Порядка 50% российских компаний к 2027 году начнут использовать генеративный ИИ и ИИ-агентов, такие данные со ссылкой на собственную аналитику приводит МТС Web Services.
Согласно результатам внутреннего исследования, ИИ-агенты уже активно внедряются в ИТ, агропромышленном комплексе, добыче полезных ископаемых, транспортной отрасли и логистике. Также растет интерес к технологии в рознице и нефтепереработке.
Сегодня компании активно инвестируют в разработку ИИ-агентов. В частности, цифровая экосистема МТС планирует выпустить MWS Agent – автономную систему, способную анализировать большие объемы данных и самостоятельно выполнять широкий спектр задач от финансового анализа до планирования путешествий без вмешательства человека.
Ключевую роль играет оркестратор LLM – MWS GPT. Он получает запрос на естественном языке, анализирует его, разбивает выполнение на отдельные шаги и распределяет между специализированными агентами, заточенными под выполнение конкретного типа задач: генерация кода, логическое рассуждение, web-research и так далее. Такой модульный подход обеспечивает высокую точность решений и масштабируемость при внедрении в разные бизнес-сценарии. Сейчас MWS Agent в процессе тестирования.
Компания Авито до 2028 года мы планируем вложить в технологии генеративного ИИ порядка 12 млрд рублей и получить более 21 млрд рублей выручки от их использования, об этом сообщил директор по искусственному интеллекту Авито Андрей Рыбинцев. По его словам, первые запуски продуктов с применением GenAI в 2024 году уже обеспечили 670 млн рублей выручки в год. В стратегию внедрения генеративного ИИ в компании изначально заложили подход с положительным ROI: инвестиции должны принести прибыль.
В компании «Технологии доверия» создали ИИ-ассистента «Ловец слов», в «Сбере» разработали сервис AI Analytics на базе технологии Text2SQL. Т-Банк использовал продукт западного вендора Splunk, а в 2019 г. компания создала собственное решение Sage Observability.
По данным Statista, объем создаваемых и копируемых данных во всем к 2028 году превысит 394 зеттабайта. Для хранения одного зеттабайта данных требуется около 83 млн жестких дисков емкостью 12 терабайт. Вручную анализировать такие огромные массивы данных невозможно, поэтому компании все чаще прибегают к решениям на базе ИИ.
