Дал Ведомостям комментарий про отечественные ИИ-модели, но магия редактуры сжала текст до скромного абзаца.
Вопросы были интересные, решил опубликовать полную версию ответов.
Глобальный прогресс западных и китайских публичных ИИ-моделей, таких как ChatGPT или DeepSeek, создал в России «эталон ожиданий», подпитывая технологическую эйфорию и запрос на мгновенную гиперавтоматизацию.
При этом флагманские российские модели (GigaChat2 MAX, YandexGPT) достигли технического паритета с западными аналогами в массовых мультизадачных тестах, но сохраняют отставание в специализированных доменах (к примеру, в задачах программирования).
Да, российская ИИ-экосистема формирует не универсальную альтернативу западным флагманам, а глубоко локализованную и вертикально специализированную среду, где адаптация проявляется в ключевых измерениях:
во-первых, в лингвистической локализации — модели оптимизированы под специфику русского языка, что создаёт устойчивое преимущество на внутреннем рынке;
во-вторых, в экосистемной интеграции — YandexGPT встроен в голосового помощника Алису, браузер и поиск, GigaChat также присутвует в экосиситеме Сбера;
в-третьих, в вертикальной специализации — от систем распознавания лиц в московском метро до систем поддержки врачебных решений в больницах.
Т.е. внедрение ИИ идет, но крайне инструментально.
К примеру, телеком-операторы вроде Билайна и МТС интегрируют доступ к нейросетям в тарифные планы, превращая ИИ в инструмент конкурентного преимущества; ритейлеры борются за позиции в AI-поиске (Яндекс.Маркет, Ozon и Wildberries получают 87–97% Mention Rate), рассматривая это как новый канал трафика, а не как повод для автоматизации цепочек поставок.
#aiadoption
Вопросы были интересные, решил опубликовать полную версию ответов.
1. Как бы вы описали текущую ситуацию с ИИ в России в сравнении с глобальными бенчмарками публичных моделей?
Глобальный прогресс западных и китайских публичных ИИ-моделей, таких как ChatGPT или DeepSeek, создал в России «эталон ожиданий», подпитывая технологическую эйфорию и запрос на мгновенную гиперавтоматизацию.
При этом флагманские российские модели (GigaChat2 MAX, YandexGPT) достигли технического паритета с западными аналогами в массовых мультизадачных тестах, но сохраняют отставание в специализированных доменах (к примеру, в задачах программирования).
2. Можно ли сказать, что в отечественных моделях мы не догоняем, а адаптируемся под локальные задачи. В чем это выражается?
Да, российская ИИ-экосистема формирует не универсальную альтернативу западным флагманам, а глубоко локализованную и вертикально специализированную среду, где адаптация проявляется в ключевых измерениях:
во-первых, в лингвистической локализации — модели оптимизированы под специфику русского языка, что создаёт устойчивое преимущество на внутреннем рынке;
во-вторых, в экосистемной интеграции — YandexGPT встроен в голосового помощника Алису, браузер и поиск, GigaChat также присутвует в экосиситеме Сбера;
в-третьих, в вертикальной специализации — от систем распознавания лиц в московском метро до систем поддержки врачебных решений в больницах.
3. Какими кейсами можно проиллюстрировать тезис о том, что в плане ИИ бизнес выбирает то, что ему нужно здесь и сейчас?По данным опроса консалтинговой компании «Интеллектуальная аналитика», 80–90% компаний демонстрируют культуру использования AI-инструментов, однако реальная интеграция в бизнес-процессы составляет лишь 5–10%, а типичные пилотные бюджеты в 5–15 млн рублей так и не переходят в промышленную эксплуатацию, поскольку половина менеджеров откладывает этот шаг на неопределённый срок.
Т.е. внедрение ИИ идет, но крайне инструментально.
К примеру, телеком-операторы вроде Билайна и МТС интегрируют доступ к нейросетям в тарифные планы, превращая ИИ в инструмент конкурентного преимущества; ритейлеры борются за позиции в AI-поиске (Яндекс.Маркет, Ozon и Wildberries получают 87–97% Mention Rate), рассматривая это как новый канал трафика, а не как повод для автоматизации цепочек поставок.
#aiadoption