Мария Горденко, руководитель магистерской программы НИУ ВШЭ «Анализ данных в девелопменте», инженер-программист, рассказывает, в каких отраслях бизнеса и производства требуется знание ИИ, а также каких специалистов и в каких ВУЗах уже начали этому обучать.

Спрос на специалистов, работающих в ИИ, растет

На рынке требуются все больше специалистов, владеющих навыками работы с ИИ, поскольку эти технологии становятся все более интегрированными в бизнес-процессы и повседневные задачи.

С начала 2024 года в России наблюдается значительный рост спроса на специалистов в сфере искусственного интеллекта — количество вакансий увеличилось на 80%, а в области машинного обучения — на 21%, как сообщают аналитики HH.ru.

В IT-компаниях отмечают, что зарплатные ожидания кандидатов заметно превышают средние предложения работодателей, иногда в два раза. Основными факторами перегрева рынка выступают показатели зарплат в крупных корпорациях, в частности банках.

По информации сервиса Rabota.ru, около 10% компаний уже активно применяют решения на базе искусственного интеллекта. Вакансий, где требуются навыки работы с нейросетями и крупными языковыми моделями (например, GPT), стало в 10 раз больше по сравнению с прошлым годом, что подтверждается данными HH.ru и компании EvApps.

В отдельных регионах спрос на специалистов по ИИ возрос в десятки раз по сравнению с предыдущими годами. По данным HH.ru, за 11 месяцев 2023 года было опубликовано более 12,6 тысячи вакансий, связанных с нейросетями и искусственным интеллектом.

Кроме того, растет интерес к специалистам в области информационной безопасности, работающим с искусственным интеллектом.

В 2023 году спрос на таких профессионалов увеличился на 30% по сравнению с предыдущим годом, а с 2020 года количество вакансий в этой сфере возросло в 3,5 раза.

В 2024 году эта тенденция продолжается: в первом квартале спрос на навыки работы с ИИ вырос в два раза по сравнению с началом 2023 года.

Сферы, где уже применяют возможности ИИ

Медицина: использование ИИ в диагностике и лечении

Алгоритмы ИИ могут анализировать рентгеновские снимки, КТ, МРТ и другие медицинские изображения для выявления аномалий (опухолей или других признаков заболеваний).

Системы на базе ИИ могут использовать данные пациентов, включая медицинскую историю, лабораторные тесты и жизненные показатели, для прогнозирования рисков развития заболеваний или осложнений.

Например, в московских поликлиниках внедрили новый сервис на основе искусственного интеллекта, который анализирует данные из карт пациентов за последние два года, помогая врачам более точно ставить диагнозы. Это снижает вероятность ошибок при диагностике.

Нейросети способны распознавать до шести различных диагнозов по одному снимку, и это только небольшая часть их возможностей.

Также московские рентгенологи перешли на использование технологии голосового ввода Voice2Med для автоматического создания протоколов исследований. Врачам больше не требуется вручную вносить данные — они просто диктуют текст в микрофон, а система преобразует устную речь в текст с точностью 98%.

Представитель департамента здравоохранения Москвы рассказал, что с момента внедрения этой технологии было создано более 210 000 рентгенологических отчетов.

Финансы: аналитика и прогнозирование

Алгоритмы ИИ способны анализировать огромные массивы рыночных данных, новостей и социальных медиа для выявления трендов и предсказания будущих движений рынка. Это помогает инвесторам принимать более обоснованные решения.

Уже сейчас в некоторых банках ИИ используется для оценки кредитных рисков, выявления мошенничества и прогнозирования дефолтов.

Кроме того, ИИ позволяет банкам и финтех-компаниям предлагать клиентам персонализированные продукты и рекомендации на основе их финансового профиля, поведения и предпочтений. Это повышает лояльность клиентов и эффективность продаж.

А ещё ИИ в финтехе применяется для автоматизации рутинных финансовых операций: таких как обработка платежей, ведение бухгалтерского учета и подготовка отчетности.

Производство: автоматизация и оптимизация процессов

На производстве AL уже сейчас активно используют в 3 основных направлениях:

- Анализ производственных данных: ИИ-алгоритмы могут анализировать данные о производительности, выявлять узкие места и предлагать оптимальные решения для повышения эффективности производства.

- Прогнозирование поломок: используя данные с датчиков, ИИ способен прогнозировать поломки оборудования и планировать техническое обслуживание.

- Контроль качества: ИИ-системы могут автоматически проверять качество продукции, выявляя дефекты на ранних стадиях производства.

Крупный завод можно сравнить с комплексной машиной, где каждая операция должна быть четко скоординирована, чтобы выпускать продукцию вовремя и соответствующего качества.

Однако высокая нагрузка на сотрудников при выполнении рутинных задач, а также необходимость учета множества параметров, связанных с оборудованием, сырьем и компонентами, усложняют работу.

Автоматизация некоторых рутинных процессов, включая сбор и анализ данных, повышает производительность заводов на 10%. При этом использование роботов-ассистентов позволяет сократить площадь цехов на 25%.

Искусственный интеллект помогает в управлении складскими процессами, снижая расходы на 10% и уменьшая объем запасов на 35%. Кроме того, автоматические рекомендации по оптимальному количеству комплектующих способствуют росту производительности на 5%.

В химической промышленности ИИ значительно улучшает процессы синтеза и планирования. Цифровые технологии способны обрабатывать свыше 2 миллионов химических реакций, что ускоряет выбор оптимальных параметров для материалов.

Использование компьютерного зрения позволяет точно обнаруживать дефекты с точностью до 97%, что снижает затраты на исправление брака на 10%. ИИ также помогает снизить затраты на обслуживание оборудования на 30% за счет анализа различных факторов, а рекомендательные системы, прогнозирующие спрос, сокращают потери при хранении на 15%.

Компания «Уралхим» внедрила ИИ-технологии на своих барабанных грануляторах-сушилках, что позволило повысить стабильность производства, сократить влияние человеческого фактора и увеличить выпуск продукции на 2-6%.

В свою очередь, компания «Акрон» применяет цифровые технологии для оптимизации потребления электроэнергии, что позволило уменьшить отклонение фактических затрат от запланированных до менее чем 1%.

На складах одного из маркетплейсов была внедрена технология цифрового двойника — 3D-модель, которая точно воспроизводит все помещения, стеллажи, перемещения товаров и сотрудников.

Этот виртуальный аналог склада помогает прогнозировать изменения: например, как повлияет на работу увеличение потока товаров, корректировка маршрутов техники или наем дополнительных сотрудников. В таких цифровых двойниках также используются IoT-датчики, устанавливаемые непосредственно на объект.

В рамках программы «Технет» планируется внедрить цифровые двойники на 250 предприятиях России до 2024 года, с общими инвестициями в размере 145 миллиардов рублей. К 2027 году мировой рынок решений на основе этой технологии может вырасти до 73 миллиардов долларов.

Строительство: безопасность и оптимизация

Хотя уровень внедрения искусственного интеллекта в строительной отрасли значительно уступает таким технологически продвинутым секторам, как финансовый, развитие в этом направлении всё же набирает обороты.

По прогнозам аналитиков, с 2022 по 2031 год мировой рынок ИИ в строительстве будет расти ежегодно на 34%, увеличившись с менее чем $500 млн в 2021 году до $8,6 млрд к 2031 году.

- Контроль техники безопасности: системы компьютерного зрения на основе ИИ могут отслеживать соблюдение правил техники безопасности на строительных площадках, выявляя нарушения и предупреждая возможные несчастные случаи. Это повышает безопасность рабочих и снижает риски для строительных компаний.

- Оптимизация процессов: ИИ-алгоритмы способны анализировать данные о производительности, выявлять узкие места и предлагать оптимальные решения для повышения эффективности строительных процессов.

Согласно данным Национального центра развития ИИ, лишь около 3% строительных компаний применяют технологии на основе искусственного интеллекта (AI).

В 2021 году это принесло им дополнительный доход в размере 2,1 млрд рублей. В сфере жилищно-коммунального хозяйства и городской инфраструктуры доля таких компаний составляет 6%, и экономический эффект от применения AI в 2021 году составил 400 млн рублей.

Минстрой в начале 2023 года прогнозировал, что внедрение AI-решений может повысить вклад строительной отрасли в ВВП на 2,5% ежегодно.

Группа «Самолет» разработала самообучающегося чат-бота под названием «Виртуальный координатор», предназначенного для поддержки проектировщиков. Этот чат-бот помогает специалистам проектного института быстро находить ответы на вопросы, предоставляя ссылки на статьи из корпоративной базы знаний, что значительно ускоряет процесс поиска информации.

Модель чат-бота непрерывно совершенствуется, обрабатывая более 80 запросов в день — примерно 1000 в месяц, и эта цифра продолжает расти.

Образование: проверка работ и помощь в обучении

ИИ-системы способны анализировать и оценивать письменные работы учащихся, такие как эссе, домашние задания и тесты. Это позволяет преподавателям сэкономить время и сосредоточиться на индивидуальной обратной связи и развитии учеников.

Чат-боты и виртуальные ассистенты на основе ИИ могут выступать в роли персональных помощников учащихся, отвечая на вопросы, предоставляя дополнительные материалы и адаптируя обучение под индивидуальные потребности. Это повышает вовлеченность и мотивацию студентов.

Кроме того, ИИ-алгоритмы способны анализировать успеваемость и поведение учащихся, чтобы предлагать им персонализированные учебные траектории и упражнения.

Это позволяет повысить эффективность обучения и снизить нагрузку на преподавателей.

Маркетинг: генерация контента и системы рекомендаций

В маркетинге ИИ-системы уже стали незаменимыми помощниками в генерации контента: они помогают создавать продающие описания и карточки контента, а также генерировать тексты для маркетинговых кампаний.

Также ИИ-помощники могут анализировать предпочтения пользователей и предлагать персонализированные рекомендации, повышая лояльность клиентов и эффективность маркетинга.

«Экономический эффект от внедрения технологий искусственного интеллекта (ИИ) к 2028 году может достичь 6,9 трлн рублей», — заявил Дмитрий Масюк, директор бизнес-группы поиска и рекламных технологий компании «Яндекс», на конференции YaTalks.

Где сегодня обучают навыкам работы с ИИ

Навыки внедрения и обучения ИИ позволяют специалистам создавать уникальные решения, адаптированные под специфические потребности компаний.

В российских университетах активно разрабатываются программы для повышения квалификации, дополнительного профессионального образования, а также бакалавриат и магистратура, включая междисциплинарные направления.

Альянс в сфере искусственного интеллекта» опубликовал рейтинг вузов по качеству подготовки специалистов в области ИИ, включив в него 180 университетов из 64 регионов страны.

В 2023 году более 5 тысяч студентов начали обучение по специальности ИИ. Лидерами рейтинга с оценкой А+ стали Высшая школа экономики, Московский физико-технический институт и Университет ИТМО. МГУ имени М. В. Ломоносова и Санкт-Петербургский государственный университет вошли в категорию А, а МГТУ имени Н. Э. Баумана и УрФУ имени Б. Н. Ельцина получили оценку B+.

В категорию В попали МИФИ, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого и Университет Иннополис.

Например, в Высшей школе экономики действует программа «Анализ данных в девелопменте», созданная в сотрудничестве с компанией «Самолет» и факультетом компьютерных наук.

Основная цель этой программы — подготовка междисциплинарных специалистов, способных работать в роли аналитиков данных и управленцев, принимающих решения на основе анализа данных.

Также в России запущена первая магистратура по legal technology, где будут готовить экспертов в области автоматизации и цифровизации юридических процессов. Программа включает обучение программированию, анализу данных, автоматизации юридической функции и машиночитаемому праву. Даже люди без профильного образования смогут освоить необходимые навыки для работы в legal tech.

Для подготовки лидеров в области биоинформатики создана магистерская программа по анализу данных в биологии и медицине. Она рассчитана на бакалавров, обучавшихся прикладной математике или анализу данных, и дает возможность освоить методы вычислительного моделирования для решения задач в биологии и медицине.

Читайте похожие материалы на Daily Moscow:

Зачем современному специалисту осваивать ИИ. Ключевые причины и перспективы