От PR к индустрии доверия - Мадина Малова

Руководство отреагировало на предсказание ИИ сомнением: сигнал был слабым и казался несерьезным. Мы подготовили еще один отчет, уже собрав факты в подразделениях, и он убедил нас разработать план нейтрализации рисков.

В результате мы провели точечную работу с партнером, организовали серию встреч с ключевыми фигурами профильных ведомств и отрасли. В профильном подразделении реорганизовали команду проекта, из-за которого возник конфликт, исправили техническую проблему, которая послужила триггером, и поставили тему под особый контроль. Провели работу со СМИ и соцмедиа по профилактической подготовке информационного поля и действуя на предотвращение утечек опасной информации.

Эти и другие действия позволили нам не допустить публичного взрыва, дав время разрядить ситуацию и со временем свести угрозу конфликта на нет.

Конечно, в подобных случаях всегда остается элемент “а что, если”. Нельзя на 100 % утверждать, что кризис рванул бы в ближайшие пару месяцев. При удачном раскладе он мог бы превратиться в тлеющий, постепенно разъедая отношения с партнером.

Данные нашей системы показывали высокую вероятность “прорыва язвы” в публичном поле в ближайшие 1–2 месяца. При этом расчеты аналитиков говорили о том, что финансовые и репутационные потери предприятия могли составить минимум 15–20 млн рублей. И это расчеты по нижней планке, так как речь шла о рисках срыва стратегических контрактов, ударе по вышестоящей организации, претензиях регуляторов, негативном рикошете по госполитике (с непременными последствиями и для нашего предприятия), а также затратах на коммуникационную кампанию по восстановлению репутации в отрасли.

Благодаря вовремя замеченной угрозе нам удалось всего этого избежать, а значит, модернизация нашей системы себя окупила», – говорит коммуникатор.

В этой истории, на мой взгляд, важно вот что. Нет сомнений, что ИИ в коммуникационном направлении помог предприятию не только избежать неприятностей, но и укрепить отношения со стейкхолдерами, вовремя отреагировав на скрытое недовольство. Но ведь и путь к необходимой для этого цифровизации был трудоемким, потребовав времени и затрат на технологии. Коллега рассказал, что внутри организации ему пришлось долго, упорно и аргументированно обосновывать пользу от затрат на внедряемые решения, доказывать ценность управления коммуникациями.

«В нашем обществе пока нет понимания, что коммуникации – это направление, окупающее затраты на технологическую поддержку серьезнее, чем CRM или оплату базы мониторинга», – говорит он.

Только случай помог коммуникатору убедить руководство в практической пользе ИИ-аналитики в коммуникациях, способной вывести организацию на новый уровень развития.

2. Эра искусственного интеллекта

Цифровизация захватила все сферы нашей жизни, а искусственный интеллект уже давно перерос период хайпа, превратившись из модного тренда в востребованный инструмент.

Сегодня ИИ меняет медицину, промышленность, финансы, ритейл, присутствуя практически во всех сферах нашей деятельности.

Многообразие ИИ в природе

Представьте себе мир, где медицинский диагноз ставит не врач, а алгоритм; где завод работает под управлением роботов, а креативные идеи генерирует нейросеть. При этом популярный сегодня генеративный искусственный интеллект, основанный на нейронных сетях, – только одно из направлений ИИ.

Вот десять направлений, которые считаются наиболее перспективными в развитии искусственного интеллекта в ближайшие годы.

1. Машинное обучение и глубокое обучение (Machine Learning and Deep Learning).

2. Обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP).

3. Компьютерное зрение (Computer Vision).

4. Генеративный ИИ (Generative AI).

5. Этичный и прогнозируемый ИИ (Ethical AI и Explainable AI, XAI).

6. Робототехника и автономные системы (Robotics and Autonomous Systems).

7. Интернет вещей (IoT) и ИИ (Internet of Things (IoT) and AI).

8. Квантовый ИИ (Quantum AI или Quantum Machine Learning).

9. Нейроморфные чипы (Neuromorphic Computing).

10. Симбиоз ИИ и человека в интерфейсах «Мозг-компьютер» (BCI).

А вот подробнее о сферах применения ИИ с примерами.

По мнению аналитиков Gartner[18], главными трендами в развитии ИИ-технологий в ближайшие три года станут:

• автономные системы (например, для беспилотных механизмов);

• взрывной рост генеративного ИИ (для создания различного контента);

• квантовый ИИ (на стыке квантовых технологий и генеративного ИИ);

• интегрированные ИИ-решения (мультиагентные системы);

• гонка за «универсальным ИИ» – AGI (создание самообучаемого ИИ с интеллектом человека);

• рост рынка ИИ-инфраструктуры: от облачных сервисов до специализированных чипов.

Практическое применение ИИ уже меняет отрасли. Например, благодаря проектам по использованию компьютерного зрения в лучевой диагностике выявляемость патологий при анализе медицинских снимков в столичных поликлиниках выросла до 99 %. А по данным Минздрава[19], более 60 % онкологических новообразований в России теперь обнаруживают на первой и второй стадиях.

Не отстает и промышленный сектор. Предприятия внедряют нейросетевые технологии, машинное обучение и компьютерное зрение для поиска дефектов оборудования, мониторинга промбезопасности и контроля качества продукции.

Пример – цифровая система контроля качества в промышленности, разработанная в Ростехе. Один из ее элементов – система прослеживаемости «Антиконтрафакт», которая не только помогает предприятиям успешно управлять своими рисками, работая с заказчиками и поставщиками в стабильной цифровой среде, по прозрачным для всех правилам[20]. Новые решения здесь позволяют непрерывно повышать стандарты качества промышленной продукции.

В современном мире технологический ИИ-суверенитет становится уже не вопросом престижа, а основой национальной безопасности и промышленной независимости.

Умные технологии особенно важны в производстве продукции двойного назначения, где критичны точность и безопасность. Системы предиктивной аналитики позволяют выявлять потенциальные дефекты на этапе проектирования, а цифровые двойники производственных линий дают возможность оптимизировать процессы без остановки производства.

Интересно, что в этой высокотехнологичной гонке выигрывают не только те, кто внедряет продвинутые алгоритмы, но и те, кто умеет интегрировать их в существующие производственные процессы с минимальными сбоями.

Ссылка на вебинар автора.

Выгоды от внедрения и роль коммуникаций

Глобальные инвестиции в ИИ-технологии исчисляются миллиардами долларов, ведь по расчетам аналитиков IDC[21] экономический эффект от их внедрения в мире составит к 2030 году $19,9 трлн.

Рынок ИИ растет как на дрожжах, каждый год прибавляя по 28,5 %. Такими темпами со $184 млрд в 2024 году он, по данным Statista[22], вырастет к 2030 году до $827 млрд.

В России ИИ, по оценкам экономистов, сэкономит организациям к 2025 году около ₽1 трлн. А общий эффект от его внедрения в экономике до 2030 года оценивается в ₽11,2 трлн. По итогам 2024 года объем российского рынка LLM-продуктов для бизнеса (Large Language Model[23]) составит 35 млрд рублей, подсчитали в MTS AI (пост телеграм-канала «Курилка Яндекса» от 26 ноября 2024 года). Ожидается, что показатель будет расти в среднем на 25 % ежегодно до 2028 года.

ИИ способен выполнять рутинные задачи, автоматизировать процессы, принимать более быстрые и точные решения на основе анализа данных. Он хороший помощник в принятии управленческих решений и оптимизации работы, а значит, большинство повторяющихся и не требующих особого творческого