Недавнее исследование НИУ ВШЭ и Яндекса описывает ключевые сценарии развития ИТ в России. Но мы остановимся на ИИ.

Основные вызовы, которые стоят перед развитием. 1. Качество и саморефлексия. Сегодня оценка результатов ИИ — задача человека. Следующий шаг — встроенная способность моделей самостоятельно формировать критерии качества.

2. Достоверность и предсказания. Генеративные модели функционируют на вероятностях, а не на строгой верификации. Решения вроде Retrieval-Augmented Generation (RAG) повышают достоверность, но фундаментальная сложность — модели лишь повторяют прошлый опыт и не могут создавать по-настоящему новое.

3. Безопасность. С ростом объёмов данных необходимость в надёжной защите становится критичной. Проблему нужно решать не только технически, но и регуляторно: приватность должна быть встроенной, даже если ею никто не занимается.

Ключевые технологии ИИ, которые будут сильно развиваться. ➡️Генеративные модели (X-to-X) — создают новый контент и автоматизируют процессы. 63% россиян уже применяют генеративный ИИ в повседневной жизни.

➡️Explainable AI — открывает логику моделей через визуализации и анализ.

➡️СППР и интеллектуальная аналитика — объединяют ML, визуализацию и облака для прогнозов и выявления закономерностей.

➡️Адаптивные системы HMI — обучаются и перестраиваются под изменения, повышая персонализацию.

➡️Интеллектуальная видеоаналитика — от безопасности до мультимодальных задач («расскажи по схеме двигателя, что сломалось?»).

😎 В ближайшие три года развитие российского ИИ будет идти к адаптивным системам с автономной оценкой качества, что станет реальным шагом в сторону AGI (решает задачи на уровне или выше человеческого, но без чувств). Выход GPT-5 - пример вышесказанному. А на рисунке весь технологический ландшафт России, который будет развиваться до 2028 года.