ИИ должен работать на предприятиях: почему поддержку внедрения необходимо увеличить

В России обсуждается пакет мер поддержки проектов в сфере искусственного интеллекта общим объемом 71,7 млрд рублей ежегодно. Из этой суммы 52,4 млрд рублей предлагается направить на поддержку разработчиков ИИ, а 19,3 млрд рублей — на стимулирование спроса со стороны компаний, внедряющих такие технологии. Пока это предложение АНО «Цифровая экономика», направленное в Минцифры, а не окончательно утвержденная государственная программа.

Сам факт появления такого пакета следует оценивать положительно. Государство признает, что развитие искусственного интеллекта невозможно без налоговой, финансовой и инфраструктурной поддержки. Однако предложенное распределение средств вызывает серьезные вопросы.

Получается, что на поддержку разработчиков предполагается направлять почти в три раза больше средств, чем на внедрение ИИ в российской экономике. На мой взгляд, такой подход не вполне соответствует задачам, которые сегодня стоят перед страной.

России, безусловно, необходимы собственные модели, вычислительная инфраструктура и технологические компетенции. Особенно это важно в государственном управлении, оборонной промышленности, энергетике, финансовой системе и других критически значимых сферах.

Но глобальная конкуренция в области больших фундаментальных моделей требует колоссальных инвестиций, вычислительных мощностей и кадровых ресурсов. Простое увеличение бюджетного финансирования не гарантирует создания продукта, сопоставимого с крупнейшими мировыми моделями. Поэтому государственная поддержка этого направления должна быть адресной и связанной с конкретными результатами.

Одновременно нельзя допустить, чтобы основная часть ресурсов направлялась крупным технологическим и промышленным корпорациям, которые уже обладают собственными ИТ-подразделениями, дата-центрами и существенными инвестиционными возможностями.

Крупные компании способны самостоятельно финансировать разработку и внедрение ИИ. Государственная помощь может ускорить их проекты, но чаще всего не определяет, состоятся эти проекты или нет.

Совершенно иная ситуация у малых и средних производственных предприятий. Для них внедрение даже относительно небольшого решения — системы компьютерного зрения, прогнозирования поломок оборудования, контроля качества продукции или оптимизации энергопотребления — связано с существенными затратами.

Предприятию необходимо провести обследование производства, подготовить данные, разработать или адаптировать решение, интегрировать его с действующим оборудованием, обучить сотрудников и обеспечить техническое сопровождение. Для среднего регионального завода такой проект может быть слишком рискованным, даже если потенциальный экономический эффект очевиден.

Именно здесь государственная поддержка способна действительно изменить ситуацию. Она должна сделать возможным проект, который без софинансирования не был бы запущен.

Главной задачей государственной политики должно стать не только создание новых моделей, но и модернизация российской экономики. Результат необходимо оценивать по тому, сколько предприятий снизили процент брака, сократили простои, повысили производительность труда, уменьшили энергозатраты и стали конкурентоспособнее.

При этом не каждое прикладное решение обязательно должно быть построено исключительно на одной российской фундаментальной модели. На практике архитектура может быть комбинированной: российские программные продукты, собственные алгоритмы предприятия, модели с открытым исходным кодом и отдельные зарубежные компоненты.

Главными критериями должны быть безопасность, защищенность данных, возможность аудита, работа в российском контуре и отсутствие критической зависимости от внешнего поставщика. Предприятие должно сохранять контроль над данными и иметь возможность заменить отдельный компонент без остановки всей системы.

Поддержка должна быть постоянной и понятной

Сегодня предприятиям сложно ориентироваться в существующих мерах поддержки. Разные программы находятся у различных институтов развития, периодически открываются и закрываются конкурсы, меняются критерии и сроки подачи заявок.

В результате руководитель предприятия, решивший внедрять искусственный интеллект, часто не понимает, куда обращаться, действует ли подходящая программа и может ли он рассчитывать на софинансирование.

Необходим единый федеральный механизм поддержки внедрения ИИ. За него должен отвечать один определенный государством оператор — например, Минпромторг России либо подведомственный ему профильный институт.

Это не должна быть разовая кампания. Предприятия должны знать: если у них появилась обоснованная задача по внедрению ИИ, они могут обратиться в единое окно, пройти технологическую диагностику, подготовить проект и получить понятную меру поддержки.

Финансирование может включать компенсацию части расходов на ИИ-аудит, подготовку данных, разработку пилота, интеграцию решения и последующее масштабирование. Критерии получения средств должны быть публичными, прозрачными и одинаковыми для всех участников.

Приоритет следует предоставить малым и средним производственным предприятиям. Именно для них отсутствие финансирования чаще всего становится реальным препятствием, а не просто фактором удорожания проекта.

Важную роль в этой системе способны играть региональные торгово-промышленные палаты. Они находятся в непосредственном контакте с бизнесом, понимают потребности предприятий и могут помогать формировать запросы, проводить первичный отбор проектов и находить технологических партнеров.

Рабочая группа по искусственному интеллекту Совета ТПП РФ по развитию информационных технологий и цифровой экономики, в работе которой я участвую, сейчас занимается выработкой механизмов доверительного внедрения ИИ на предприятиях. Речь идет о понятном пути от определения производственной задачи и оценки готовности предприятия до пилотного проекта, проверки его эффективности и последующего масштабирования.

Без финансовых инструментов этот механизм останется ограниченным. Поэтому меры поддержки внедрения должны быть не дополнением к финансированию разработчиков, а одним из главных направлений государственной политики в сфере ИИ.

Поддерживать российские модели необходимо. Но значительно больше внимания и средств следует направлять туда, где возникает реальный экономический эффект, — на малые и средние предприятия, которые готовы модернизировать производство, но пока не могут самостоятельно профинансировать весь цикл внедрения.

Искусственный интеллект должен работать не только в дата-центрах крупнейших корпораций. Он должен работать на российских предприятиях в регионах. Именно это станет показателем того, что государственная поддержка действительно способствует развитию экономики.