Урусов: создание доверенного ИИ в России проходит поэтапно

По словам руководителя Скала^р (группа Rubytech) Виктора Урусова, одним из главных этапов станет точное определение того, за какие решения и действия отвечает ИИ, а за какие — человек. Такой подход позволит повысить предсказуемость технологий и снизить риски при их внедрении в реальные процессы.

Сегодня, как отметил эксперт в кулуарах конференции ЦИПР-2026, вся ответственность за работу искусственного интеллекта фактически лежит на разработчике. Однако это рассматривается как естественная часть формирования надежной системы, в которой ИИ будет использоваться безопасно и контролируемо. Важно не только создавать саму модель, но и заранее продумывать механизмы контроля, проверки и ограничения ее поведения.

При этом подход к оценке доверенного ИИ отличается от проверки обычного программного обеспечения. Если алгоритмы традиционных систем можно достаточно точно проанализировать, то модели искусственного интеллекта требуют более сложной оценки. Их следует рассматривать почти как физические системы, которые необходимо многократно испытывать в разных условиях, проверяя корректность, устойчивость и надежность работы.

Именно такой многоэтапный подход, по мнению специалистов, поможет сформировать действительно доверенную среду для использования ИИ в России. Он позволит не только совершенствовать технологии, но и создавать понятные правила ответственности, которые будут важны как для разработчиков, так и для пользователей.

В последние годы компании все чаще рассматривают искусственный интеллект не просто как вспомогательный инструмент, а как полноценный элемент цифровой трансформации. Урусов отметил, что российский бизнес заметно улучшает подходы к внедрению ИИ в повседневные процессы и стремится использовать его более осознанно и эффективно. По его словам, это уже не ограничивается отдельными техническими задачами, а постепенно становится частью управленческой и аналитической работы.

Он привел пример совещаний: если раньше нейросети в основном применялись для ведения протоколов и фиксации ключевых тезисов, то теперь компании начинают разрабатывать более сложные сценарии использования. В таких моделях ИИ может не только записывать ход обсуждения, но и помогать участникам искать аргументы, сопоставлять данные, выделять риски и предлагать варианты решений. Таким образом, нейросеть превращается из пассивного помощника в активного участника рабочего процесса.

Урусов подчеркнул, что особенно заметный эффект достигается тогда, когда искусственный интеллект получает доступ к актуальной корпоративной информации, внутренним документам, а также к большим массивам открытых знаний по нужной теме. В этом случае обсуждения внутри компании становятся более содержательными, точными и продуктивными, а качество принимаемых решений заметно возрастает. Кроме того, подобный подход позволяет экономить время сотрудников, снижать вероятность ошибок и быстрее находить оптимальные ответы на сложные вопросы.

В итоге, по мнению Урусова, дальнейшее развитие ИИ в российских компаниях будет связано не только с автоматизацией рутинных операций, но и с повышением интеллектуального уровня деловой коммуникации. Чем глубже нейросети будут интегрированы в корпоративную среду, тем больше пользы они смогут приносить бизнесу.

Переписанный текст:

Для устойчивого развития и дальнейшего прогресса в сфере искусственного интеллекта необходимо заранее формировать локальную ИИ-инфраструктуру, использовать собственные данные для обучения моделей и строго соблюдать требования регулятора. Именно такой подход позволит создавать не просто технологически продвинутые, а по-настоящему доверенные и безопасные решения, которым смогут доверять бизнес и государство.

Как отметил Урусов, внедрение искусственного интеллекта в России сопровождается серьезными экономическими трудностями. Компании вынуждены инвестировать значительные средства в создание локальной инфраструктуры, которая должна соответствовать всем установленным требованиям. При этом оценить будущую отдачу от таких вложений бывает крайне сложно, особенно если речь идет о долгосрочных проектах с высокой степенью неопределенности.

Дополнительным стимулом для рынка могли бы стать меры государственной поддержки. В частности, налоговые льготы способны заметно снизить финансовую нагрузку на компании и обеспечить экономию на уровне 25–30%. Это, в свою очередь, сделает проекты по внедрению ИИ более доступными, ускорит их запуск и поможет быстрее масштабировать передовые решения в различных отраслях экономики.

Не менее важно внедрять специализированные технологические решения, которые позволяют значительно повысить загрузку и отдачу от самых дорогих вычислительных мощностей, в первую очередь графических ускорителей. Чем эффективнее организовано использование таких ресурсов, тем ниже стоимость обработки данных и тем быстрее компания может масштабировать свои цифровые проекты. Это особенно актуально в условиях, когда спрос на вычисления для ИИ постоянно растет, а цена ошибки при неэффективном использовании инфраструктуры становится все выше.

«Сомнения в экономической выгоде искусственного интеллекта во многом напоминают ситуацию прошлых лет, — отметил эксперт. — Когда-то в проигрыше оказались предприятия, которые медлили с переходом от паровых машин к электричеству. Позже отставали и те, кто слишком долго откладывал внедрение автоматизации. Точно так же и ИИ постепенно станет частью повседневной деловой практики: без его широкого применения сохранять конкурентоспособность будет все труднее».

Сегодня искусственный интеллект уже перестает быть экспериментальной технологией и превращается в один из ключевых инструментов повышения эффективности бизнеса. Он помогает ускорять принятие решений, снижать издержки, улучшать качество обслуживания клиентов и находить новые точки роста. Поэтому компании, которые заранее выстраивают инфраструктуру для работы с ИИ и учатся использовать вычислительные ресурсы максимально рационально, получают заметное преимущество на рынке.

Источник и фото - ria.ru