От финтеха до медицины — как российские компании осваивают GenAI. Инсайты от Светланы Захаровой из Just AI

Генеративный AI уже давно драйвит изменения во многих отраслях экономики — как в России, так и в мире. Мы видим первый успешный опыт внедрения генеративок в финтехе, ритейле и телекоме. А что насчет других сфер? В каких отраслях создают лаборатории для проверки гипотез и внедрения GenAI? И какому бизнесу уже сейчас стоит задуматься о собственных наработках?

В статье директор по развитию бизнеса Just AI Светлана Захарова делится инсайтами, которые помогут бизнесу быстрее адаптироваться и занять лидирующие позиции на рынке с помощью GenAI.

Финтех, ритейл и телеком — по‑прежнему лидеры рынка

Первыми входить в ИИ-индустрию начали именно эти отрасли. Тренд сохраняется: крупные компании и сейчас продолжают первыми подхватывать и усиливать внедрение инноваций. Увеличить скорость внедрения GenAI помогают огромные объемы клиентских данных и внутренними процессы, над которыми компании работали годами. Все это приводит к тому, что у крупных игроков появлятся база для тестирования гипотез, анализа кейсов и запуска MVP с плавным масштабирование в продакшн.

Поддерживать скорость внедрения AI помогают и наличие ощутимых бюджетов, которые компании выделяют на цифровизацию бизнеса. Это позволяет им использовать передовые технологий, а еще привлекать и нанимать с рынка сотрудников с наибольшей экспертизой.

Компании из финтеха, ритейла и телекома продолжают разработки и эксперименты с GenAI. Для этого компании используют все доступные инструменты: создание собственных лабораторий, привлечение экспертов рынка, обучение сотрудников, использование готовых продуктов и решений с рынка.

Процесс поиска кейсов, который начался еще в 2023 году, продолжает набирать обороты и компании вкладывают в это все больше ресурсов. Задача многих компаний сейчас — за короткий срок увеличить воронку с кейсами, которые лягут в основу стратегии развития компании. Предпочтение отдается тем кейсам, где быстрее всего можно увидеть эффект от внедрения.

Светлана Захарова

директор по развитию бизнеса в Just AI

Пример

В Авито представили семейство генеративных моделей — текстовую A-Vibe и мультимодальную А-Vision. В будущем на основе этой модели в Авито появятся новые функции: генерация описания товаров и ответов в переписке, AI-помощник в мессенджере, пересказ отзывов, создание объявлений. Уже сейчас компания использует свои генеративные AI-модели почти во всех продуктах — от Авито Авто до сервиса объявлений Авито.

Новые драйверы: промышленность и агропромышленность

Сегодня эти отрасли становятся новыми центрами притяжения для GenAI-технологий. Причины — необходимость адаптироваться к новым постоянно меняющимся экономическим условиям и решать проблему с острой нехваткой кадров, которая со временем будет только нарастать.

Промышленность

В российской промышленности сохраняется острый дефицит квалифицированных кадров — особенно на участках, где требуется высокая точность, быстрая реакция и работа с большими объемами информации. Людей не хватает даже для поддержания текущих процессов, не говоря уже о масштабировании или модернизации. Это сдерживает темпы роста и усложняет реализацию амбициозных производственных планов.

Поэтому для этих отраслей особенно важно и нужно развивать и вкладываться в AI. Компании активно смотрят, что может дать новая генеративная технология, куда ее можно применить и какие кейсы в первую очередь стоит реализовать.

Пример

Росатом заключил стратегическое партнерство по разработке генеративных AI-моделей для атомной отрасли. В планах — обучение GPT-агентов и создание GenAI-решений для 3D-моделирования и инженерных чертежей.

Агропромышленный комплекс

Российская агропромышленность сегодня получает ощутимую государственную поддержку. Это делает сектор привлекательным для масштабного внедрения инноваций на базе AI. Здесь инновации уже перестают быть модным трендом и становятся способом выживания и роста в условиях климатических рисков, волатильности цен и растущих требований к эффективности.

Искусственный интеллект здесь способен играть стратегическую роль: от прогнозирования урожайности и автоматизации мониторинга полей до оптимального распределения ресурсов и поддержки принятия управленческих решений. Компании уже смотрят в сторону AI и рассчитывают, что инструмент сможет дать конкурентное преимущество на горизонте нескольких сезонов.

Пример

Публичных кейсов в российском агропромышленном комплексе пока мало, но в зарубежной практике уже есть удачные решения. Например, в платформу для аграриев Cropwise внедрили GenAI. Решение Cropwise AI сочетает 20-летние агрономические данные Syngenta с мультиязычной LLM. В ней фермеры могут получить персонализированные рекомендации (например, по внесению удобрений, защите от вредителей) в разговорной форме. Компании ожидают рост урожая до +5% благодаря более точным рекомендациям по выбору семян и агроприемам.

Промышленные и агропромышленные компании уже активно инвестируют в собственные исследовательские лаборатории. Важность таких инвестиций понятна: кадров становится все меньше, а увеличивать обороты производства по-прежнему нужно. Поэтому компании идут путем внедрения инноваций с помощью AI и стараются привлечь лучших экспертов в GenAI-сфере, чтобы оптимизировать сроки time-to-market.

Светлана Захарова

директор по развитию бизнеса в Just AI

Перспективное направление: медицина

В российской медицине нехватка специалистов — это системная проблема, которая с годами только усиливается. Высокая нагрузка ложится на врачей, ведет к профессиональному выгоранию, а в конечном итоге — сказывается на качестве и доступности медицинской помощи для пациентов.

GenAI в этом контексте может помощь разгрузить систему здравоохранения. Технологии уже помогают автоматизировать рутинные задачи: распознавать и анализировать медицинские изображения, извлекать ключевые моменты из объемной электронной карты пациента, сокращать время на оформление документации. Все это высвобождает время врачей для главного — диагностики, общения с пациентами, принятия решений. Поэтому медицинские организации все активнее изучают возможности искусственного интеллекта, включая его в долгосрочные стратегии развития.

Пример

В России создали AI-помощника для врачей от Medpoint. Он объединяет AI с обширной базой клинических рекомендаций и дает врачам мгновенный доступ к актуальной медицинской информации.

Выводы

В лидирующих отраслях — таких как финтех, ритейл и телеком — уже хорошо понимают экономическую ценность внедрения GenAI. Здесь конкуренция высока, а борьба за эффективность идет на уровне каждого процента — поэтому компании активно инвестируют в новые подходы. Многие из них ведут закрытые пилоты, экспериментируют с внедрением генеративных моделей в процессы. Подробности часто становятся известны только после запуска в коммерческую эксплуатацию — когда решение уже дает измеримый эффект.

Выигрывают те, кто не ждет универсальных рецептов и «идеальных» кейсов, а начинает с малого: выбирает локальные задачи, адаптирует модели под свою специфику и обучает команды. В условиях высокой скорости технологических изменений именно такой подход дает компаниям преимущество — они первыми формируют рынок, а не догоняют его.