«Создание правительством Центра развития искусственного интеллекта – вполне логичный и ожидаемый шаг. На период всплеска темпов развития ИИ, поддержанных хайпом, связанным с генеративным ИИ, государство занимало относительно мягкую регуляторную позицию. Это позволило поддержать распространение технологий, появиться новым компаниям, новым моделям и способам применения ИИ. В настоящее время сформировалось прагматичное отношение к искусственному интеллекту. Несмотря на продолжающиеся исследования его возможностей, для многих классов программных продуктов его применение стало стандартным, многие бизнес задачи предполагают использование данной технологии, формируется рынок вендоров, внедряющих технологии ИИ. Их распространение, все большее количество бизнес-задач, которое они решают, поднимает вопрос о связанных рисках и информационной безопасности, существующие юридические аспекты и этические нормы также требуют обновления и переосмысления. В этой связи создаваемый Центр развития искусственного интеллекта может взять на себя функцию, связанную со стандартизацией технологий, регулирования их использования с целью обеспечения безопасности, совместимости решений, описания стандартов и качества оказания услуг», - прокомментировал директор по развитию и цифровой трансформации РДТЕХ Евгений Осьминин.

«Сейчас искусственный интеллект — фундамент автоматизации бизнес-процессов и управления данными для корпоративных клиентов. Мы предлагаем клиентам решения, которые работают в комплексе: распознают документы, запускают процедуры, проверяют информацию. Таким образом SL Soft AI позволяет сотрудникам заказчиков оперативно находить нужные сведения, принимать обоснованные решения, быть продуктивнее. Рабочие процессы становятся проще, быстрее и точнее, растет общая производительность компании, снижаются операционные издержки», — пояснил Павел Борченко, руководитель направления SL Soft AI.

«Появляются СУБД и аналитические платформы, которые встраивают функции или специальные движки, позволяющие прямо на месте, там, где лежат данные, запускать тренировку моделей, включая иногда и нейросети. Цель — сделать анализ и обучение моделей на данных гораздо быстрее и проще, минимизируя лишние перемещения информации. СУБД потихоньку из пассивного «склада» превращаются в платформы, где данные не только хранятся, но и активно «обрабатываются» для получения умных результатов, включая тренировку моделей ИИ».