Что необходимо знать будущему министру ИИ?

Послание президента сделало внедрение искусственного интеллекта центральной темой для Казахстана. 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.

– Какие сегодня существуют сложности в массовом внедрении искусственного интеллекта?

– 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.

– 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. 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.

– Внедрение искусственного интеллекта всегда требует серьёзных финансовых вложений в инфраструктуру и энергетику. Как лучше подходить к таким затратам?

– 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.

Кроме того, важны люди, которые умеют работать с данными системами. Без них 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.

– 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.