Компании при внедрении искусственного интеллекта должны начинать не с выбора технологии, а с понимания задачи, проекта, данных и будущего бизнес-эффекта. Об этом заявил Александр Меркушев, Head of AI Projects Яндекс Узбекистан.

По его словам, AI — не первая технология, которая автоматизирует жизнь и бизнес-процессы. Как и другие технологические волны, искусственный интеллект проходит путь от изобретения и больших ожиданий до реального внедрения в продукты.

«AI — это не первая технология, которая автоматизирует нашу жизнь», — отметил Меркушев.

Он привел аналогию с колесом, двигателем внутреннего сгорания, ЭВМ и облачными технологиями: сама по себе технология не всегда сразу меняет жизнь пользователей, но со временем на ее основе появляются продукты и сервисы, которые становятся частью повседневности.

«Происходит внедрение настолько незаметно, что оно как электричество работает, но мы это не замечаем», — сказал представитель Яндекс Узбекистан.

Говоря о текущем этапе развития AI, Меркушев отметил, что технологии генеративного искусственного интеллекта и LLM-системы проходят стадию снижения завышенных ожиданий. По его словам, после периода активного хайпа компании начинают искать реальные сценарии применения.

«Gen AI и LLM-системы уже идут вниз по этому склону. Люди начинают разочаровываться, думая: столько хайпа про это мы слышим последние пару лет, а где же внедрение? А на самом деле внедрение происходит на плато просвещения, когда мы понимаем, где есть реальное применение технологий», — заявил он.

Меркушев также отметил высокий уровень неудач в AI-проектах. По его словам, основная причина заключается в том, что компании не всегда понимают, зачем и куда внедряют искусственный интеллект.

«Большинство проектов проваливаются. В AI сейчас порядка 80% failure rate, потому что люди не понимают, зачем и куда они внедряют AI. Они внедряют AI туда, куда можно, а не куда нужно», — подчеркнул он.

Отдельно он остановился на запросе компаний на внутренние LLM, AI-ассистентов и «AI-мозг». По словам Меркушева, создание таких решений требует не только технологии, но и проекта, данных и принятия инструмента внутри компании.

«Чтобы создать так называемую внутреннюю LLM, вам нужны три простые вещи: проект, данные и принятие этого инструмента. Потому что нет никакого смысла во внутренней LLM, если все продолжат пользоваться ChatGPT», — сказал он.

Он сравнил внедрение AI со строительной площадкой: процесс должен начинаться с проекта, а не с выбора самых современных инструментов.

«Стройплощадка начинается с проекта, а не с самого современного материала. С AI точно так же. Вы будете хвастаться не самой современной моделью под капотом, а бизнес-эффектами», — отметил Меркушев.

По его словам, компаниям важно формировать не просто проект, а образ продукта: понимать, что именно они строят, для кого это решение создается и как будет измеряться его успешность. После этого появляется MVP, на котором можно оценить ценность и бизнес-эффект.

«У вас появляется MVP, не пилот, а маленький продукт, где вы уже можете измерить ценность и бизнес-эффект, оценить его и дальше принять решение: fail fast и не масштабировать это либо идти дальше в продакшн», — сказал он.

В завершение Меркушев подчеркнул, что бизнесу не стоит гнаться за последней технологией или новым AI-агентом. Важно встроить технологию внутрь процессов так, чтобы она работала как часть инфраструктуры.

«Не нужно гнаться за последней технологией или последним новым агентом. AI в банках должен быть под капотом точно так же, как электропроводка в здании», — отметил он.

Главный подход к внедрению искусственного интеллекта, по словам представителя Яндекс Узбекистан, заключается в том, чтобы решать конкретные задачи при помощи технологий.

«Не ищите задачу под технологию, решайте задачу при помощи технологий», — заключил Меркушев.