Генеративный ИИ сможет начать оказывать реальное влияние на экономику российского бизнеса лишь через 5–10 лет — после первоначального ажиотажа компании столкнулись с ограничениями GenAI, его высокой стоимостью и недостатком качественного контента.
На текущий момент на рынке уже сложился зрелый технологический слой — облачные вычисления, кибербезопасность и микросервисные архитектуры, на фоне которых возникают новые волны инноваций, начиная от ИИ-агентов и заканчивая 6G и роботами. Эти выводы сделаны в отчете КРОК о ключевых технологиях, которые в ближайшие годы станут основой для трансформации отечественного бизнеса.
По кривой дорожке
Бизнес-результаты от нашумевшего в последние годы генеративного искусственного интеллекта пока не столь значительны по сравнению с его медийным аспектом. Реальную ценность он (как и метавселенные наряду с виртуальной и дополненной реальностью) может начать приносить лишь через 5–10 лет, указывается в исследовании одного из ведущих игроков на рынке IT-услуг для бизнеса КРОК. В то же время на российском рынке уже сложился зрелый технологический слой: облачные вычисления, кибербезопасность и микросервисные архитектуры, а на их фоне появляются новые волны инноваций — от ИИ-агентов до 6G и роботов.
Отчет КРОК посвящен основным технологиям, которые в ближайшие пять лет станут основой для трансформации отечественного бизнеса. При оценке технологий эксперты использовали методологию Hype Cycle от Gartner — модель, показывающую жизненный цикл технологий от их появления до массового внедрения. Она позволяет определить, на каком этапе находится каждая технология и когда она начнет приносить реальную пользу бизнесу.
Исследовательская компания Gartner предложила Hype Cycle — кривую, визуально представляющую стадии, которые проходит технологическое новшество в процессе своего становления и принятия человечеством, — еще в 1995 году. Модель состоит из пяти этапов: «инновационный триггер» (запуск технологии), «пик завышенных ожиданий», «нижняя точка разочарования», «склон просветления» и «плато продуктивности».
Анализ от КРОК основан на интервью с руководителями крупных компаний (более 100 интервью с IT-директорами из финансового сектора, розничной торговли, FMCG, машиностроения, нефтегазохимии, транспорта и логистики), полуторагодовом мониторинге событий, открытых источниках и закрытом обмене инсайтами между аналитическими агентствами на IT-рынке. «Цель исследования — создать для бизнеса дорожную карту внедрения, отделяя краткосрочные тренды от долгосрочных. Это поможет компаниям сосредоточить ресурсы на технологиях, способных дать реальную отдачу в ближайшие 2–5 лет, и использовать их для повышения экономической эффективности и устойчивости», — поясняет заместитель генерального директора по развитию бизнеса КРОК Валентин Губарев.
Поднялись на плато
Согласно исследованию, в России на «плато продуктивности» (технологии, которые применяются массово и приносят реальную пользу) уже вышли облачные вычисления, кибербезопасность и микросервисные архитектуры. Отечественный рынок движется к гибридным облакам, объединяющим публичные и частные среды, а также к мультиоблачным стратегиям, уменьшающим зависимость от одного провайдера, отмечают эксперты КРОК.
В области кибербезопасности аналитики ожидают до 2030 года распространение подходов Zero Trust (концепция «нулевого доверия» в ИБ, где никто и ничто не считается безопасным по умолчанию), автоматизацию реагирования на инциденты и увеличение значимости защиты облачных сред и цепочек поставок. В сфере микросервисной архитектуры — автоматизацию процессов CI/CD (комбинация непрерывной интеграции и непрерывного развертывания софта) и рост популярности сервис-меш решений (Service Mesh), которые упрощают управление распределенными приложениями. В каждом из направлений аналитики предсказывают широкое внедрение ИИ и тесную интеграцию с облачными платформами.
На пути к вершине
Такие направления, как Big Data, IoT, edge-вычисления и роботизация процессов, постепенно становятся стандартом с ожидаемым выходом на плато продуктивности уже в ближайшие несколько лет. «Предприятия увидели реальную эффективность этих технологий и активно внедряют их для мониторинга, автоматизации и оптимизации процессов. Пилотные проекты постепенно трансформируются в крупные отраслевые решения».
В фазу «инновационный триггер» (технологии, которые бизнес уже тестирует, но не использует широко) вошли коммуникационная инфраструктура 6G, ИИ-агенты и графовые нейросети для противодействия мошенничеству. «В настоящее время эти технологии только начинают завоевывать доверие бизнеса, а их широкое коммерческое применение в России ожидается не ранее 2028 года», — отмечают эксперты. При этом, по словам Губарева, ближе всего к практическому применению находятся ИИ-агенты: эта технология стремительно развивается и, прежде всего, ассистенты показывают значительное увеличение эффективности в продажах и маркетинге, работе с клиентскими обращениями и данными организации.
ИИ на вооружении
Сроки внедрения технологий значительно сокращаются, подчеркивает руководитель направления Т1 ИИ Сергей Голицын. Облачные вычисления, кибербезопасность, микросервисы уже достигли, по его словам, плато продуктивности, но мира линейных технологий больше нет. «Теперь скорость внедрения IT-решений определяется не инфраструктурой, а человеком, использующим ИИ. Например, раньше генеративный ИИ требовал несколько лет на этапе «пробивания». На данный момент уже через 6–12 месяцев после появления новых разработок он становится стандартом в продажах, HR и логистике», — размышляет Голицын. — Причина в изменении фундаментальных процессов: меняют бизнес не технологии, а люди, использующие ИИ как расширение своих возможностей. Сегодня сотрудник за 10 минут может сделать то, что раньше заняло бы целый день, и это стало главным фактором ускорения».
Любые модели, позволяющие осуществлять ранжирование технологий по различным параметрам, включая данные о их подтвержденной полезности, — важные инструменты для управленцев, считает партнер инвестиционно-технологической компании Zarya Ventures Александр Пономарев. «Однако в первую очередь руководство компании должно сосредоточиться не на внедрениях как таковых, а на стратегических целях организации и наличии или отсутствии в компании необходимых компетенций, — продолжает он. — Осознание картины недостающих компетенций для достижения конкретной цели позволит балансировать между кадровыми и технологическими решениями, оценивать возврат инвестиций от внедрений тех и других, понимать смысл каждого проекта и грамотно управлять бюджетным процессом».
Бизнесу следует рассматривать эти данные не как дорожную карту, а как компас, считает Сергей Голицын. При этом очевидно, что сегодня российским компаниям необходимо как можно быстрее внедрять ИИ-агентов — они уже обеспечивают возврат инвестиций в 30–70% во многих процессах.
Фото: hi-tech.mail.ru