ИИ как экосистема, бизнес и рынок

Данный отчет дает представление об общем уровне внедрения ИИ в мире, о препятствиях и проблемах, которые мешают ИИ-проектам реализовать свой потенциал, а также о случаях использования, отраслях и странах, где ИИ, скорее всего, будет активно развиваться. Данные, полученные по заказу IBM, проливают свет на внедрение ИИ в 7502 компаниях по всему миру: по 500 в каждой стране, США, Китае, Индии, ОАЭ, Южной Корее, Австралии, Сингапуре, Канаде, Великобритании, Италии, Испании, Франции и Германии; и 1000 в Латинской Америке - Бразилии, Мексике, Колумбии, Аргентине, Чили и Перу. Опрос проводился онлайн через собственную сеть интернет-провайдеров Morning Consult в 2022 году.

Отчет 2022г. не только фиксирует общие тенденции, которые показывают, что продолжается рост внедрения ИИ-проектов, что инструменты ИИ становятся более приспособленными для бизнеса и более простыми в использовании, но и дает обобщенные количественные параметры того, как внедряются ИИ-проекты в мире.

В частности, в отчете представлены результаты опросов и данные о том, в какие проекты, связанные с ИИ, компании планируют инвестировать в течение следующих 12 месяцев (рис. 3.48).

Рис. 3.48. Процент респондентов, выбравших соответствующие ответы на вопрос "В рамках каких проектов компании планируют инвестировать в ИИ в течение следующих 12 месяцев?". Источник: Global AI Adoption Index, 2022

В отчете также анализируется, какую облачную среду компании используют для организации доступа к ИИ-проектам (рис. 3.49).

Рис. 3.49. Процент респондентов, ответивших на вопрос "Какие облачные среды используются в компании в настоящее время?". Источник: Global AI Adoption Index, 2022

Отмечается, что компании, которые еще только изучают возможности внедрения ИИ-проектов, чаще использует частную облачную среду, в то время как фирмы, уже внедрившие ИИ, чаще использует мультиоблачную среду, что позволяет им снижать издержки на поддержку частной облачной среды.

Интересно, что, по данным исследования, крупные компании на 70% чаще используют гибридную или мультиоблачную среду, чем небольшие фирмы. Исследования также раскрывают данные о том, кто составляет основные группы пользователей ИИ в опрошенных организациях (рис. 3.50).

Рис. 3.50. Распределение ответов на вопрос "Кто составляет десять основных групп пользователей ИИ в организациях?". Источник: Global AI Adoption Index, 2022

В отчете также описаны основные барьеры, препятствующие внедрению ИИ, которые, как отмечают авторы, остаются неизменными в последние несколько лет в отчетах IBM Global AI Adoption Index (см. рис. 3.51).

Рис. 3.51. Распределение ответов на вопрос "Какие пять основных факторов препятствуют успешному внедрению ИИ в бизнесе?". Global AI Adoption Index, 2022

Интересно отметить, что для решения вопросов нехватки ИТ и ИИ-специалистов компании также все чаще обращаются к ИИ для улучшения политики найма и удержания персонала, поиска кадров и расширения возможностей работников за счет повышения квалификации и обучения.

Страновые рейтинги ИИ-зрелости

Помимо попыток оценить рынок ИИ в той или иной стране, используются комплексные методики, исходящие из возможности вывести некий интегральный страновой показатель, который привязан не только к финансовым показателям и вычисляется в форме безразмерного коэффициента, показывая некий уровень зрелости или уровень готовности страны к развитию рынка ИИ.

Наиболее известными в этой области являются три отчета: глобальный индекс ИИ от аналитической компании Tortoise (Global AI Index), глобальный индекс развития ИИ от Stanford Institute (AI Index Report) и глобальный индекс ИИ-готовности правительств разных стран от Oxford Insights (Government AI Readiness Index). Методики расчета данных коэффициентов позволяют представить, из чего же складывается такое понятие как "страновая ИИ-зрелость". Поскольку ИИ становится важнейшим страновым ресурсом и показателем технологического и военного развития - понятен интерес к подобного рода рейтингам и их анализу. Рассмотрим перечисленные рейтинги более подробно.

ГлобальныйиндексИИ-компанийотTortoise(GlobalAIIndex)

Глобальный индекс ИИ-компаний от Tortoise ранжирует страны по степени готовности к ИИ, которая выражается комплексным показателем Global AI Index. Индекс построен на совокупности субиндексов, включая такие показатели, как инвестиции в ИИ, потенциал кадрового резерва страны, качество исследований, суперкомпьютерные ресурсы и т. п.

К достоинствам исследования следует отнести максимальную прозрачность методики построения индекса, подробное описание всех субиндексов, от которых зависит коэффициент Global AI Index.

Субиндексы представлены в семи категориях.

Кадры/таланты - фокусируется на данных социальных сетей, в которых пользователи заявляют о своей принадлежности к ИИ или ищут работу в этой области.

Операционная среда - отражает наличие нормативно-правовой базы для внедрения ИИ и общественное мнение, окружающее искусственный интеллект.

Исследования - отражает масштабы исследований ИИ-специалистов в области ИИ и смежных областях, количество публикаций и цитирований в авторитетных научных журналах.

Инфраструктура - опирается на такие параметры как доступ к интернету, развитие суперкомпьютерных мощностей, импорт интегральных схем.

Правительственная стратегия - отражает глубину обязательств правительства в области развития национальной ИИ-стратегии.

Разработка - количество и качество разработчиков, количество коммитов^{47В системах контроля версий коммит - это операция, которая отправляет последние изменения исходного кода в хранилище, делая эти изменения частью головной ветки хранилища. Количество коммитов неявно показывает активность разработчиков в работе над проектами соответствующей направленности} для ИИ-пакетов с открытым исходным кодом, количество патентов в области ИИ.

Коммерческие показатели - присутствие ИИ-компаний в стране, уровень их финансирования, количество стартапов.

Более подробно ознакомиться с субиндексами, на базе которых вычисляется Global AI Index, можно с помощью табл. 3.12.