специалиста несколько часов, тогда как для искусственного интеллекта это вопрос нескольких секунд. Именно в таких процессах можно получить быстрый и недорогой эффект от внедрения технологий.

В то же время есть сферы, где ожидания от новых технологий чрезмерно завышены. Это прежде всего работа, требующая эмпатии и эмоционального вовлечения. К примеру, заменить педагога начальных классов или воспитателя детского сада вряд ли возможно, – здесь человеческий фактор играет решающую роль.

– Сейчас в Казахстане существует большая проблема с качеством данных, – при этом недостоверные данные неизбежно влияют на результаты работы искусственного интеллекта. Что бы вы посоветовали государству для улучшения качества данных на основе своего опыта? Как вы решаете этот вопрос на практике?

– Очистка данных – это достаточно классический процесс. Любая систематизация или автоматизация неизбежно приводит к упорядочиванию информации.

Самое главное – сначала выстроить процессы, а уже затем накладывать на них автоматизацию, включая искусственный интеллект. Если пытаться автоматизировать хаос, на выходе получится лишь «автоматизированный хаос».

В тех сферах, где данные уже структурированы и есть работающие системы, их качество всегда будет выше. Но даже там требуется дополнительная проверка, так называемая реконсиляция, – сопоставление данных из разных систем и источников. Например, Freedom использует часть информации из государственных баз, – и это данные, которым мы доверяем на 100%, – но точно также мы, как и любая другая технологическая компания, обогащаем полученные данные за счёт иных проверенных источников. В итоге всё это позволяет повышать достоверность аналитики.

Для контроля качества выводов искусственного интеллекта мы применяем десятки, а иногда сотни алгоритмов, которые параллельно анализируют одну и ту же задачу. Это своего рода коллективная система: чем больше алгоритмов сходятся во мнении, тем выше доверие к результату. То же самое касается и данных: если информация об одном и том же объекте совпадает в разных системах, вероятность ошибки минимальна. Если же появляются расхождения, это сигнал к дополнительной проверке. В таких случаях окончательное решение принимает человек, – именно он должен разобраться в причинах и устранить несоответствия.

– Масштабное внедрение искусственного интеллекта требует серьёзных финансовых вложений в инфраструктуру и энергетику. Как, на ваш взгляд, государству следует подходить к таким затратам?

– Точные суммы оценить сложно, но очевидно, что эффективнее всего развивать централизованную инфраструктуру. Если каждая компания будет строить собственные мощности, расходы окажутся кратными и избыточными. А централизованный подход позволяет сократить затраты в десятки, а то и в сотни раз. Здесь важна роль государства или специально созданного органа. В этом смысле новое министерство искусственного интеллекта, как мне кажется, могло бы взять на себя ключевую функцию: создание инфраструктуры и предоставление к ней доступа бизнесу. Это значительно снизило бы нагрузку на компании, особенно на те, которые пока не обладают достаточной зрелостью и компетенциями.

Но нужно понимать, что сама по себе созданная инфраструктура проблему не решает. Как я уже говорил, для внедрения технологий и формирования «цифровой страны» есть три ключевых условия: инфраструктура, качественные данные и специалисты с нужной экспертизой. Без людей, которые умеют работать с этими системами, никакая централизованная платформа не даст результата. Поэтому и компаниям, и государству в любом случае придётся вкладываться – обучать сотрудников или нанимать их с рынка, а это требует средств.

Хорошая новость в том, что технологии постепенно дешевеют и становятся доступнее. Вопрос лишь в том, как ими будут пользоваться. Например, крупный бизнес, конечно, обладает большими ресурсами, но это не значит, что преимущество всегда на их стороне. Очень часто именно стартапы с нуля создают продукты, которые оказываются качественнее и востребованнее. Да, в итоге их нередко затем покупают крупные игроки, но ценность изначально создаётся именно ими. Рынок же будет постепенно сегментироваться: крупные компании займут значимые позиции, но и небольшие игроки смогут находить точки роста, создавая востребованные продукты и пользуясь общей инфраструктурой.

Поэтому важно, чтобы государство не только строило «железо», но и обеспечивало условия для работы с данными и развития кадров. И именно здесь у нового министерства мог бы появиться реальный, практический функционал.

– Можете привести конкретный пример, где внедрение искусственного интеллекта в Freedom уже показало эффективность – повысило доходы или снизило расходы?

– У нас есть несколько показательных кейсов. Например, автоматизация call-центров. Это не самая сложная технология, но она сразу даёт быстрый и ощутимый эффект: ускоряет работу, снижает затраты и повышает качество обслуживания клиентов. Другой пример – цифровая ипотека. Это гораздо более комплексное и технологически сложное решение. Здесь задействовано множество процессов, но эффект от него ещё более значимый, так как оно напрямую влияет на удобство клиентов и эффективность внутренних операций. Мы постоянно работаем над расширением применения современных технологий и, безусловно, намерены и дальше развивать новые направления внедрения искусственного интеллекта.