Как ИИ и облачные платформы меняют цифровые сервисы Москвы

В выпуске обсуждаются ключевые направления внедрения ИИ в Москве: большие языковые модели и генеративный ИИ, компьютерное зрение, рекомендательные системы, голосовые интерфейсы и ML-модели для оптимизации. Эти технологии снижают нагрузку на операторов, повышают качество обслуживания, позволяют точнее управлять запасами и спросом, а также делают городские и коммерческие сервисы более персонализированными.

Отдельное внимание уделено влиянию АI-ассистентов на поведение пользователей, роли облачных платформ как единой точки доступа к данным и сервисам, а также технологическим вызовам: дефициту кадров, защите данных, управлению качеством контента и инклюзивности сервисов.

Для роботизированной логистики и новых цифровых сервисов потребуется адаптация городской инфраструктуры и стандартов, при этом Москва уже движется в общем мировом тренде цифровой трансформации.

Подробнее об этом в интервью с Артемом Соколовым, президентом Ассоциации коммерции и интернет-торговли.

---

— Сегодня в Москве реализуются более 120 проектов с использованием ИИ. Какие технологии стали основой для такого масштабного внедрения?

— Во-первых, это большие языковые модели и генеративный искусственный интеллект. Это базы для чат-ботов, ассистентов, автоматизация обработки обращений. В ретейле, в госсекторе это резко снижает нагрузку на операторов, ускоряет ответы.

Второе, на что бы я обратил внимание, это компьютерное зрение и видеоаналитика, ключевые для контроля качества, учета товаров, безопасности и умных касс. В городской среде это используется для мониторинга инфраструктуры и транспорта.

Третье — это рекомендательные системы, предиктивная аналитика. Это основа персонализации в онлайн-торговле, в логистике. Это планирование маршрутов и спроса. Все это позволяет точнее управлять торговыми запасами, промоакциями.

Четвертое — это голосовые интерфейсы, распознавание речи. Они важны для доступности сервисов и интеграции с умными устройствами, особенно востребованы в контакт-центрах, в навигации.

Пятое — это ML-модели для оптимизации: маршруты, графики, остатки, динамическое ценообразование. Все это дает измеримый эффект для бизнеса, поэтому, может быть, быстро масштабироваться в пилотах, в продуктивных версиях.

Ну и платформы email OPS и стандартизированные API, они позволяют быстро подключить сервис искусственного интеллекта к существующим IT-системам города и компаний и достаточно серьезно снижают порог внедрения.

— ИИ-ассистенты становятся привычным интерфейсом для горожан. Что это меняет в поведении пользователей?

— В первую очередь, это такое смещение от поиска к диалогу. Пользователи начинают критически относиться к ответам искусственного интеллекта, запрашивают источники подтверждения. В чувствительных сценариях, особенно там, где речь идет про финансы, медицину, требуется явная индикация того, что это — искусственный интеллект, и возможность возврата к человеку за его решением.

Здесь важно делать так, чтобы этот сервис не сужал выбор. Он не должен превращаться в закрытый коридор, где человек постоянно видит одни и те же бренды или одни и те же предложения и не понимает, какие у них были альтернативы и какие из них остались за пределами этой подборки. Очень важно, чтобы эти системы правильно реагировали на ошибки.

— Помимо искусственного интеллекта, город развивает облачные платформы и суперприложения. Как эти технологии меняют доступность сервисов для бизнеса?

— Облачные платформы дают бизнесу готовую инфраструктуру, инструменты, снижают капитальные затраты и сроки запуска. Это единая точка доступа к городским данным и сервисам. Это быстрая масштабируемость, подсезонность. Облачные решения позволяют гибко наращивать мощности в пиковые периоды, особенно когда идут распродажи в праздники. Единые протоколы передачи данных снижают издержки на поддержку разнородных систем, упрощают работу с государственными информационными системами.

— Что, на ваш взгляд, станет главным технологическим вызовом для московских цифровых сервисов в ближайшие годы?

— Кадровый дефицит и скорость адаптации. Внедрение новых технологий опережает подготовку специалистов. И бизнесу, и городу придется инвестировать в обучение, переквалификацию, создание новых центров компетенций.

Это вопросы защиты данных, киберустойчивости, рост числа сервисов с искусственным интеллектом. Это управление качеством и достоверностью ИИ-контента. Я здесь говорю про разные сбои, ошибки в рекомендациях, дезинформации. Все это может подрывать доверие пользователей. Ну и доступность, инклюзивность. Сервисы должны оставаться удобными для всех групп пользователей, включая и аудиторию старшего поколения 50+, и выше, а также людей с ограниченными возможностями.

— Насколько городская инфраструктура готова к таким вызовам?

— Думаю, что какие-то вопросы точно потребуют изменений, может быть, даже внесения правок в стандарты градостроительной политики. Например, для того, чтобы роботизированная доставка и логистика могли функционировать, потребуются и зарядки для этих роботов, и места, где они смогут загружаться и разгружаться, и, может быть, специальные дорожки или маршруты, по которым они смогут ездить. Но это решаемые вопросы. Поэтому относительно того, насколько город готов, наш город находится здесь в тренде и идет в ногу со временем, это совершенно точно.