img
img28 ноября 2025 в 12:54

ИИ в индустрии: Как нейросети экономят миллиарды для операторов, рассказал эксперт GS Labs

Искусственный интеллект из экспериментальной технологии превратился в стандартный инструмент для телеком-гигантов, обеспечивающий им многомиллиардную экономию. Уже сегодня нейросети смягчают нагрузку в сетях 5G, предсказывают сбои оборудования и обрабатывают до 80% обращений в службу поддержки без участия человека.

Искусственный интеллект из экспериментальной технологии превратился в стандартный инструмент для телеком-гигантов, обеспечивающий им многомиллиардную экономию. Уже сегодня нейросети смягчают нагрузку в сетях 5G, предсказывают сбои оборудования и обрабатывают до 80% обращений в службу поддержки без участия человека.

Редактор «Телеспутника» на площадке форума «Электроника России» поговорил с отраслевым экспертом — Директором по развитию технологий искусственного интеллекта ДРТИИ GS Labs Ярославом Якимовым о том, как искусственный интеллект меняет бизнес-модель операторов связи, какие задачи уже решает и что ждет отрасль в ближайшем будущем.

На вопрос о том, насколько распространено использование ИИ в телекоммуникациях, Ярослав Якимов отвечает однозначно: эта технология стала стандартом для всех крупных операторов России. Инвестиции в отрасль в 2024 году достигли 300 млрд рублей, вернувшись к доковидному уровню. Значительная часть этих средств направлена именно на цифровизацию и внедрение ИИ-решений.

Сегодня можно выделить три ключевые области, в которых нейросети уверенно решают задачи, отмечает эксперт.

«Первая область задач - управление сетями, где автоматические системы балансируют нагрузку на 4G/5G-сетях и оптимизируют размещение базовых станций. Вторая - предиктивное обслуживание: алгоритмы выявляют проблемы оборудования до того, как они отразятся на качестве сервиса. И не менее важной является задача клиентского сервиса, в рамках которой чат-боты обрабатывают сотни тысяч обращений в месяц, закрывая 80% без участия оператора. Это уже не экспериментальные решения, а рабочие системы, обеспечивающие реальный бизнес-эффект», — рассказал Якимов.

Внедрение ИИ — это не просто дань технологической моде, а осознанная стратегия, меняющая саму бизнес-модель компаний. По словам эксперта, с помощью современных технологий операторы, во-первых, стремятся радикально снизить операционные издержки на 30-50% за счет массовой автоматизации процессов, во-вторых — повысить лояльность и удержать клиентов через персонализированные предложения и проактивный сервис. И в-третьих, что особенно важно, — диверсифицировать свои доходы.

Таким образом, отрасль постепенно уходит от модели «продавца трубки», превращаясь в интегратора цифровых сервисов, уверен эксперт. Операторы начинают предоставлять подписку на нейросети, развивают B2B-аналитику и управляемые сервисы машинного обучения для корпоративных клиентов.

«Экономический эффект от ИИ-трансформации по некоторым оценкам дойдет до нескольких десятков миллиардов рублей к 2028 году», — добавил Ярослав Якимов.

Взгляд в ближайшее будущее открывает еще более широкие горизонты для применения интеллектуальных систем. Эксперт GS Labs выделил несколько наиболее перспективных направлений на ближайшие годы.

«На горизонте 2025-2027 годов перспективны: развитие стандартов 6G с встроенным ИИ-управлением, IoT-платформы и технологии умного города и дома, генеративный ИИ для персонализации контента, автоматизация сетевых операций (AIOps) и кибербезопасность», — прогнозирует Ярослав Якимов.

Важной тенденцией остается развитие отечественных больших языковых моделей (LLM) и решений машинного обучения для снижения зависимости от зарубежных технологий. Облачные вычисления для ИИ остаются ключевой инвестиционной областью — только рынок GPU-сервисов в России составил 17,1 млрд рублей в 2024 году.

Несмотря на оптимистичные прогнозы, внедрение ИИ сопряжено с серьезными вызовами. Главным из них остается острый дефицит квалифицированных ML-специалистов, который уже в 2024 году снизил общую готовность экономики к внедрению ИИ.

«Санкции удорожают вычислительную инфраструктуру, интеграция ИИ в OSS/BSS системы требует больших инвестиций, а регуляторная неопределенность тормозит внедрение», — констатирует эксперт.

Для преодоления этих барьеров необходима комплексная работа. Требуется государственная поддержка в области образования и развития инфраструктуры, а также ускоренное создание единых отраслевых стандартов. Что касается кадров, то многие корпорации уже сейчас активно внедряют практику внутренней переквалификации сотрудников в сторону ИИ и машинного обучения, что является одним из самых эффективных ответов на этот вызов, заключил эксперт.

Читайте также

Похожие материалы

Минцифры попросили разъяснить правомерность платы за маркировку звонков

01.10.2025

Kion «выбил» из сибирского провайдера 16 млн рублей за незаконное распространение сериалов

29.10.2025

Отечественный производитель ЭКБ проигрывает в госзакупках

12.05.2026

Три минуты внимания: как меняется телевидение с приходом поколения Альфа

26.08.2026

Эксперты оценили последствия расширения оснований для отзыва сертификатов доменов

14.08.2026

Популярные статьи

Подписка на рассылку

Подпишитесь на рассылку, чтобы одним из первых быть в курсе новых событий

Выбор редакции