Павел Воронин, гендиректор МТС Web Services, первый вице-президент по технологиям МТС
Для борьбы с телефонными мошенниками мы используем голосовые предупреждения в реальном времени. В департаменте клиентского сервиса около 50% запросов обрабатывает нейросеть, оставляя операторам-людям решение более сложных задач. В ближайшие годы этот показатель может вырасти до 80%. В сфере рекламы запущен ИИ-помощник, который полностью автоматизирует запуск кампаний за несколько минут: генерирует тексты, проверяет их на соответствие требованиям, подбирает релевантную аудиторию и т. д. С его помощью малый и средний бизнес может существенно сэкономить на привлечении клиентов. Как бигтех на внешний рынок мы представляем ряд конечных продуктов в области ИИ, начиная с большой языковой модели и LLM-оркестратора с доступом к более чем 40 моделям и заканчивая биометрическими сервисами и облачной платформой для обучения ИИ.
Драйверы роста бизнеса
Мы строим бизнес вокруг трех направлений — искусственного интеллекта, облаков и платформ для импортозамещения и автоматизации процессов.
В области ИИ у нас исторически была внушительная экспертиза в части компьютерного зрения. В арсенале нашей дочерней компании есть несколько десятков решений на основе нейросетей для распознавания лиц, силуэтов, дипфейков, транспортных средств, драк, пожаров.
В последние годы мы сильно нарастили экспертизу в сфере решений для внутренней автоматизации с помощью ИИ-инструментов. Все сервисы, будь то платформа для управления LLM (большими языковыми моделями), сервис для интеграции решений в разнородных ИТ-ландшафтах и различные копайлоты (ассистенты на основе искусственного интеллекта) для разработчиков, изначально создавались для собственных нужд МТС и постепенно выросли в коммерческие продукты. Наращивает обороты и облачный бизнес. В первом квартале этого года выручка выросла на 34%, а виртуальная инфраструктура с GPU-ускорителями для обучения ИИ показала двукратный рост.
Главное конкурентное преимущество — это компетенции. У нас работает более 800 специалистов в области искусственного интеллекта. Еще одна сильная сторона — глубокая интеграция направлений между собой: наши облака, платформенные и ИИ-решения усиливают друг друга.
Устойчивый рост бизнеса невозможен без клиентоцентричности — мы стремимся давать заказчикам выбор и не боимся конкуренции
В том числе по этой причине развиваем экосистему партнерств и работаем над созданием открытых ИТ-маркетплейсов. На них присутствуют как наши решения, так и решения других компаний. Таким образом пользователи получают доступ к разным продуктам на единой площадке, а у бизнеса появляется дополнительный канал продаж и возможность взглянуть друг на друга как на партнеров, а не конкурентов, поскольку каждый будет получать свой процент дохода. Переход от поставки отдельных ИТ-продуктов к формированию цифровых экосистем сервисов — глобальный тренд, которому следуют все крупные компании, такие как AWS, SAP, Huawei и др.
Ограничения и вызовы
Российский рынок ИИ развивается неравномерно. С одной стороны, растет интерес со стороны крупного бизнеса и госсектора, особенно в сферах с быстрым экономическим эффектом. С другой — уровень реального внедрения ИИ остается фрагментарным: решения часто ограничиваются «пилотами» или узкими задачами. Это создает парадокс спроса: часть заказчиков ждет мгновенной отдачи, другая — относится с осторожностью. В таких условиях особенно важны гибкость, индивидуальный подход и работа с ожиданиями, включая понятные метрики и поэтапное масштабирование. Также усиливается запрос на локальные, адаптированные решения, совместимые с отечественной инфраструктурой. Это открывает возможности для продуктов, глубоко встроенных в бизнес-процессы и ориентированных на практическую пользу.
Власти сейчас уделяют достаточно внимания этой сфере. В России принята и действует национальная стратегия развития ИИ. Особый акцент делается на развитии технологии в регионах, формируются цифровые стратегии, которые включают KPI по внедрению искусственного интеллекта. Правительство стимулирует «ИИ-зацию» промышленности. Но, несмотря на востребованность ИИ, говорить о массовом его внедрении во все отрасли экономики пока рано. Аналитики НИУ ВШЭ посчитали, что для этого предприятиям потребуется в течение десяти лет в 12 раз увеличить совокупные годовые затраты на такую технологию. И здесь не обойтись как без дополнительных мер поддержки и готовности организаций быстро трансформироваться, так и без квалифицированных кадров. Решение всех этих задач требует системного подхода и плотного взаимодействия государства, бизнеса и научного комьюнити.
Больше новостей читайте в нашем телеграм-канале @expert_mag
