18 ноября 2019 г.
Большинство российских компаний намерено начать внедрение решений с AI в течение ближайших двух лет — таковых 70% по данным отчета «Рынок искусственного интеллекта в России», который стал результатом совместного исследования IDC и Abbyy. Сегодня в секторах-лидерах — финансовом, нефтегазовом и государственном — каждая третья (!) компания уже использует AI-инструменты.
Что ожидает бизнес от AI?
Снижения затрат и роста эффективности, как обычно. Как видно, ожидания от AI не отличаются от пожеланий для внедрения любых других инструментов.
По данным исследования IDC/Abbyy — напомним, что оно было нацелено на российский рынок! — большинство компаний (80%) ожидают, что внедрение AI-инструментов повысит производительность труда работников, а также увеличит эффективность ключевых бизнес-процессов. Важно, что большинство опрошенных рассматривает AI-решения как помощь для работников, а не как их замену.
Некоторые рутинные действия AI действительно может радикально сократить по времени, освободив время работника для решения задач, с которыми может справиться только человек. Например, AI в системах «машинного зрения» позволяет на порядок сократить время на обработку данных рентгеновской диагностики: у врача на подготовку заключения уходит порядка
Технологию анализа видеопотока и отдельных изображений, что требует AI, уже применяют 28% российских компаний, по данным IDC, и планируют такие решения к внедрению 41% опрошенных. Анализ изображений, как видно, является одним из приоритетных направлений, но не самым популярным. Значительный процент опрошенных российских компаний — 60% — считают приоритетным применение AI в задачах, связанных с работой с клиентами. Действительно, чат-боты, голосовые ассистенты и другие AI-инструменты все чаще находят применение в элементах фронт-офиса. Кроме этого, по мнению опрошенных, популярные сценарии применения AI — интеллектуальная обработка данных, автоматизированная служба поддержки и цифровые помощники для сотрудников, работающих с информацией.
Самый популярный в плане технологической направленности сегмент для AI — аналитика больших данных. Все респонденты (100%) подтвердили, что будут использовать аналитику больших данных в составе когнитивных решений, а 81% компаний используют ее сегодня. АI-инструменты помогают компаниям обрабатывать большие объемы уже накопленной и растущей информации, выявлять шаблоны и составлять прогнозы.
Инструменты все дороже
Большинство опрошенных представителей бизнеса — 77% — ожидают, что в ближайшие 2 года бюджеты на AI-решения будут расти. Рост, судя по всему, будет весьма значительным: 60% показали, что приоритетным направлением инвестиций считают разработку стратегии применения AI. Объем рынка на создание решений с применением ИИ в России вырастет в 2019 году до 139,3 млн долл., продемонстрировав рост 48,2% по сравнении с итогами 2018 года.
Однако только 46% считают, что принимать решение о внедрении AI-инструментов будут руководители компании (в будущем этот показатель возрастет, но не сильно — до 56% через два года), 27% уверены, что соответствующие решения попадают в зону компетенции среднего управляющего звена — руководителей бизнес-подразделений. Заметим, что AI-инструменты могут проникать в российский бизнес и помимо действий руководства — все больше программных продуктов и ИТ-комплексов используют AI-элементы для решения текущих задач. В настоящее время затраты только на современное программное обеспечение для российских компаний составляют 28% от всех затрат на AI, а к 2023 году данный сегмент вырастут вдвое в денежном выражении.
По данным глобального прогноза IDC из серии FutureScape, направленного на исследования краткосрочных трендов, значимых для ИТ-директоров, в ближайшие 3 года внедрение искусственного интеллекта для повышения эффективности процессов эксплуатации ИТ-систем будет главной целью преобразований в 60% корпоративных ИТ-служб.
«Хард» имеет значение
Основные затраты этого года, имеющие непосредственно отношение к AI, по мнению исследователей IDC/Abbyy, приходятся на вычислительные мощности: почти половина вложенных денег — 49% — пойдут на оборудование для хранения и обработки данных «под AI». Заметим, что трактовать этот факт следует максимально широко — к этой статье расходов, например, можно отнести и запуск суперкомпьютера «Сбербанком». Напомним, что суперкомпьютер Christofari, созданный совместно с Nvidia, ориентирован именно на задачи, связанные с AI, о чем CRN/RE писал, а Давид Рафаловский, СТО «Сбербанк Груп», особо подчеркивал, что появление этого суперкомпьютера на российском ИТ-рынке откроет доступ к созданию принципиально новых решений и технологий в области AI.
Заметим, что современные серверные решения все чаще идут или изначально «заточенные» на работу с AI, или могут быть легко доведены до соответствующей балансировки в ходе штатного апгрейда. В ходе представления обновленной линейки стоечных серверов Dell (о ней CRN/RE писал), Артем Булкин, системный инженер Dell Technologies в России, подчеркнул, что новые системы проектировали с расчетом на работу в «перспективных нагрузках», к которым относится и AI.
AI-ориентированные аппаратные компоненты проникают все в более низкие уровни ИТ-систем предприятий. Например, многие системы HPE, ориентированные на работу «на границе сети», также получили графические ускорители для решения бизнес-задач, связанных с AI, о чем говорил Олег Васьков, руководитель Центра высоких технологий Hewlett Packard Enterprise в России, представляя новинки Edgeline (об этом CRN/RE писал тоже).
Список можно продолжать и дальше, но и рассмотренных примеров достаточно, чтобы понять, насколько AI-бум будет важен для канала, который будет поставлять компьютеры разных типов — от серверов до компьютеров для EDGE-вычислений — которые, в свою очередь, необходимы для решения широчайшего спектра бизнес-задач (об AI в российском бизнесе CRN/RE писал ранее).
Интеграторам есть где развернуться
По мнению исследователей IDC, отраслевые сценарии учитывающие особенности индустрии и бизнес-процессов, на сегодняшний момент используются реже, но именно их будут рассматривать компании в ближайшие год-два. Направление применения бизнес видит в самых разных сегментах: 40% компаний планируют автоматизировать профилактическое обслуживание, 48% — снабжение и логистику, 34% — мониторинг и управление качеством. Растущая популярность этих сценариев, как считают аналитики, подготовившие доклад, отражает планы российских компаний по внедрению IoT-решений и цифровизации бизнеса в целом.
Независимо от сценария, проекты по внедрению искусственного интеллекта должны быть сфокусированы на бизнес-целях, уверены опрошенные. Заметим, что схемы применения могут быть принципиально разные. Например, в упомянутом выше варианте, когда AI расписывал результаты диагностики, человек контролировал машину, но возможно и обратное, например, в складском, транспортном и логистическом бизнесе популярны решения, в которых системы, основанные на AI, контролируют действия работников, про что, в частности, CRN/RE писал недавно.
Что осталось «за бортом» исследования
Заметим, что два — как минимум! — крупных сегмента, в которых активно используют AI, в данное исследование не попали. Это применение алгоритмов «искусственного интеллекта» для обеспечения оптимальной работы аппаратных решений и ИБ.
Например, HPE Nimble, интеллектуальное самоуправляемое флэш-хранилище для ЦОДов и «облаков», отличается высочайшим уровень надежности — 99,9999%, по заявлению представителей компании, которую обеспечивает, в частности, система прогнозной аналитики, которая использует AI. Строго говоря, этот AI не принадлежит российским компаниям и физически находится за пределами РФ, но это и другие аналогичные решения, которые, например, оптимизируют размещение данных в гибридных системах хранения данных Dell, учитывать при анализе проникновения AI на российский рынок, на наш взгляд, уже нужно.
Как быть с учетом AI, поставляемого через «облака»? Например, в конце прошлой недели корпорация Microsoft объявила о совместном проекте с британским производителем видеоускорителей Graphcore, доступ к аппаратным ресурсам на базе решений последнего будет доступен через Azure. В результате, по заявлению представителей британской компании, скорость обучения AI-решений возрастает на
1-2 порядка. Увеличивается и скорость работы, как было отмечено, процесс финансового анализа в хедж-фонде Carmot Capital, используюшего компоненты Graphcore, вырос в 26 раз. Как было объявлено «Сбербанком», суперкомпьютер Christofari также будет доступен через «облако», есть и другие примеры.
Kyocera, позиционирующая себя как «Document Solutions», активно применяет AI как для аналитики данных о работе аппаратных печатающих-сканирующих компонент корпоративных инфосистем, работающих с документами, так и для первичной обработки поступающих документов (например, для распознавания типа документа, текста в нем и т.д.), сортировки и пр. Напомним, что концепция Kyocera предусматривает акцент на продвижение платформ для работы с документами, которые можно использовать как отдельные решения, а можно интегрировать с корпоративным документооборотом и EPR-системами, о чем CRN/RE писал. Частью задачи из этого спектра попадают в исследование IDC/Abbyy — например, 53% опрошенных отметили, что AI будет использовать отдел продаж, в частности, для извлечения атрибутов из входящих для дальнейшей регистрации документов в учетных системах — но охват решений Kyocera гораздо шире. Конечно, проблематично вычленить AI-компоненты, отделив их от «не-AI», но и такое внутреннее применение учитывать уже стоит.
Про высочайшую актуальность применения AI-инструментов для задач ИБ — в частности для распознавания подозрительных активностей, в том числе, «нулевого дня», в сканерах уязвимостей, антиспам-фильтрах и т.д. — говорил Боб Мур, директор департамента серверного программного обеспечения Hewlett Packard Enterprise. О быстрых изменениях ИТ-ландшафта и сопутствующей им динамики современного ИБ также говорил Вениамин Левцов, директор департамента корпоративных продаж «Лаборатории Касперского», который уверен, что AI-инструменты становятся обязательным компонентам современных защитных систем, так как хакеры активно применяют свои AI-инструменты как для «целевых атак», так и для более простых процедур, направленных на взлом систем предприятий.
Впереди же вырисовывается еще одна хитрая связка «AI/ИБ». По прогнозам Gartner, о чем CRN/RE писал, уже в среднесрочной перспективе — до 2022 года — треть кибератак, связанных с AI, будут направлены не на банальный «взлом-и-проникновение», а будут использовать инфицирование данных режима обучения, кражу модели AI или состязательные выборки для атак на системы с AI.
В одном из этих сценариев хакеры получают доступ к данным режима обучения и приводят систему с ИИ к отказу, вводя в нее некорректные данные. Каждая мощная инновация в AI, говорит Gartner, может и будет использоваться в злонамеренных целях. Но это уже совсем другая история.
Источник: Александр Маляревский, CRN/RE