Урусов: создание доверенного ИИ в России проходит поэтапно

На этом фоне особенно важным становится вопрос не только эффективности нейросетей, но и безопасности их применения в реальных сценариях.

НИЖНИЙ НОВГОРОД, 20 мая - РИА Новости. Формирование доверенного искусственного интеллекта (ИИ) в России идет поэтапно, и одним из главных направлений этой работы станет четкое распределение ответственности между нейросетью и человеком. Об этом в кулуарах конференции ЦИПР-2026 рассказал руководитель Скала^р (группа Rubytech) Виктор Урусов.

По словам эксперта, на сегодняшний день вся ответственность за действия ИИ фактически возлагается на разработчика. Однако это рассматривается как естественная часть процесса создания надежных механизмов взаимодействия человека и искусственного интеллекта. Такой подход позволяет постепенно выстраивать более прозрачную и безопасную модель использования ИИ в разных сферах — от бизнеса и промышленности до государственных сервисов.

В отличие от традиционных подходов к доверенному программному обеспечению, где алгоритмы можно относительно просто проверить и проанализировать, к моделям ИИ требуется иной подход. Их необходимо воспринимать как сложные физические системы, которые могут вести себя по-разному в зависимости от условий. Именно поэтому для оценки таких решений нужны многократные и всесторонние испытания, позволяющие проверить корректность работы нейросети в различных ситуациях, включая нестандартные и потенциально рисковые.

В дальнейшем развитие доверенного ИИ будет зависеть не только от качества самих моделей, но и от того, насколько точно удастся определить границы их применения, меры контроля и роль человека в принятии решений. Это особенно важно в тех случаях, где ошибка алгоритма может повлиять на безопасность, финансы или критически важные процессы.

В последние годы российский бизнес все активнее переходит от точечного использования искусственного интеллекта к его более глубокому и системному внедрению в рабочие процессы. Урусов отметил, что компании уже не ограничиваются экспериментами и постепенно выстраивают практику, при которой ИИ помогает не только автоматизировать рутинные задачи, но и повышать качество управленческих решений. По его словам, это особенно заметно в корпоративных коммуникациях и при организации совместной работы сотрудников. Например, если раньше нейросети на совещаниях применялись в основном для ведения протоколов и фиксации ключевых тезисов, то сегодня рассматриваются более сложные сценарии, в которых ИИ становится полноценным участником обсуждения. Такие системы могут анализировать повестку, выделять важные аргументы, сопоставлять позиции участников и предлагать дополнительные варианты решений. Это позволяет компаниям экономить время, снижать риск потери важной информации и делать дискуссии более предметными и результативными. "Если ИИ имеет доступ ко всей актуальной корпоративной информации, а также ко всем знаниям по определенной тематике, доступным в открытых источниках, тогда любое обсуждение внутри организации приобретает более высокий уровень качества", – добавил он. В перспективе подобный подход способен изменить саму логику принятия решений в компаниях, сделав ее более прозрачной, быстрой и основанной на данных.

Переписанный текст:

Для устойчивого развития и дальнейшего технологического прогресса особенно важно создавать локальную ИИ-инфраструктуру, обучать модели на собственных данных и строго соблюдать требования регулятора. Именно такой подход формирует основу для появления надежных и доверенных решений, которые можно безопасно применять в бизнесе, государственном секторе и критически важных отраслях. Кроме того, наличие собственной технологической базы снижает зависимость от внешних поставщиков и повышает уровень цифрового суверенитета.

Как отметил Урусов, внедрение искусственного интеллекта в России сопровождается серьезными экономическими и организационными вызовами. Компании вынуждены выстраивать дорогостоящую локальную инфраструктуру, которая должна соответствовать действующим нормативам и ожиданиям регулятора. При этом оценить потенциальную отдачу от таких вложений не всегда просто, поскольку эффект часто проявляется не сразу, а в долгосрочной перспективе. Дополнительную сложность создает необходимость адаптировать решения под собственные процессы, данные и отраслевую специфику.

По его словам, заметно сократить расходы способны государственные налоговые льготы и другие меры поддержки. Такие механизмы могут обеспечить экономию на уровне 25–30%, что сделает проекты по внедрению ИИ более доступными для компаний. В результате это ускорит цифровую трансформацию, повысит интерес бизнеса к новым технологиям и создаст более благоприятные условия для масштабного применения искусственного интеллекта в России.

Для достижения максимального эффекта важно не только внедрять искусственный интеллект, но и использовать специализированные решения, которые позволяют существенно повысить утилизацию и общую эффективность применения самых дорогих вычислительных ресурсов — графических ускорителей. Именно грамотная организация инфраструктуры, распределение нагрузки и оптимизация процессов помогают компаниям получать больше результата при тех же или даже меньших затратах.

Сомнения в экономической выгоде ИИ, по словам эксперта, во многом напоминают ситуацию прошлых лет, когда бизнес также не сразу принимал технологические изменения. В свое время проиграли те предприятия, которые медлили с переходом от паровых машин к электрическим, а затем отставали и те, кто слишком долго откладывал внедрение автоматизации. Подобные ошибки стоили компаниям конкурентных преимуществ, времени и ресурсов.

Сегодня искусственный интеллект развивается так же стремительно и становится не просто дополнительным инструментом, а важной частью современной бизнес-среды. Он помогает ускорять принятие решений, повышать точность прогнозов, снижать издержки и находить новые точки роста. Поэтому в ближайшем будущем оставаться конкурентоспособным без всестороннего использования ИИ будет все сложнее, а во многих сферах — практически невозможно.

Источник и фото - ria.ru