Бизнес-опрос: какие модели ИИ вы используете и как оцениваете перспективу суверенных?

В связи с этим мы поинтересовались у представителей бизнеса о том, какими они пользуются моделями ИИ и достаточно ли зрелой считают российскую разработку нейросетей. «Реальное время» задало им два вопроса:

• Какие модели ИИ вы используете в работе? Делаете собственные решения на основе открытых источников или обходитесь готовыми?
• Как рассматриваете предложенную правительством меру? Считаете ли, что отечественные модели ИИ уже созрели для того, чтобы качественно и адекватно решать ставящиеся перед ними задачи?

• 

  Айзат Фархутдинов технический директор компании «Технократия»

  У нас нет одной главной модели. Внутри работает целый зоопарк. Под каждую задачу мы подбираем свое решение. Где-то это зарубежные LLM, где-то открытые модели, которые можно дообучить и развернуть в закрытом контуре заказчика. Где-то это GigaChat или YandexGPT, если так требуют условия проекта. Выбор зависит от задачи, требований к безопасности данных и экономики.

  Собственную фундаментальную модель мы не обучаем, и это осознанный выбор. Сегодня редкий бизнес может позволить себе не то что обучить свою модель, а хотя бы развернуть крупную открытую модель на своих серверах. Все упирается в кризис «железа»: серверных GPU не хватает, поставки идут сложными путями и дорого, а свободных мощностей в дата-центрах мало. Поэтому для большинства компаний реалистичный путь — брать готовые модели и дорабатывать их под свои процессы.

  Что касается предложенной меры, то желание снизить зависимость от зарубежных технологий понятно. Особенно когда речь идет о критической инфраструктуре и чувствительных данных. Но делать отечественные модели обязательными «в лоб», даже если они дороже, рискованно.

  Российский рынок ИИ развивается, и заметно. Для многих типовых задач — работы с текстами на русском, клиентской поддержки, анализа документов — отечественных моделей уже хватает. Но у иностранных моделей сильный задел в функциях и возможностях. Они лучше справляются со сложными рассуждениями, кодом и мультимодальными задачами, держат больший контекст и быстрее обрастают инструментами для агентных сценариев. Разрыв сокращается, но пока он есть. К тому же российские разработчики упираются в тот же дефицит «железа», что и бизнес, а без вычислительных мощностей догнать лидеров сложно.

  Если обязать всех работать только с суверенными моделями, в ряде задач компании получат более слабый инструмент по более высокой цене. Это ударит по их конкурентоспособности. Логичнее стимулировать отечественных разработчиков через конкуренцию, а обязательные требования вводить точечно: там, где на первом месте безопасность данных и где российские решения уже доказали, что справляются.

• 

  Александр Расческов главный врач сети клиник «Глазная хирургия Расческов»

  Мы используем готовые модели искусственного интеллекта для ряда задач. С их помощью мы можем в быстрые сроки собрать и проанализировать большой объем данных. ИИ позволяет значительно сократить рутинную работу, помогает в продвижении компании и решении управленческих задач.

  Сейчас разрабатываем собственного цифрового помощника для специалистов. Он будет работать с медицинской информационной системой и хранилищем исследований внутри клиники, без передачи данных внешним сервисам.
  

  Развитие отечественного искусственного интеллекта мы считаем важным направлением. Но при введении новых требований хотелось бы учитывать особенности каждой отрасли, качество доступных решений, стоимость и сроки их внедрения. В медицине особенно важно проверить, насколько точно система выполняет свою задачу и действительно ли помогает специалистам. Российские модели планируем проверять на своих задачах и применять там, где они подтвердят свою пользу.

  Считаем, что сотрудничество разработчиков с медицинскими организациями поможет быстрее довести эти решения до уровня, который нужен клиникам.

• 

  Анвар Шахмаев директор казанского отделения Билайна

  Мы не просто используем ИИ, а создали платформу для работы с ним. Мы не стоим перед выбором «свое или готовое» — берем лучшее из обоих подходов, в результате чего появился «Экзоинтеллект». Это не просто агрегатор нейросетей, а единая рабочая среда, где сотрудники через один интерфейс получают доступ к нескольким категориям моделей.

  Во-первых, у нас есть собственные внутренние модели — GLM и Qwen — для работы с корпоративной информацией, которые также обеспечивают безопасность и конфиденциальность. Наша платформа уже работает с корпоративными источниками и системами, включая Jira, Confluence и GitLab, поддерживает ассистентов, базы знаний, генерацию контента и другие рабочие сценарии. В наших планах — интеграция со всеми офисными системами коммуникаций, опции участия в переписках, звонках и других взаимодействиях команд с их контентной и аналитической поддержкой, создание презентаций, а также запуск ИИ-агентов для рабочих сервисов.

  Во-вторых, мы интегрировали все основные рыночные ИИ для работы с открытыми данными: ChatGPT, Claude, GigaChat Max, YandexGPT, DeepSeek и другие.

  Сотрудник может выбрать ту модель, которая лучше всего подходит под конкретную задачу — будь то подготовка письма, проверка договора, аналитика, генерация кода или технической документации. Основные ежедневные сценарии: чат с выбором модели под задачу, ассистенты под свою работу с публикацией для команды, подключение своих документов и корпоративных баз знаний, системные промпты, расшифровка встреч, вычисления и разбор данных, генерация изображений и видео, поиск по задачам, страницам и репозиториям.

  Кроме того, наша платформа включает специализированное решение для работы с кодом.
  

  Важной частью стало и развитие ИИ-мышления у сотрудников. Мы делаем ставку на практические форматы обучения, и лучший результат дают ИИ-мастерские, где сотрудники сами презентуют свои кейсы работы.