Автоэксперт

Есть контакт: Роман Дзвинко о технологической AGI-революции бизнес-систем

Toyota Land Cruiser становится доступнее: новые цены и изменения в комплектациях

© It-world

Искусственный интеллект играет все более значимую роль в современной жизни, проникая во многие сферы нашей повседневности, в том числе и в бизнес-среде. Какую роль, по вашему мнению, ИИ занимает сейчас и какой потенциал вы видите у этой технологии в будущем?

Роман Дзвинко: Искусственный интеллект сегодня — это не просто модный тренд, это фундаментальный элемент технологической трансформации, как электричество или Интернет в свое время. Его роль в нашем мире настолько глубокая, что, честно говоря, признание данного факта — уже мейнстрим. Компании, которые первыми осознали этот потенциал и начали активно внедрять ИИ-технологии, сейчас получают конкурентное преимущество. Однако то, что мы наблюдаем сегодня в сфере ИИ, лишь верхушка айсберга, и мы только начинаем осознавать его настоящие возможности.

Сейчас ИИ выполняет роль «интеллектуального ускорителя» для бизнеса. Он уже трансформирует процессы принятия решений, оптимизирует производство и персонализирует клиентский опыт. Тем не менее его мощь раскрыта едва ли на 10%. Большинство компаний используют ИИ как новомодную игрушку, не понимая его истинного потенциала. Это как дать ребенку суперкомпьютер для игры в крестики-нолики. Да, он справится с задачей, но это даже близко не раскрывает возможности технологии.

Сегодня внедрение ИТ-систем на крупных предприятиях — долгий и ресурсоемкий процесс, который даже при развертывании на базе современной платформы может растянуться на годы, вынуждая компании выбирать между зависимостью от вендора и содержанием собственной команды DevOps и разработчиков, как минимум. Оба варианта создают существенную нагрузку на ресурсы компании, как финансовые, так и человеческие.

Ключевая проблема заключается в том, что пока идет этот длительный процесс внедрения, сам бизнес-ландшафт успевает радикально измениться. Мы живем в достаточно турбулентную эпоху, где технологические циклы измеряются месяцами, а не годами. В результате компании получают «современные» системы, которые фактически устарели еще до завершения их развертывания. Мало того, создание таких систем требует значительных финансовых вложений — далеко не каждая компания может себе это позволить. В итоге они вынуждены довольствоваться «коробочными» решениями для того, чтобы хоть как-то оптимизировать свою работу.

В современном мире эффективность бизнеса определяется его способностью к быстрой адаптации, а о какой эффективности можно говорить с такой длительностью процессов? Подобная ситуация не просто неэффективна — она потенциально деструктивна для конкурентоспособности бизнеса в долгосрочной перспективе. Будущее, на мой взгляд, заключается в создании систем настолько адаптивных и проактивных, что человеку не придется задумываться об их разработке или поддержке. В будущем я вижу ИИ как главного архитектора бизнеса.

Мои научные интересы в области полиморфных AGI-вирусов и практический опыт в создании высоконагруженных систем для государства и бизнеса длиною более 2000 государственных контрактов направлены на раскрытие уникальных возможностей синергии этих направлений.

Если предыдущим технологическим прорывом были low-code-платформы, позволявшие конфигурировать бизнес-процессы без глубоких знаний программирования, то сейчас мы стоим на пороге новой технологической сингулярности — эры AGI бизнес-систем, которые смогут динамически изменять доменную модель, реализовывать бизнес-приложения по запросу и самостоятельно адаптироваться к изменяющимся условиям рынка, опираясь на весь опыт и лучшие бизнес-стратегии мира.

Представьте систему, способную не только анализировать петабайты данных в режиме реального времени, выявляя глобальные экономические паттерны и микротренды, недоступные человеческому восприятию, но и принимать стратегические решения по оптимизации бизнес-процессов. Речь о непрерывном реинжиниринге операционной модели предприятия, и это не статическая оптимизация, а постоянная адаптация, основанная на предиктивной аналитике и многомерном моделировании тысяч потенциальных сценариев развития рынка.

В конечном итоге это не просто новый инструмент для бизнеса. Мы создаем новую парадигму ведения предпринимательской деятельности в эпоху искусственного интеллекта.

Можете ли вы подробнее рассказать о том, какие революционные возможности открывает AGI и как это меняет подход к управлению бизнесом?

Роман Дзвинко: Интеграция AGI в корпоративные экосистемы действительно открывает беспрецедентные горизонты для бизнеса. Наша миссия — демократизировать доступ к AGI, предоставив каждому предпринимателю, по сути, квинтэссенцию глобального бизнес-интеллекта в виде персонализированного AI-консультанта.

Представьте себе симбиоз искусственного интеллекта и человеческого опыта, воплощенный в системе, которая досконально знает все аспекты вашего бизнеса и обладает глобальным видением, основанным на лучших практиках человечества. Это как если бы у вас был личный советник, объединяющий мудрость Уоррена Баффета, инновационное мышление Илона Маска и аналитические способности целой армии экспертов McKinsey.

Такая система позволит буквально вести диалог с бизнесом на метауровне, управлять бизнесом интуитивно посредством игры с промтами. Например, вы можете запросить: «Сколько компания заработала за прошлый год на группе товаров X, предоставь временную диаграмму и сравнительный анализ с предыдущими периодами». В ответ вы получите комплексную многоуровневую бизнес-аналитику с прогнозируемой точностью и достоверностью за считаные секунды. И любой специалист компании — финансист, экономист, бухгалтер — сможет аналогично вывести аналитику в соответствии со своей задачей, просто задав корректный промт.

В контраст, для получения подобной аналитики с помощью традиционных подходов в существующих системах требуются недели на проработку задачи, формирование витрин данных, разработку макетов и плотное изучение данных, а «узким горлышком» этого процесса остается проблема ограниченности человеческих ресурсов, и даже целый пул высококвалифицированных аналитиков не обеспечит хотя бы приближенную скорость и глубину анализа.

Однако возможности здесь не ограничиваются одной глубокой аналитикой, AGI-модель способна автономно имплементировать лучшие мировые практики ведения бизнеса непосредственно в архитектуру системы. Скажем, вы можете попросить систему сгенерировать решение складского учета, и она не только предоставит анализ лучших глобальных подходов, но и реализует выбранный функционал непосредственно в вашей системе.

Также система успешно проявляет себя в управлении человеческими ресурсами: она в реальном времени сможет беспристрастно оценивать эффективность сотрудников, формировать и контролировать KPI, постоянно «оцифровывая» деятельность персонала. Что позволит не только объективно оценивать текущую работу, но и аккумулировать уникальный опыт лучших специалистов, которые когда-либо работали в компании, трансформируя его в уникальную базу корпоративных знаний.

Помимо перечисленного, система с AGI позволит автоматизировать принятие рутинных решений, будет способна персонализировать маркетинговые стратегии до уровня отдельного клиента, оптимизировать цепочки поставок в режиме реального времени, будет генерировать инновационные идеи для продуктов и бизнес-моделей, проведет комплексный анализ рисков, внедрит динамическое ценообразование и даже предоставит возможность оптимизировать менеджмент самой компании и многое другое. Все эти возможности в совокупности создают принципиально новую парадигму управления бизнесом, где AGI становится не просто инструментом, а полноценным партнером в принятии решений и стратегическом планировании.

Это действительно звучит как нечто из области фантастики. Насколько реально создание и внедрение такой системы в современных условиях?

Роман Дзвинко: Создание и внедрение такой системы в современных условиях не только реально, но и неизбежно. Основываясь на многолетнем опыте работы с отечественными и международными корпорациями в сфере автоматизации и цифровой трансформации, я могу сказать, что внедрение подобных инструментов становится не просто возможностью, а императивом выживания в конкурентной среде современного мира.

То, что сегодня может казаться научной фантастикой, завтра станет объективной реальностью, с которой ИТ-рынок столкнется уже в самом ближайшем будущем. Осознавая это, последние два года мы были нацелены на достижение такого технологического превосходства, обладая колоссальным опытом разработки «тяжелых» enterprise-решений.

Создание такого инструмента не представляет крамольной задачи — напротив, нам небезызвестны технологии искусственного интеллекта, такие как обработка естественного языка (NLP), оптическое распознавание символов (OCR) и компьютерное зрение, которые уже показали свою максимальную эффективность. Теперь перед нами стоит задача интеграции всех этих технологий в единую систему в совокупности с моделью искусственного интеллекта, дать ей доступ к корпоративным данным, шаблонам и паттернам — позволить ИИ «прорасти» в корпоративной среде.

Технически это означает создание распределенной системы с элементами самообучения и самомодификации кода, способной горизонтально масштабироваться под нагрузками, недоступными современным корпоративным системам. Синхронизация с ETL-механизмами, управляемыми ИИ создаст своего рода «цифровой метаболизм», что позволит инвариантно извлекать данные из неформализованных, разгармонированных источников и автоматически обогащать внутреннюю базу знаний, представляя собой самопополняемую аналитическую модель.

В настоящее время в R&D нашего проекта инвестировано более 3,5 млрд рублей, включая прямые государственные инвестиции, а к концу следующего года планируем привлечь еще 6 млрд для запуска этого технологического чуда в промышленную эксплуатацию. Компоненты системы проходят закрытую апробацию на базе нескольких государственных корпораций, и мы уже видим феноменальный синергетический эффект от применения нового подхода к аналитике и кодогенерации. Мы видим, что система нового поколения по функциональности и гибкости уже превосходит существующие бизнес-решения.

Мы объединили лучшие мировые практики и получили нечто новое, до конца не понимая, чем все это может закончиться для рынка труда и экономики в целом. Я с содроганием наблюдаю, как результаты экспериментов в этом направлении вызывают качественные изменения, и становится очевидным, что с запуском этой платформы даже мои компетенции, компетенции моих коллег могут превратиться в существенное «ничто». Обладая глубиной междисциплинарных знаний, она интегрирует лучшие практики аналитики, экономики, физики и математики, исключая возможность конкурировать с ней.

Примечательно, что аналогов нашему решению пока нет даже на передовых западных рынках. Как правило, их подходы основаны на шаблонных решениях с последующей кастомизацией, наша же система предоставляет практически безграничные возможности для реализации бизнес-функций под себя, без необходимости владения языками программирования или знаний тонкостей бизнес-аналитики, проектирования интерфейсов и т. д.

Сегодня перед нами открывается уникальная возможность продемонстрировать российские технологические достижения на мировой арене. Подобно тому, как мы первыми покорили космос, сейчас мы стоим на пороге создания инструмента, который запустит новый виток технологической эволюции. Это наш шанс оставить свой след в мировой истории, как в сфере высоких технологий, так и в преобразовании бизнеса. Мы не просто разрабатываем инновацию — мы формируем будущее, в котором Россия займет лидирующие позиции в авангарде мирового прогресса.

Как вы оцениваете перспективы компаний, которые медлят с внедрением ИИ-технологий, в контексте глобальной технологической трансформации бизнеса, и существует ли реальный риск того, что в процессе этой эволюции искусственный интеллект может полностью заменить человеческий ресурс в определенных сферах деятельности?

Роман Дзвинко: Позвольте провести аналогию с появлением Интернета в конце XX века. Когда Всемирная паутина только зарождалась, многие компании считали ее лишь причудливой технологией, не имеющей реального бизнес-потенциала, игнорируя растущую цифровую революцию.

Результат мы видим сегодня: гиганты вроде Amazon, Google и Facebook, которые изначально сделали ставку на интернет-технологии, стали доминирующими силами в глобальной экономике. А те, кто не смог вовремя адаптироваться, либо исчезли, либо потеряли значительную долю рынка.

Сейчас мы наблюдаем аналогичный процесс с ИИ, но с еще более высокими ставками. Бороться с ИИ-революцией невозможно — это фундаментальный сдвиг парадигмы, который уже трансформирует целые отрасли. Безусловно, компании, которые медлят с внедрением ИИ-технологий, рискуют своим существованием на рынке.

Что касается замены человеческого ресурса, важно понимать, что искусственный интеллект не вытеснит человека, а создаст новую реальность, в которой человек и машина будут работать в симбиозе. Те специалисты, которые сумеют дополнить свои навыки современными ИИ-трендами, станут безгранично конкурентоспособными на рынке труда будущего. Перед ними — весь потенциал ИИ для усиления своих возможностей, открываются новые горизонты продуктивности и креативности.

В то же время нельзя отрицать, что определенные традиционные профессии могут уйти в прошлое. Люди, не сумевшие адаптироваться к новой ИИ-реальности, рискуют потерять свои позиции. Однако это не повод для пессимизма, а стимул для непрерывного обучения и развития.

В конечном счете будущее принадлежит тем, кто сможет гармонично адаптировать свою деятельность под новую парадигму. Как говорил Дарвин, выживает не самый сильный и не самый умный, а тот, кто лучше всех приспосабливается к изменениям. «Адаптируйся или умри» — не просто афоризм, а фундаментальный закон современного бизнеса. Таймер новой эры уже запущен, и те, кто вкладываются в ИИ-трансформацию сегодня, фактически гарантируют себе завтра.

Источник: auto.rambler.ru

Похожие записи

История Dodge Charger: от концепта 1963 года до новейшего электромобиля

Лучший автомобиль для начинающего водителя: каким он должен быть

Новый Haval H3: брутальный и музыкальный

В Москве число угонов автомобилей снизилось почти в 20 раз из-за камер

Этот хорошо знакомый неубиваемый «американец» дешевле Lada Vesta

Нужны поправки в законы РФ — эксперт объяснил, как пресечь кражи авто ради запчастей

Saab Monster — прототип гоночного автомобиля с двумя рядом расположенными двухтактными моторами

Buick GL8 плавно переходит в электрическую эпоху

Прямые и параллельные: 10 самых дешевых автомобилей российского рынка

Раскрыто, почему на разных АЗС получается разный расход топлива

Продажи шин резко сократятся в 2024 году

В России серьезно подешевели три бюджетных автомобиля марки Livan

Ваш комментарий

+ 60 = 64

* Используя эту форму, вы соглашаетесь с хранением и обработкой ваших данных этим веб-сайтом.

Новости от партнеров

Этот сайт использует файлы cookies и сервисы сбора технических данных посетителей. Ок Прочитать подробнее