В «сжатом XXI веке» ИИ ускорит время в десятки раз
Следующий пункт в совместном проекте «РБК Трендов» и ИСИЭЗ НИУ ВШЭ «Дорожная карта будущего» — искусственный интеллект
Мы продолжаем публикацию «Дорожной карты будущего» — спецпроекта «РБК Трендов» и ученых Института статистических исследований и экономики знаний (ИСИЭЗ) НИУ ВШЭ. В предыдущих номерах мы уже рассмотрели будущее медицины и здравоохранения, энергетики, агропромышленного комплекса и авиации — какими эти отрасли видятся группе исследователей под руководством российского прогнозиста Александра Чулока. В текущем номере на таймлайне до 2050 года изучим новое направление — искусственный интеллект.
Данные для таймлайна подготовили:
- Константин Вишневский, директор Центра стратегической аналитики и больших данных ИСИЭЗ НИУ ВШЭ
- Ольга Демидкина, главный эксперт Центра стратегической аналитики и больших данных ИСИЭЗ НИУ ВШЭ
- Софья Приворотская, главный эксперт Центра стратегической аналитики и больших данных ИСИЭЗ НИУ ВШЭ
2027Более половины компаний в мире будут использовать ИИ-агентов
ИИ-агенты — это автономные интеллектуальные системы, которые могут, например, сами назначать встречи, обрабатывать клиентские запросы или формировать отчеты по запросу пользователя, но без его непосредственного участия. В отличие от обычных ИИ-сервисов, они не просто реагируют на команды, а способны действовать более самостоятельно и проактивно: пересчитать финансовую модель при изменении данных, перенаправить поставку при сбое в логистике или оценить риск заболевания на основе медицинских показателей.
Такие агенты особенно востребованы для автоматизации рутинных задач, управления клиентскими запросами, медицинской диагностики, управления персоналом и др. В 2025 году на рынке уже появляются «персональные ИИ-помощники», которые могут помочь пользователю выполнять обычные бытовые задачи: сделать заказ в магазине с учетом индивидуальных предпочтений и бюджета или подобрать ресторан для семейного ужина и забронировать в нем столик.
Распространение ИИ-помощников станет возможным благодаря концепции мультимодальности. ИИ в рамках одной задачи сможет работать с разными типами данных (текстом, изображениями и др.) и, обрабатывая их, выполнять необходимые действия — поиск информации, выбор оптимального варианта, коммуникация через онлайн-каналы и др. Такие мультиагентные системы смогут уже не просто консультировать человека, а будут в состоянии принимать решения. По прогнозам Gartner, к 2028 году не менее 15% повседневных рабочих решений будут приниматься автоматически с помощью ИИ-агентов.
Объем мирового рынка ИИ-агентов:
- $3,9 млрд в 2024 году
- $51,6 млрд в 2032 году
- 38,5% — среднегодовой темп прироста (с 2024 по 2032 год)
Источники: AI Futures Project, ИСИЭЗ НИУ ВШЭ, Verified Market Research, Gartner
2030Нейроморфные вычисления станут одним из ключевых подходов для обучения ИИ
По мере масштабирования систем ИИ растет их энергопотребление: по оценкам Международного энергетического агентства, в 2024 году потребление электроэнергии в центрах обработки данных (ЦОД) составило около 415 тераватт-часов (примерно 1,5% мирового потребления электроэнергии) и продолжает расти на 12% в год.
Одним из перспективных способов решения этой проблемы является переход к нейроморфным вычислениям, эмулирующим работу человеческого мозга и нервной системы. Нейроморфные вычисления используют импульсные нейросети (Spiking neural networks, SNNs) и позволяют существенно снизить затраты электроэнергии, связанные с обучением моделей ИИ.
Сегодня нейроморфные вычисления уже прошли путь от прототипов до готовых к производству устройств, способных решать реальные задачи. Например, Neuronomics использует нейроморфные вычисления для управления цифровыми активами на финансовых рынках. Их разработка Neurofin позволяет в режиме реального времени принимать решения, учитывающие меняющиеся рыночные условия, инновации в торговых алгоритмах и управлении рисками. Кроме того, Neurofin обрабатывает исторические данные для изучения рыночных тенденций и максимально точного прогнозирования.
На горизонте десяти лет возможности нейроморфных вычислений могут быть существенно расширены за счет достижений в материаловедении — например, на базе мемристоров, способных обеспечить вычисления со сверхнизким энергопотреблением.
Объем мирового рынка нейроморфных вычислений:
- $6,4 млрд в 2024 году
- $20,3 млрд в 2030 году
- 21,2% — среднегодовой темп прироста (с 2024 по 2030 год)
Источники: Polytechnique Insights, IBM, Nature, WeeTech Solution, GEN, Future Crew, Marktechpost, ResearchGate
2030ИИ возьмет на себя коммуникацию с клиентами
Чат-боты и виртуальные ассистенты на базе ИИ уже широко используются для обработки запросов клиентов, значительно сокращая время ожидания и улучшая общую эффективность работы. Эти инструменты обеспечивают более быстрое и персонализированное обслуживание, что помогает компаниям повысить удовлетворенность клиентов и снизить операционные расходы (до 30%). По оценкам ИСИЭЗ НИУ ВШЭ, более чем в 67% российских организаций применение ИИ-решений обеспечивает экономию операционных расходов, при этом в 26,2% — существенную.
Пока диалог с ИИ-ассистентом не всегда может удовлетворить ожидания клиента. Однако эти системы развиваются крайне динамично, в том числе по мере интеграции в них больших языковых моделей (LLM). Ответы ИИ теперь звучат более естественно. Применение генеративного ИИ уже дает ощутимые эффекты: по данным Salesforce, 84% продавцов, использующих эту технологию, считают, что она помогает увеличить продажи, улучшая и ускоряя взаимодействие с клиентами.