Прежде всего мы удовлетворяем потребности граждан и бизнеса. В последнее время внедрение искусственного интеллекта идет достаточно высокими темпами в разных сферах и дает сразу несколько позитивных результатов. В первую очередь он повышает экономическую эффективность. По разным оценкам, ежегодная экономия, которую получила Россия от внедрения искусственного интеллекта, составляет порядка 200 млрд рублей.
Но сейчас мы внедряем искусственный интеллект в те отрасли, в которых ожидания экономического эффекта вторичны. Здесь более важны другие качественные показатели, например, те, которые влияют на качество каких-либо прогнозов. Так, в медицине необходимо повысить точность диагнозов, построить такую рекомендательную систему для врачей, которая будет помогать им принимать более точные решения, и соответственно, подбирать более эффективные методы лечения.
В плане безопасности искусственный интеллект повышает раскрываемость преступлений и что еще важнее — предотвращает их. Например, видеонаблюдение с компьютерным зрением помогает не только выявлять нарушения, но и прогнозировать ситуации, которые могут к ним привести.
Внедрение искусственного интеллекта в социально значимые сервисы для граждан повышает качество обслуживания, ускоряет процесс предоставление государственных услуг. Я считаю, что в этих направлениях нужно оценивать социальный эффект.
Экономический эффект всегда будет разный. Нет четко зафиксированного процента прибыли, который принесет вложенный рубль. К примеру, как измерить экономическую прибыль от внедрения искусственного интеллекта в систему распознавания онкологии? Здесь не корректно оценивать финансовые показатели, потому что гораздо важнее решение социальных задач, ради этого мы и внедряем искусственный интеллект.
Но все же в некоторых случаях финансовую эффективность посчитать можно. Например, современные технологии с применением искусственного интеллекта позволяют в автоматизированном режиме обслуживать до 90 % звонков, поступающих в кол-центры. Это избавляет от необходимости набирать большой штат сотрудников.
Конечно, мы в первую очередь синхронизируемся с повесткой федерального Минцифры, но в случае ее недостаточности выделяем дополнительные направления. Мы расширили эти шесть направлений с точки зрения обеспечения безопасности и развития социальной сферы.
Подготовка кадров — одно из важнейших направлений, которое Нижегородская область включило в число приоритетных. Но мы понимаем, что быстро подготовить квалифицированного специалиста, особенно в области искусственного интеллекта, не получится. Поэтому образовательный процесс начинаем с базового уровня — школьного. В образовательные программы внедряем профильные предметы, которые дадут первичные знания, необходимые для работы в отрасли информационных технологий. Также поддерживаем федеральные проекты для школьников «Код будущего» и «Урок цифры». Обучение в области искусственного интеллекта и машинного обучения проходит на базе высшего образования.
Кадровой голод в целом в отрасли информационных технологий и искусственного интеллекта в частности в регионе пока сохраняется. Правда, показатели постоянно меняются. Разница в потребности в ИТ-специалистах на начало 2022 года и начало 2023-го кардинальная. Это связано с необходимостью импортозамещения и задачами, которые сейчас стоят перед регионами и страной. Думаю, что наши оценки потребности в кадрах даже немного занижены. К тому же мы не можем спрогнозировать темпы развития отрасли, особенно искусственного интеллекта, в долгосрочной перспективе.
Кадры для цифровизации зависят и от потребности представителей отрасли, компаний или госполитики, государственных приоритетов. Но прежде всего потребность в ИТ-специалистах зависит от заказчиков — крупных корпораций, промышленников, государства. Государство сейчас выступает одним из крупнейших заказчиков, в том числе и в области искусственного интеллекта. Это связано с санкциями, несмотря на которые, мы успешно проводим импортозамещение программных продуктов. Необходимость перехода на отечественное программное обеспечение стимулирует спрос на ИТ-специалистов.
В законодательстве есть пробелы, но они не являются главным фактором, который препятствует развитию искусственного интеллекта. Мы недавно провели опрос ИТ-компаний региона и выяснили две главные проблемы. Первая — дефицит кадров. Решая ее, мы делаем ставку на наш флагманский продукт — межвузовский ИТ-кампус «НЕЙМАРК», который будет выпускать порядка 1,5–2 тысяч специалистов в год. В нем разработана новаторская методика преподавания и формат обучения: за два года обучающимся дается основная база, а в последующие годы образовательный процесс строится на основании реальных запросов от крупных компаний.
Да, кадровую проблему быстро не решить, но нам необходимо действовать в этом направлении уже сейчас. В подготовке кадров Нижегородская область внедряет много инициатив, которые уже приносят результаты, а в будущем дадут более ощутимый эффект.
Вторая проблема в отрасли — это отсутствие заказчика. Она особо актуальна в малом бизнесе и ИТ-стартапах, которым сложно выйти на крупного корпоративного или государственного заказчика. Хотя эту проблему мы уже практически научились разрешать. На базе АНО «Горький Тех» создали центр поддержки отечественного ПО и нижегородских ИТ-компаний. У нас действует ряд мер поддержки. Одна из успешно реализованных мер — выдача ИТ-грантов на конкретные разработки. В прошлом году 5 из 12 получателей грантов были как раз компании, разрабатывающие свой продукт на базе искусственного интеллекта. В ближайшем будущем запустим меры поддержки, которые помогут ИТ-компаниям сотрудничать с более крупными заказчиками. Сейчас для ИТ-компаний запланирована серия «Дней поставщиков», в рамках которых организуем на одной площадке встречи представителей малого бизнеса, стартапов и крупных корпоративных заказчиков. Государство тоже является заказчиком в том числе в сфере искусственного интеллекта, поэтому мы приглашаем к участию в наших конкурсах ИТ-компании не только из Нижнего Новгорода, но и из других регионов.
