Следующий шаг AI: Выход Искусственного Интеллекта в Физический Мир

Маленький шажок для робота и огромный — для человечества: в Сбере уверены, что следующий шаг AI — выход в физический мир.

Первый зампред правления Сбера Александр Ведяхин во время своей лекции «Новые горизонты с AI» для студентов Волгоградского государственного технического университета отметил: LLM-модели, такие, как GigaChat и Kandinsky, развиваются с бешеной скоростью, и уже сейчас стали незаменимыми помощниками во многих сферах, от инженерии до менеджмента и дизайна.

По его словам, в компанию, где до сих пор не используются нейросети «идти работать не надо», поскольку это свидетельствует о недостатке оптимизации и эффективности фирмы.

Маленький шажок для робота и огромный — для человечества: в Сбере уверены, что следующий шаг AI — выход в физический мир.

Первый зампред правления Сбера Александр Ведяхин во время своей лекции «Новые горизонты с AI» для студентов Волгоградского государственного технического университета отметил: LLM-модели, такие, как GigaChat и Kandinsky, развиваются с бешеной скоростью, и уже сейчас стали незаменимыми помощниками во многих сферах, от инженерии до менеджмента и дизайна.

По его словам, в компанию, где до сих пор не используются нейросети «идти работать не надо», поскольку это свидетельствует о недостатке оптимизации и эффективности фирмы.

AI: От Цифровых Ландшафтов к Физическому Взаимодействию

Переход искусственного интеллекта в реальное пространство — это не просто футуристическая концепция, а неизбежная эволюция. Ведяхин подчеркнул, что текущее поколение больших языковых моделей (LLM) достигло уровня, когда их интеграция в повседневные бизнес-процессы становится критически важной. Это включает не только генерацию контента или анализ данных, но и управление роботизированными системами, что требует глубокой семантической оптимизации алгоритмов для взаимодействия с физической средой.

Ключевые направления развития AI-интеграции

Эксперты Сбера видят несколько направлений, где физическое воплощение AI принесет максимальную пользу:

• Роботизация логистики и производства: Автономные системы, управляемые продвинутым ИИ, способны радикально повысить точность и скорость выполнения операций.
• Персонализированные сервисы: От автономных ассистентов до систем предиктивного обслуживания оборудования.
• Интеграция в IoT (Интернет вещей): Создание по-настоящему «умных» сред, реагирующих на контекст.

Ведяхин акцентировал внимание на том, что компании, игнорирующие трансформацию с помощью ИИ, рискуют столкнуться с потерей конкурентоспособности. Освоение этих технологий — это инвестиция в будущее, требующая не только внедрения готовых решений, но и развития внутренних компетенций в области машинного обучения и нейросетевых архитектур. [Изучите больше о трансформации с ИИ](/ai-transformation-guide).

Почему адаптация к AI обязательна?

Современный рынок труда требует специалистов, умеющих эффективно использовать инструменты генеративного ИИ. Отсутствие такой экспертизы в штате сигнализирует о стагнации. Для успешной навигации в этой новой реальности необходимо освоить не только использование мультимодальных моделей, но и понимать принципы их семантической совместимости с реальными задачами. [Узнайте о наших курсах по нейросетям](/ml-courses).

CTA: Готовы ли вы к следующему шагу в автоматизации? Discover More.