Как госпрограммы по цифровизации влияют на IT-компании, “Ъ” рассказал гендиректор MTS AI (входит в МТС) Александр Ханин.
Александр Ханин, член Правления, вице-президент по искусственному интеллекту, руководитель Центра искусственного интеллекта ПАО «МТС»
Фото: Пресс-служба ПАО МТС
Александр Ханин, член Правления, вице-президент по искусственному интеллекту, руководитель Центра искусственного интеллекта ПАО «МТС»
Фото: Пресс-служба ПАО МТС
— Если бы государство не начало массовую программу цифровизации, IT-рынок развивался бы иными темпами?
— Факт того, что на уровне президента публично подтверждается поддержка искусственного интеллекта и утвержден курс на цифровизацию, очень важен. Во многих сферах это не просто слова, а реальные субсидии, гранты, создание институтов развития и т. д. Для начинающих компаний и отдельно взятых исследовательских организаций это важно. Отвечая на вопрос, наверное, в целом технологии развивались бы, но меньшими темпами. Главное, и государство, и бизнес сейчас признают, что это важное направление.
— Что необходимо сделать, чтобы спрос на IT формировал не только госсектор, но и бизнес?
— Я не вижу проблем со спросом. Скорее важно, чтобы появлялось больше российских IT-компаний и новых решений. А продукты «Касперского», 1С, «Яндекса» и многих других для большинства компаний, в том числе зарубежных, уже стандарт. Для развития новых компаний важно создать благоприятный климат.
— Говоря о благоприятном климате, как регулирование IT-рынка сейчас влияет на бизнес?
— Я считаю, позитивно. Например, теперь статус IT-компании влияет на индивидуальный налоговый режим, это позволяет больше инвестировать в разработку. Появились меры по поддержке отечественного ПО, попадание в перечень, который также дает ряд преимуществ и льгот.
— Какие новые решения на горизонте пяти лет могут прийти на рынок через внедрение в госсекторе?
— Например, появятся виртуальные ассистенты, которые будут работать не только для решения бытовых задач умного дома, а уже на уровне задач бизнеса и государственных институтов. Массово такие решения пока никто не внедряет. Но мы уверены в их огромном потенциале для государства и бизнеса.
— Одно из самых популярных направлений всех программ цифровизации сейчас — искусственный интеллект (ИИ). На ваш взгляд, в каких сферах нужно внедрять ИИ, а где нет?
— Мы не считаем искусственный интеллект панацеей и не пытаемся его внедрять абсолютно везде для галочки, применяем там, где это действительно необходимо. Важно, что продукты на базе ИИ обычно внедряются как неотъемлемая часть современных информсистем с соблюдением всех требований безопасности, потому что любая система может быть подвержена кибератакам.
По нашим наблюдениям, ИИ в РФ очень активно внедряется в банковской сфере, работе налоговой службы, в госуслугах в части создания и развития чат-ботов и интеграции со сбором биометрических данных, обеспечении общественной безопасности на транспорте и в задачах умного города. Вся работа ведется в связке с аналитикой больших данных, развитием систем хранения, аппаратными ускорителями нейросетей и другими технологиями.
— И все же есть еще сферы, где применение ИИ избыточно или невозможно?
— Трудно представить будущее любого государства или бизнеса без цифровизации. Пожалуй, решения на базе искусственного интеллекта нельзя применять там, где это законодательно запрещено или пока не отрегулировано. Например, в медицине ИИ не может единолично ставить диагнозы, а только выступать помощником врача. Притом что нейросети уже способны диагностировать ряд заболеваний даже на ранней стадии лучше и быстрее специально обученного человека, страховые компании не могут зафиксировать и оплатить страховой случай при постановке диагноза искусственным интеллектом из-за регуляторных пробелов.
— В каких направлениях сейчас работает МТС в части ИИ?
— Первое — омниканальные виртуальные ассистенты. Это давно не просто чат-боты и голосовые роботы, а сложная платформа для взаимодействия с клиентами и сотрудниками во всех каналах. Второе — интеллектуальное видеонаблюдение и видеоаналитика. Дальше — распределенные вычисления и edge computing, нейрочипы, рекомендательные системы и промышленная аналитика.