Для чего нужен искусственный интеллект: применение ИИ в жизни и бизнесе

Под ИИ понимается раздел компьютерных наук, нацеленный на проектирование и создание систем, выполняющих задачи, для решения которых необходимо задействовать интеллект человека. Это программа, собирающая и анализирующая данные, формирующая результаты обработки сведений и делающая выводы. ИИ – многофункциональный инструмент, охватывающий широкий спектр процессов: изучение огромных массивов информации, обучение, распознавание речи, музыки, текстов и прочих форматов, а также прогнозирование.

Сегодня возможности искусственного интеллекта практически безграничны, но так было не всегда. ИИ развивается и улучшается много лет, в его эволюции можно выделить несколько этапов:

• Идея, зарождение. В далёком 50-м году прошлого столетия математик британского происхождения Алан Тьюринг опубликовал научную статью на неизведанную тему «Могут ли машины мыслить?». В этом труде впервые был упомянут «Тест Тьюринга», ставший важным инструментом определения интеллектуальных возможностей машин.
• Возникновение термина. Лишь спустя 6 лет, в 56-м году XX века, в ходе проходившей в Дартмуте конференции группа учёных ввела терминологию и сформировала ключевые задачи ИИ.
• Ранние исследования. Они проводились в 50-60-х годах. В тот период были созданы первые прототипы ИИ. Исследователями предпринимались попытки разработки компьютерных программ, способных заменять человеческие ресурсы.
• Эпоха экспертных систем. Первые их варианты появились в 70-х годах. В основе лежали знания экспертов в разных сферах, использовавшиеся для решения отдельных задач.
• Время нейронных сетей. Мир увидел первые нейросети в 80-х. Они буквально моделировали функционирование мозга человека. В тот же период были разработаны усложнённые системы ИИ, обучавшиеся на основе опыта.  
• Развитие машинного обучения. Его методы активно совершенствовались в 90-х, когда появились алгоритмы классификации информации и её кластеризации.
• Глубокое обучение. В 2010-е годы созданы новые методы, позволившие разрабатывать искусственные нейросети, которые заметно повысили точность и производительность AI-систем в разных сферах. Началось активное применение обработки естественного языка (NLP) и компьютерного зрения.
• Эра автономных технологий. Она царит в настоящее время. Основное направление – стремительное развитие технологий, используемых для получения автономных систем и ИИ-агентов, которые могут принимать решения сами, без вмешательств человека.

ИИ трансформирует ключевые процессы, комплексно меняет их и совершенствует принятие решений на всех организационных уровнях, охватывает стратегические аспекты бизнеса. AI-трансформация работает в финансах, маркетинге, HR, логистике, управлении финансами.
Бизнес-процессы модернизируются целенаправленно, что помогает анализировать массивы данных, автоматически выполнять стандартные рутинные операции, прогнозировать события, персонализировать сервисы для клиентов, оптимизировать маршруты и цепочки поставок, повышать уровень клиентского обслуживания, делать более эффективными маркетинговые стратегии.

AI давно стал неотъемлемой составляющей современного бизнеса и успешно внедряется зарубежными и российскими компаниями. Примеры:

• «Сбербанк» с помощью ИИ автоматизирует финансовые операции, а также совершенствует обслуживание клиентов, используя виртуальных ассистентов. Такие помощники отвечают на вопросы и даже решают некоторые проблемы без вмешательства реальных сотрудников.
• «X5 Retail Group», в которую входят сети розничной торговли «Перекрёсток» и «Пятёрочка», с помощью AI оптимизирует логистические процессы, управляет запасами, персонализирует рекламные предложения. Искусственный интеллект обрабатывает сведения о продажах, составляет прогнозы о будущем спросе и тем самым улучшает ассортимент, налаживает работу с товарами.
• «Яндекс» внедряет AI-технологии в навигацию, поиск, маркетинговые стратегии, сервис такси. Например, поисковая система изучает запросы интернет-пользователей и выдаёт соответствующие теме результаты. «Яндекс Навигатор» помогает строить короткие и безопасные маршруты. Маркетинговые сервисы оценивают пользовательские данные и формируют индивидуальные рекламные предложения. В «Яндекс Такси» заказы распределяются между водителями именно с помощью ИИ, что заметно уменьшает период ожидания машин.
• «Лаборатория Касперского» благодаря AI выявляет киберугрозы и успешно нейтрализует их, оценивает сетевой трафик, а также обнаруживает аномалии, являющиеся вероятными признаками атак.
•  VK успешно применяет искусственный интеллект в соцсетях «Одноклассники» и «ВКонтакте», где анализирует поведение и активность посетителей, а также предлагает интересующий контент и совершенствует таргетированную рекламу.

Наша компания предлагает несколько готовых решений на базе AI, быстро интегрируемых в бизнес-процессы и приносящих результаты с первых дней:

• SkaiQuality – система контроля качества продаж, которая автоматически анализирует звонки, распознавая речь менеджеров и фиксируя ключевые фразы, проверяет по заданным критериям скрипты и соответствие стандартам, выявляет слабые места, формирует персональные рекомендации для сотрудников и отчёты для руководителей, а также подготавливает AI-отчётность с рейтингом работников, динамикой качества контактов с клиентами и с определением лучших практик.
• SkaiChat – ассистент для коммуникаций с клиентами. Он формирует текстовые и голосовые ответы на запросы в разных социальных сетях, мессенджерах, по телефону и в виджете на сайте. Среди возможностей – обработка заявок, консультации, бронирование. При этом ассистент мгновенно реагирует, является мультиязычным и ориентируется на Tone of Voice бренда, то есть общается в фирменном стиле компании.
• SkaiLook. Это рекомендательная система на основе визуального сравнения, которая способна анализировать цвета, стили, материалы и формы, чтобы предлагать товары с максимально схожими характеристиками. При формировании рекомендаций также учитываются теги, названия, описания товаров в контексте их назначения.

Сегодня области применения искусственного интеллекта – это практически все сектора экономики. В них происходят настоящие революции, которые меняют структуру и даже суть многих процессов. Далее рассмотрим актуальные направления внедрения AI.

Сферы здравоохранения и медицины – перспективное, основное применение ИИ. AI-технологии помогают как медицинскому персоналу, так и пациентам. Сегодня они используются в таких ключевых направлениях:

• Диагностика. Она осуществляется путём анализа текстовых данных (историй болезни), а также медицинских изображений – снимков МРТ, УЗИ, КТ. Например, сотрудники Медицинского исследовательского центра В. И. Кулакова при поддержке студентов Школы анализа данных, экспертов «Yandex Cloud» и фонда «Спина бифида» создали нейронную сеть, которая оценивает результаты ультразвуковых исследований плода и выявляет расщепление позвоночника ещё при вынашивании ребёнка. А в 2025 учёные из Гонконгского университета и Лондонской школы гигиены предложили ИИ-модель для диагностики онкологических заболеваний щитовидной железы. И точность такой технологии составила свыше 90%.
• Создание новых рецептур лекарственных препаратов. AI значительно сокращает периоды исследований и испытаний, обеспечивает точный анализ безопасности и эффективности. Алгоритмы машинного обучения помогают обрабатывать информацию о химических соединениях и биоматериалах, чтобы добиваться оптимального молекулярного строения действующих компонентов лекарств, а также подбирать участников тестирований. С ИИ возможно создавать даже сложные, инновационные медикаменты для индивидуальной терапии генетических заболеваний. Примеры успешного использования AI – российская платформа Syntelly для оценки токсичности молекул веществ, противовирусный препарат Paxlovid против COVID-19, вакцина Comirnaty против коронавируса .
• Персонализированный уход за пациентами. Он возможен благодаря ИИ-ассистентам и чат-ботам, которые становятся незаменимыми помощниками и выполняют различные функции: отслеживают динамику состояния по уровню артериального давления, количеству глюкозы и пульсу, оценивают клиническую картину по симптомам, записывают к врачу, контролируют самочувствие на основе жалоб, отвечают на вопросы о здоровье, поддерживают людей психологически в виде онлайн-бесед на базе когнитивно-поведенческой терапии.

В промышленной отрасли AI является движущей силой инноваций и помогает компаниям уменьшать расходы, снижать себестоимость продукции и повышать её качество, предотвращать поломки оборудования. «Умные» фабрики – это не будущее, а реальность. В производственные и сборочные линии эффективно интегрируются:

• Автоматизация процессов. Это роботы, например, изделия бренда FANUC, которые осуществляют сварку, собирают продукцию и упаковывают её.
• Предиктивное обслуживание. Это предупредительные меры, направленные на предотвращение сбоев. Они охватывают прогнозирование и профилактику поломок с помощью оценки текущего состояния устройств и механизмов, предсказания будущего износа деталей, а также формирования рекомендаций по техническому текущему обслуживанию.
• Мониторинг качества изготавливаемой продукции. Он осуществляется специальными визуальными контролирующими системами с ИИ. Они в режиме реального времени выявляют дефекты и несоответствия действующим стандартам.
• Повышение энергоэффективности производства. Умные системы контролируют температуру, освещение и другие параметры, а также настраивают их с учётом решаемых задач, уменьшая энергопотребление.

На сельскохозяйственных предприятиях AI позволяет добиваться высокотехнологичного животноводства и растениеводства. Рассмотрим примеры применения искусственного интеллекта:

• контроль аппетита, самочувствия и поведения животных на фермах (к примеру, с помощью технологии Connecterra);
• оптимизированное кормление – «умные» кормушки с персональной разработкой состава рациона и объёмов порций;
• автоматизированное управление сельскохозяйственной спецтехникой – распознавание препятствий, адаптация к реальным условиям работ, планирование траекторий движения;
• роботизация сбора урожая: отслеживание состояния посевов с применением дронов, определение спелости плодов.

Это тоже важные сферы применения ИИ, где AI уже успел изменить представление о скорости, эффективности и безопасности. Вот несколько успешно внедряемых технологий:

• Беспилотные системы. В автомобилях Waymo и Tesla предусмотрено автономное управление с анализом текущей обстановки на дороге и с быстрым принятием решений.
• Технологии безопасности. К ним относят «умные» датчики и камеры, собирающие данные о поведении участников дорожного движения, предупреждающие об усталости или опасности манёвров для снижения рисков аварий.
• Планирование маршрутов с помощью «Google Maps», «Яндекс Карт» и других навигационных сервисов, которые дают информацию о ремонтных участках и пробках, предлагают кратчайшие и безопасные пути.
• Управление общественной транспортной инфраструктурой – корректировки расписания движения на основе анализа погоды, потока пассажиров.

Для чего нужен искусственный интеллект в энергетическом комплексе? Он помогает управлять прогнозировать нагрузки, оптимизировать рабочие процессы. Всё это возможно благодаря Smart Grid – интеллектуальным сетям. Они имеют динамичную структуру и решают разные задачи: анализируют данные, делают прогнозы, заблаговременно выявляют опасные отказы оборудования, активно интегрируют возобновляемые источники энергии (ветер, воду), осуществляют автоматическое управление устройствами.

Полезно знать! В Калининградской области уже успешно работает первая в РФ цифровая подстанция, которая на 100% контролируется и обслуживается ИИ.

Эти области применения ИИ популярны среди компаний, занимающихся торговлей. Внедрение AI в e-commerce и ритейл можно рассмотреть на примере решений «Яндекса»:

• RPA – роботизированная автоматизация процессов. Она позволяет быстро решать рутинные задачи, например, упрощать работу с клиентами за счёт автоматических голосовых запросов в приложении «Алиса для бизнеса».
• Анализ данных для выяснения трендов и скрытых закономерностей на основе обработки многочисленных данных. Так работает «Яндекс Метрика», которая проводит тщательную аналитику поведения пользователей для корректировки и улучшения маркетинговых стратегий.
• Рекомендательные системы. В их числе «Яндекс Маркет», который применяет искусственный интеллект, чтобы персонализировать рекомендации – предлагать товары с учётом интересов и прошлых заказов.
• Оптимизация обслуживания клиентов. Работающие на основе «Яндекс Диалогов» чат-боты без выходных и перерывов решают проблемы с доставкой, оформлением заказов и другими этапами покупок.

От кибератак не защищены даже лидеры IT-индустрии и известные банки. И для них AI становится полезным инструментом, который способен выполнять такие функции:

• В режиме реального времени обнаруживать угрозы путём анализа миллиарда происходящих за секунду событий и выявления подозрительного поведения. Атаки предотвращаются ещё до их старта.
• Автоматически реагировать на опасности – изолировать участки сети с обнаруженными заражениями, блокировать сомнительный трафик.
• Распознавать образы по отпечаткам пальцев, голосам, лицам. Такая биометрическая идентификация применяется для предотвращения утечки личных или финансовых данных, к примеру, из корпоративных порталов или банковских приложений.
• Анализировать огромные массивы информации для обнаружения паттернов, которые могли бы быть упущенными человеческим взглядом.

«Четыре кита» искусственного интеллекта – это:

1. Машинное обучение. Оно включает алгоритмы, обучающиеся поиску закономерностей, прогнозированию и адаптации к изменениям. Это универсальные настраиваемые модели, которые учатся на исходных данных. Машинное обучение делится на три типа: с учителем, без него и с частичным участием. В первом случае моделям предоставляются размеченные примеры с правильными известными ответами, во втором работа ведётся с неразмеченными данными, по которым алгоритм сам ищет закономерности и структуры. Третий тип – комбинация двух подходов, использование большого массива неразмеченной информации и некоторого количества размеченной.
2. Нейросети. Они, подобно человеческой нервной системе, содержат многочисленные искусственные нейроны, связанные друг с другом, принимающие данные, обрабатывающие их и формирующие результаты. Схема такая: специалисты направляют в нейросеть входные данные (текст, звук, изображение), сеть анализирует зависимости и структуру, после чего принимает решение и выдаёт выходные результаты. Нейросети бывают простыми полносвязными с соединением каждого нейрона со всеми следующими, свёрточными с разбивкой данных на слои для изучения и распознавания объектов, а также рекуррентными с анализом последовательностей, например, для текстовых переводов или прогнозов погоды.
3. NLP – обработка естественного языка. Такое направление используется для распознавания человеческой речи в письменной и устной форме, её обработки и генерации. Данные алгоритмы обучаются не только отдельным словам и их смыслу, но и способности учитывать контекст, языковой логике, структуре предложений и фраз.
4. Компьютерное зрение. Оно учит компьютеры интерпретировать визуальные данные, которые берутся из реального мира. Такие системы используют алгоритмы, работающие по принципам активности мозга человека. Они получают изображение, повышают его качество, выделяют основные характеристики (текстуры, углы, края), сегментируют картинку (делят на области), распознают объекты по признакам и принимают решения.

Чтобы пользоваться возможностями AI, нужно подготовить необходимую инфраструктуру. Она включает:

• Вычислительные мощности. Это графические процессоры (GPU), выполняющие сложные вычисления при обучении ИИ. Мощности должны быть масштабируемыми, адаптируемыми к увеличивающимся нагрузкам.
• Хранилища данных. Такие системы должны обеспечивать быстрый доступ к информации, иметь распределённую структуру с несколькими уровнями. Также необходимо предусмотреть возможность интеграции хранилищ с облачными средами, базами данных и прочими корпоративными IT-системами.
• Безопасность. Её можно обеспечить с помощью шифрования личных данных, тщательной проверки источников информации, управления доступом с распределением ролей и ограничениями, непрерывного мониторинга, а также защиты от угроз, свойственных ИИ-моделям, таких как промпт-инъекции.
• Управление. Оно охватывает постановку целей, определение задач, текущий аудит рабочих процессов, обучение сотрудников, поэтапную интеграцию AI в бизнес с учётом уже существующих систем, а также проработку организационных трудностей типа неготовности команды к переменам.

Любые сферы применения искусственного интеллекта связаны с вопросами этики:

• Использование личных данных для обучения. Такая информация при некорректном применении может потерять конфиденциальность и попасть к злоумышленникам.
• Размывание границ ответственности за принимаемые решения. Иными словами, непонятно, кто ответственен за ошибочные действия: поставщик информации для обучения, создатель алгоритма, система или её оператор.
• Воздействие на рынок труда – вероятность уменьшения рабочих мест из-за автоматизации рутинных задач, выполняемых сотрудниками с низкой квалификацией.
• Стереотипическое мышление. Так как ИИ обучается на информации, предоставляемой людьми, то он может выдавать предвзятые, необъективные решения.

Чтобы AI-технологии успешно развивались и внедрялись без этических вызовов, нужно разрабатывать непредвзятые модели, использовать объяснимые и прозрачные алгоритмы, принимать меры кибербезопасности для защиты данных, а также руководствоваться правилом «этика по умолчанию» с соблюдением этических норм на всех этапах разработок.
Будущее ИИ – это:

• автономные AI-агенты, работающие без участия человека;
• генеративный искусственный интеллект, формирующий решения на базе огромных массивов информации и генерирующий новые концепции;
• мультимодальные AI-системы, одновременно обрабатывающие звук, текст, видео и изображения;
• самоконтролируемое обучение;
• квантовый ИИ, объединяющий AI-технологии и квантовые алгоритмы;
• нейросимбиотические системы, объединяющие нейросети с символьными рассуждениями при решении абстрактных задач.

Как успешно внедрить AI? Можно использовать такой алгоритм:

1. Определение измеримой цели, например, увеличение конверсии на 20%.
2. Выяснение лучших зон автоматизации, в которых ИИ даст эффект. Примеры – общение с клиентами, работа с документами.
3. Оценка имеющихся ресурсов и инфраструктуры – данных и их хранилищ, оборудования, технологий безопасности.
4. Выбор формата – готовое или кастомное решение.
5. Запуск пилотной версии, направленной на одну конкретную задачу, имеющей KPI и использующей минимум информации.
6. Обучение команды и работа со страхами сотрудников.
7. Контроль, распределение ответственности и обеспечение безопасности.
8. Оценка достигнутых результатов с последующим масштабированием (при положительном эффекте).

Компания Practico.ai предлагает авторскую методологию SKAI Framework для системного перехода компании к AI-first – подходу, при котором ИИ является ядром деятельности организации. Эта методика охватывает аудит, разработку стратегии, подготовку необходимой инфраструктуры, а также внедрение и последующее масштабирование AI-решений.

Основные этапы:

1. Стратегия. Она включает оценку текущих процессов, определение целей, ROI и KPI, выявление приоритетов и желаемых зон роста, а также подготовку бизнеса к переходу на AI-уровень.
2. Разработка IT-решения под задачи и специфику деятельности компании. 
3. Знания и инфраструктура. На этой стадии проводится аудит качества исходной информации, компетенций, готовности IT-систем. Также разрабатывается предложение, подбираются технологии, проектируется архитектура.
4. Реализация. На этом этапе формируются решения через MVP и PoC – создаются быстрые прототипы для проверки гипотез, выполняется пилотирование на реальных данных, осуществляются доработки и последующая интеграция решений в бизнес-процессы.
5. Масштабирование. AI встраивается в операционную модель компании. В ходе такого внедрения выполняются управление изменениями, закрепление новых процессов и развитие компетенций.

Для крупных компаний подойдёт такой формат: консалтинг по методологии SKAI, затем разработка и внедрение. Для специалистов, руководителей  и собственников малого/среднего бизнеса есть курс по внедрению ИИ в Бизнес. Обучение проходит по разным направлениям: маркетинг, продажи, HR, финансы, аналитика, дизайн и разработка, а также внедрение AI в рутинные операции.

Курс Practico.ai – не скучное обучение, а комплексная система внедрения ИИ. Её преимущества – это практическая польза на основе работающих бизнес-подходов с готовыми решениями (агентами, кейсами, ботами или системой автоматизации), теория и внедрение в одном цикле обучающей программы, погружение во все процессы с расчётом ROI, структурный и человечный формат без «воды», а также реальный набор сценариев и инструментов.

Кроме того доступны готовые продукты:

•  SKAI Quality - система контроля качества продаж;
• SKAIChat - ассистент для коммуникаций с клиентами; 
• SKAILook - рекомендательная система на основе визуального сравнения, которая способна анализировать цвета, стили, материалы и формы, чтобы предлагать товары с максимально схожими характеристиками.

AI часто считают двигателем цифровой эпохи, который задаёт вектор развития IT-технологий и их повсеместного внедрения. Для чего используют искусственный интеллект сегодня? Во-первых, он значительно ускоряет работу с данными – анализирует такие объёмы информации, которые для людей просто нереальны.

Во-вторых, ИИ трансформирует труд – автоматизирует рутинные операции: как физические, так и интеллектуальные. В-третьих, AI-технологии влияют на экономику, меняют конкурентную среду. Внедряющие ИИ компании обретают большие преимущества и становятся конкурентоспособными даже при небольшой численности сотрудников.