При создании IT-систем с использованием GenAI для промышленности важно заранее закладывать в них возможность изучать законы мира и наличие линейных ограничений. Об этом рассказал в своем выступлении на конференции ЦИПР («Цифровая индустрия промышленной России») старший вице-президент, руководитель блока «Технологическое развитие» Сбербанка Андрей Белевцев.

Кирилл Каллиников/РИА Новости

В России уже есть успешные примеры внедрения GenAI. Так, уже 15 тыс. компаний страны используют нейросетевую модель «Сбера» GigaChat. Среди них такие крупные компании, как «Билайн», «Сибур», «Уралхим», «Северсталь» и другие, рассказал Андрей Белевцев. Наиболее востребованные решения — AI-ассистенты операторов и клиентских менеджеров (co-pilots), суммаризация и сортировка рабочей почты, умный поиск по информационным системам.

«В «Сбере» 250 различных команд сейчас занимаются прикладным внедрением различных кейсов GenAI. И прежде чем что-то предлагать рынку, мы всё пробуем на себе», — сказал Белевцев. Он пояснил, что раньше было много времени на реакцию, поколение инженеров успевало сменяться и учиться.

«Сейчас у нас такого времени нет — нам всем надо на это реагировать прямо сейчас», — отметил вице-президент «Сбера».

Пока языковым моделям не хватает понимания модели мира, точного моделирования физических и химических процессов. А это критически важно для успешного внедрения в промышленности, подчеркнул Андрей Белевцев. Поэтому нужно делать системы, которые изучают законы мира и имеют линейные ограничения.

Ещё одна проблема заключается в том, что бизнес-подразделения редко выступают инициаторами внедрения GenAI — чаще всего эти процессы лидируют IT-подразделения или общее руководство компании, а без вовлечения самих производственных линий невозможно получить хороший результат.

«Очень важно правильно интегрировать GenAI-решения в действующий IT-ландшафт, что непросто. Поэтому мы собрали набор своих лучших практик и начинаем его распространять», — пояснил Белевцев.

Он отметил, что руководство «Сбера» по внедрению мультиагентных систем в корпоративной среде объясняет, как не только разрабатывать такие системы, но и внедрять их в крупном корпоративном ландшафте. В нём рассматриваются вопросы верификации и безопасности, подходы к архитектуре и многое другое. Мы сами сейчас через всё это проходим и понимаем, что такое руководство будет очень полезно и другим компаниям.

В завершение Андрей Белевцев отметил, что в банке заинтересованы в том, чтобы сообщество внедряющих GenAI компаний быстро росло и развивалось. Поэтому необходимо обмениваться лучшими кейсами и инвестировать в лучшие решения.