Тандем технологий – драйвер инноваций.

Тандем технологий – драйвер инноваций. Как конвергенция в ИТ открывает новые возможности для автоматизации и развития бизнеса

О кейсах и перспективах симбиоза искусственного интеллекта – с интернетом вещей (IoT), блокчейном, программной роботизацией – рассказали эксперты проекта «ГенИИ». Расширение отраслей применения ИИ и стека решаемых бизнес-задач в проектах умной интеграции приведет к возникновению принципиально нового функционала ИТ, стандартов оказания услуг и моделей бизнеса.

«СберМобайл» представил платформу для умных городов, которая сочетает в себе инструменты ИИ и IoT. Датчики собирают данные с устройств, а ИИ анализирует их в реальном времени. Синергия улучшает управление городской инфраструктурой, появляется возможность выявлять аномалии, отслеживать расход ресурсов в жилых комплексах.

На российском рынке немного кейсов интеграции прорывных технологий ИИ и IoT, которые описывает концепция AIoT (Artificial Intelligence of Things). Согласно подходу, ИИ смещается в сторону устройств, что позволяет большую часть вычислительной работы производить в месте их расположения.

«В части интернета вещей ИИ прежде всего упрощает процессы управления устройствами и делает их более умными. Например, через Яндекс.Станцию можно голосом включать и выключать свет – это типичный пример такого комплементарного решения», - объяснил директор департамента голосовых цифровых технологий компании BSS Александр Крушинский.

Голосовые колонки, роботы пылесосы и другие устройства умного дома уже стали реальностью для многих в быту, напоминает руководитель продукта ROBIN.Ассистент компании SL Soft Леонид Бычков. Эксперт пояснил, что голосовые и чат-интерфейсы являются одной из наиболее осязаемых вещей в применении ИИ. Когда пожелания пользователя, высказанные в свободной форме на естественном языке, трансформируются в команды для других информационных систем, а результаты обработки возвращаются, облечённые в понятный и доступный вид для восприятия.

Продукты AIoT распространены на транспорте и ритейле. Так, Walmart использует алгоритмы AIoT в камерах распознавания изображений на кассах для обнаружения краж. Tesla внедрила AIoT для улучшения автономного передвижения машин. Осенью 2024 года компания TECNO представила экосистему AIoT.

Внедрение ИИ-технологий в IoT позволяет сделать их эффективнее, в процессе сбора и анализа данных о моделях поведения и предпочтениях человека, его пользовательском опыте, нештатных ситуациях, сенсоров внешней среды, отметил директор по развитию и цифровой трансформации РДТЕХ Евгений Осьминин. ПО словам эксперта, это позволяет оптимизировать работу как каждого из устройств, так и добиваться синергетического эффекта от всей экосистемы, в целом, что повышает ее надежность, адаптирует к процессам или предпочтениям пользователя.

Интеграция ИИ-решений в IOT существенно увеличивают потенциал этой технологии как для повышения эффективности производственных процессов, обеспечения безопасности (промышленный IOT), так и для повышения бытового комфорта, мониторинга здоровья и, как следствия – качества жизни.

ИИ интегрируется и с блокчейном, который повышает доверие к действиям ИИ. Технологии объединились в проекте MELLODDY, в котором фармацевтический бизнес смог добиться снижения стоимости процесса поиска лекарств и улучшения результатов лечения пациентов.

В финансах и экономике, например, опыт ИИ для анализа транзакций, хранящихся в блокчейне, может использоваться для построения систем по противодействию мошенническим действиям пользователей, финансовому терроризму, управлению рисками на основе прогнозов, а также для оптимизации логистики, сообщил Евгений Осьминин.

ИИ становится важным, а иногда ключевым инструментом роботизации, отметил Александр Крушинский. Он объяснил, что ИИ позволяет автоматизировать те участки процессов, которые раньше, в принципе, были недоступны для автоматизации.

«Задачи могут быть как творческими – типа компьютерной графики или программирования, и такими, где требуется вербальная коммуникация или работа с текстом», - уточнил эксперт.

«ИИ-интерфейсы упрощают взаимодействие с программными роботами (RPA) при автоматизации различных рутинных процессов. Там, где сотрудник высказал намерение занести полученные данные в систему, интерфейс ассистента может запустить много параллельных процессов по согласованию данных в различных хранилищах и процессах, осуществляемых на их основе», - сообщил Леонид Бычков.

Эксперт уточнил, что технологии чат-интерфейса ИИ и программной роботизации, выполняющей основную работу в информационных системах, успешно сочетаются, например, в ROBIN.Ассистенте.

«Мы организовали бесшовный доступ к возможностям OCR (распознавание изображений), где без видимых для пользователя переключений поданные на вход документы распознаются подключенными по интеграции сервисами. Полученные после распознавания данные могут обогащаться технологиями IDP и функционалом ИИ по извлечению сущностей. Например, из скана решения суда можно извлечь данные обо всех участниках, а также иную информацию, запрашиваемую пользователем. В этом случае работает целая цепочка сервисов и технологий, включая ИИ», - рассказал Леонид.

Технологии ИИ имеют потенциал для усиления любой существующей технологии, вне зависимости от отрасли, считает Евгений Осьминин. По мнению эксперта, ИИ-технологии уже успешно себя зарекомендовали в ряде бизнес-процессов, количество которых будет увеличиваться в горизонте 3-5 лет.

Влияние сдерживающих факторов внедрения ИИ-кейсов (недостатки и ограничения ПО, аспекты информационной безопасности, вероятностный характер выдаваемых решений и галлюцинирование, экономика энергозатрат и т.д.) будет снижаться в том же временном горизонте.

Преимуществ симбиоза технологий можно найти бесконечное количество, говорит Александр Крушинский, но если обобщать – ИИ позволяет делать то, что недоступно для традиционной автоматизации: решать творческие задачи, где выходом является текст или изображение, коммуницировать с информационными системами на естественном языке

ИИ анализирует неструктурированные массивы информации – помимо текста и изображений это и просто большие объемы данных с неочевидными корреляциями внутри. Такие массивы эксплуатирует, например, рекомендательный ИИ, привел пример Александр.

Все используемые человечеством технологии основаны на работе с данными, говорит Евгений Осьминин. Эксперт отмечает, что «ИИ открыл возможности снять все ограничения, связанные с дефицитом данных, создавать новые – в рамках решаемых задач. Это позволило каждой из давно используемых технологий уже сейчас существенно повысить эффективность, расширить функционал, выйти на качественно новый уровень».

Применение ИИ в интерфейсах коммуникации во много раз упрощает взаимодействие людей с цифровыми технологиями, констатировал Леонид Бычков: «В отдельных случаях это почти полностью исключает необходимость специального обучения пользователей для выполнения их повседневных и рабочих задач, а это существенная экономия ресурсов и времени сотрудника».

Встречаются решения, которые еще не прошли проверку временем. Так, внедренная в России система автономного управления сельхозтехникой Cognitive Agro Pilot вызвала недовольство пользователей: фермеры говорили о несоответствии заявленным техническим требованиям и подавали иски в суды.

«Ошибки возможны, поскольку пока мы еще в начале пути. В ближайшие 5-10 лет стоит ожидать дальнейшую интеграцию ИИ-технологий в различные ИТ-решения, расширение отраслей их применения и стека решаемых бизнес-задач», отметил Евгений Осьминин. По словам эксперта, это приведет к возникновению принципиально нового функционала ИТ, сервисных и производственных процессов, стандартов оказания услуг и даже моделей бизнеса.

Бывают сложные и весьма нетривиальные кейсы по интеграции сильно разнородных по стеку и архитектуре систем, но разработчики справляются, говорит Леонид Бычков: «На помощь приходят программные роботы, имитирующие действия сотрудника в интерфейсах таких систем. Они решают задачу даже при полном отсутствии API и экспорте/импорте функционала».

Проблема несовместимости неспецифична для ИИ и решается привычным образом через стандартизацию и прямую интеграцию, объяснил Александр Крушинский. Эксперт рассказал, что стандартизация при этом может быть как явная, когда регуляторы выпускают отраслевые стандарты, так и естественная, когда подходы, используемые в наиболее массовых продуктах, начинают копироваться другими участниками. Сейчас таким стандартом де-факто является hugging face – репозиторий открытых AI-моделей, который реализует публикацию в единообразном виде абсолютного большинства AI-моделей, привел пример Александр.

Помимо таких традиционных подходов к решению задачи совместимости, AI позволяет в перспективе выйти на совершенно другой уровень совместимости, отметил эксперт.

«Дело в том, что абсолютно универсальным интерфейсом взаимодействия является естественная речь. И если раньше таковая была недоступна компьютерным программам, то с появлением AI стало возможным реализовать общение разных программ друг с другом через обычный диалог. Пока такое взаимодействие не нашло широкого применения, но уже сейчас есть практические примеры. Так, ChatGPT позволяет просто описать свой программный интерфейс, и любой пользователь сможет обращаться к нему, формулируя запрос текстом или голосом. Умный ИИ сам поймет запрос пользователя, преобразует его в вызов API, получит ответ от информационной системы и преобразует его обратно в понятную человеку форму», - объяснил Александр Крушинский.

Несмотря на сложности, связанные с несовместимостью архитектур и протоколов, разработчики применяют множество стратегий и подходов для их преодоления, которые затрагивают все стадии жизненного цикла, отметил Евгений Осьминин.

«В их числе использование открытых стандартов (например, MQTT, CoAP, HTTP/HTTPS и т.д.) и форматов данных (JSON, XML), коммуникация через API, участие в различных консорциумах по совместимости и стандартизации, применение композитной и микросервисной архитектур, разработка различных шлюзов, адаптеров, промежуточных слоев и т.д. Также в организации интеграции и внедрения решений применяют многоступенчатые методологии тестирования, инструменты DevOps, итерационный подход», - рассказал эксперт.

Комплексное использование этих стратегий позволяет создавать более гибкие, масштабируемые и совместимые системы, которые могут эффективно работать в условиях быстро меняющегося технологического ландшафта, считает Евгений Осьминин.

Одной из сложностей при интеграциях между цепочками систем бывает время реакции и отработки этих систем, которое не всегда предсказуемо и может быть долгим, продолжил Леонид Бычков. «Накапливаемая задержка может быть неприемлемой для выполнения бизнес-задачи. В этих случаях решается непростая аналитическая и технологическая задача, как сокращать маршрут к конечной цели и ускорять его прохождение», - объяснил эксперт.

Другие сложности связаны с информационной безопасностью (могут потребоваться дополнительные механизмы и алгоритмы шифрования), управлением данных из разных источников (необходимость использовать BigData и ETL-инструменты), сообщил Евгений Осьминин. По его словам, ряд проблем обусловлен разнообразным технологическим стеком и наличием нескольких поставщиков решений. Некачественное планирование интеграции могут привести к проблемам масштабирования системы и управления изменениями.

Актуальной проблемой остаётся и вопрос ресурсоёмкости ИИ-технологий, что сильно коррелирует с вопросами нагрузочной способности для многопользовательских систем, заключил Леонид Бычков.

Комментарии могут отставлять только зарегистрированные пользователи