.jpg)
Компания «Инфосистемы Джет», организатор форума по искусственному интеллекту RAIF, проанализировала более 360 AI/ML-проектов с начала 2017 года по сентябрь 2019, реализованных в России. Исследование показало рост более чем в три раза.
Аналитики «Инфосистемы Джет» отмечают, что в 2018 году был взрывной рост популярности проектов по машинному обучению (ML). На один проект 2017 года приходится 2,7 проекта 2018.
В 2019 году количество проектов продолжило увеличиваться относительно прошлого года (примерно на 10%), тем не менее кардинально изменилась их структура. Если в 2017 году это были точечные проекты ИТ-компаний, то в 2019 – искусственный интеллект стал полностью работающей технологией, которую применяют во многих отраслях. Кроме того, тестовых (пилотных) проектов стало значительно меньше относительно аналогичных показателей 2018 года.
Что же касается отраслевого применения, лидерство по-прежнему принадлежит банковской отрасли (20%) и ритейлу (20%), где достаточно данных, высокая конкуренция и есть бюджет на внедрения. В текущем году технологии ИИ пришли и в промышленность – этой сфере принадлежит каждый 14-й проект.
В пятерке лидеров присутствуют компании-агрегаторы (например, Яндекс), которые предлагают сервисы почты, перевода, транспортные услуги и т. д., а также рекламные и туристические компании.
По данным проведенного исследования, не только крупный бизнес внедряет ИИ: количество проектов в небольших предприятиях растет третий год подряд. Активно внедряют цифровые технологии интернет-сервисы, интернет-магазины, некрупное промышленное производство, небольшие региональные транспортные компании, региональные подразделения федеральных госучреждений и т.п.
Подробнее о проектах можно узнать на бизнес-форуме по системам искусственного интеллекта RAIF (The Russian Artificial Intelligence Forum), который пройдет 22–23 октября в Сколково в рамках международного форума «Открытые инновации».
На протяжении двух дней на площадке RAIF будут обсуждаться специфика, окупаемость и регулирование Artificial Intelligence и Machine Learning, а также аспекты информационной безопасности, интернета вещей (IoT) и инфраструктуры вокруг искусственного интеллекта.
