В Липецкой области назвали барьеры масштабирования ИИ

Липчанам на конференции Data Fusion заместитель руководителя технологического блока ВТБ Сергей Безбогов рассказал о барьерах, мешающих масштабированию ИИ‑проектов в российских регионах.

Несмотря на высокий интерес к технологиям ИИ, включая большие языковые модели (LLM), лишь немногие проекты выходят за рамки пилотных испытаний. Основные препятствия включают:

- экономическую целесообразность — ИИ‑проекты требуют значительных начальных затрат, а эффект сложно оценить без пилотирования;

- высокую стоимость инфраструктуры — разработка и масштабирование решений на базе LLM нуждаются в мощных вычислительных ресурсах, а дефицит видеокарт и процессоров сдерживает развитие рынка;

- «галлюцинации» генеративного ИИ — модели могут выдавать вымышленные факты, создавая финансовые и репутационные риски;

- дефицит качественных данных — обучение ИИ‑моделей требует дорогостоящей фильтрации и проверки данных, а строгие правила обработки информации ограничивают межотраслевой обмен;

- нехватку квалифицированных кадров — для промышленной эксплуатации нужны специалисты по разметке данных и промпт‑инженеры, а пользователи должны уметь чётко формулировать запросы и критически оценивать ответы ИИ.