Сергей Галеев: Наличие опытных бэкенд-разработчиков является критически важным фактором успеха ИИ-проектов

Внедрение искусственного интеллекта — безусловный тренд нашего времени. Он способен существенно повысить эффективность бизнес-процессов. Однако для этого надо правильно организовать процесс внедрения технологии. О том, как это сделать, рассказал Сергей Галеев, руководитель отдела backend-разработки ИТ-компании SimbirSoft.

CNews: Все вокруг только и говорят о внедрении искусственного интеллекта. Как вы считаете, в каких направлениях его использование наиболее эффективно?

Сергей Галеев: Искусственный интеллект может быть эффективным в различных направлениях, но особенно там, где много рутинных задач и задач, связанных с большими данными. На мой взгляд, перспективными являются здравоохранение (диагностика заболеваний, персонализированная медицина), финансы (анализ рисков, обнаружение мошенничества, выдача кредитов), промышленность (оптимизация производства, предиктивное обслуживание оборудования), а также транспорт и логистика (автономное вождение, умные города). ИИ позволяет анализировать большие объемы данных, выявлять скрытые закономерности, принимать более точные решения и снижают влияние так называемого человеческого фактора.

CNews: Были ли в вашей практике проекты, наглядно демонстрирующие эффективность?

Сергей Галеев: В практике компании есть проекты, в которых заметны результаты от внедрения ИИ. Например, для одной крупной производственной компании мы внедрили систему отслеживания брака на производстве. Она позволила производству оптимизировать процесс распознавания бракованной продукции на линии разлива. В результате удалось снизить количество брака на 90% и сократить затраты на выплату штрафов. Это один из наиболее ярких примеров.

Были проекты, где разработанные алгоритмы помогли не только «отлавливать» 98% аномалий в работе сервисов, но и предсказывать возникновения инцидентов за 10-15 минут до их наступления. Все это позволило обеспечить сохранность всех данных и 100%-ное устранение инцидентов в рамках периода, отведенного SLA. И это только два примера, было больше.

CNews: Как должен быть организован проект внедрения ИИ, чтобы он оказался успешным?

Сергей Галеев: Для успешного внедрения ИИ важен комплексный подход. Во-первых, необходимо четко определить бизнес-задачи и ожидаемые результаты. Во-вторых, важно обеспечить качественную подготовку данных, так как от этого напрямую зависит эффективность моделей ИИ. В-третьих, важно выбрать подходящий технологический стек и инструменты разработки. И, наконец, нужна сильная команда, которая включает экспертов по машинному обучению, опытных программистов, аналитиков, специалистов по обеспечению качества.

Современную систему на базе ИИ невозможно представить без надежного и производительного бэкенда. Именно там происходит обработка и хранение больших объемов данных, обучение и запуск моделей машинного обучения, а также развертывание готовых решений в виде масштабируемых веб-сервисов и API. Бэк несет ответственность за интеграцию ИИ-моделей с другими корпоративными системами, базами данных, облачными платформами и т.п. Поэтому наличие опытных бэкенд-разработчиков в команде является критически важным фактором успеха ИИ-проектов.