ИИ не доходит до производства: эксперты назвали ключевые барьеры внедрения технологий

Компании, внедряющие решения на базе искусственного интеллекта, сталкиваются с рядом системных ограничений, которые мешают перевести проекты из стадии пилота в полноценную эксплуатацию. Об этом на конференции Data Fusion заявил представитель технологического блока ВТБ Сергей Безбогов.

По его словам, несмотря на растущий интерес к ИИ, включая большие языковые модели, лишь небольшая часть проектов достигает стадии промышленного внедрения. Такая ситуация характерна не только для России, но и для международного рынка.

Одним из ключевых факторов остается экономическая целесообразность. В компаниях оценивают проекты с ИИ по тем же критериям, что и другие технологические инициативы, включая срок окупаемости. При этом разработка и тестирование даже пилотных решений требуют значительных затрат, что ограничивает запуск дорогостоящих инициатив с неочевидным эффектом.

С этим связана и вторая проблема — высокая стоимость инфраструктуры. Для работы современных моделей необходимы значительные вычислительные ресурсы и специализированное оборудование. Дополнительным ограничением становится дефицит комплектующих, в том числе видеокарт и процессоров.

Еще одним риском остаются так называемые «галлюцинации» ИИ — случаи, когда модели генерируют недостоверную или вымышленную информацию. По словам экспертов, такие ошибки могут привести к финансовым и репутационным потерям, а их минимизация требует сложных технических решений, которые разрабатываются индивидуально под каждую задачу.

Серьезным ограничением остается и нехватка качественных данных. Подготовка обучающих выборок требует значительных ресурсов, включая экспертную проверку информации. При этом внутри отдельных отраслей данные зачастую схожи, что сдерживает развитие уникальных моделей. Возможный межотраслевой обмен данными ограничен действующим законодательством.

Отдельно отмечается кадровый дефицит. Для внедрения ИИ-проектов требуются не только разработчики, но и специалисты новых направлений — в частности, по разметке данных и работе с запросами к нейросетям. Кроме того, от пользователей ожидается более осознанное взаимодействие с такими системами и критическая оценка их ответов.

По мнению участников дискуссии, преодоление этих барьеров станет ключевым условием для масштабного внедрения искусственного интеллекта в различных отраслях экономики.

Григорий Мелихов

Наш сайт в соцсетях: Telegram, Дзен, MAX.

Новости на Блoкнoт-Ростов-на-Дону