Эксперт назвала преимущества ИИ-решений России перед западными

Координатор и преподаватель онлайн-магистратуры НИУ ВШЭ «ИИ в маркетинге и управлении продуктом» Юлиана Нам считает, что у отечественных ИИ-сервисов есть преимущества, которые не лежат на поверхности. Это делает их конкурентоспособными на мировом рынке, рассказала эксперт изданию «Вести Подмосковья». 

«Глобальные модели изначально создаются как универсальные инструменты. Они должны одинаково хорошо работать с пользователем из Токио, Сан-Паулу и Берлина. Это сильная сторона, но одновременно и ограничение — универсальность означает компромисс. Модель не может быть одинаково глубоко настроена под каждый язык, культуру, рынок. Для большинства задач этого достаточно, однако в ситуациях, где важны нюансы формулировок, контекст и локальная специфика, такой подход оказывается менее эффективным», — отмечает Юлиана Нам. 

По ее словам, конкурентоспособность российских ИИ-сервисов строится на конкретных технических и продуктовых решениях. Например, связанных со сложной морфологией. Русский язык относится к числу морфологически богатых, и обучение моделей на таком материале формирует архитектурные преимущества при последующей адаптации к другим флективным и агглютинативным языкам (наличие окончаний и суффиксов), включая турецкий, казахский, арабский и финский. Модель, которая научилась качественно работать с русским, получает преимущество при адаптации к другим рынкам. 

Другое важное направление — работа с неоднозначными и развернутыми запросами. Российские пользователи чаще формулируют длинные и контекстные промпты, добавляют пояснения и разговорные обороты. Модели, обученные на подобных паттернах, демонстрируют более устойчивую работу с разрозненными входными данными. Еще одно преимущество связано с прикладной ориентацией. Многие российские ИИ-сервисы развиваются как продуктовые решения внутри крупных экосистем — маркетплейсов, банковских приложений, сервисов доставки и образовательных платформ. Это позволяет получать постоянную обратную связь от реальных пользователей и быстрее дорабатывать модели под конкретные сценарии.

«Есть несколько направлений, в которых отечественные ИИ-сервисы уже сегодня способны предложить самостоятельные продукты для международного рынка. Среди них — обработка неструктурированного текста на сложных языках, включая автоматизацию документооборота, классификацию обращений. Также речь идет о голосовых интерфейсах и системах распознавания речи. Работа с акцентами, диалектами и нечеткой дикцией остается сложной задачей для глобальных решений вне англоязычного сегмента. Российские сервисы, обученные на разнообразной русскоязычной речи, накопили экспертизу, применимую к другим языкам со схожими особенностями», — говорит эксперт. 

Еще одним направлением она назвала адаптацию ИИ под отраслевые задачи. Модели, создававшиеся для работы с российской финансовой документацией и медицинскими текстами, изначально включают архитектурные решения для быстрой тонкой настройки. Этот опыт может масштабироваться и на другие национальные правовые и отраслевые системы. Кроме того, выделяется сегмент образовательных ИИ-инструментов. Российский рынок EdTech — один из наиболее развитых в мире. Решения, заточенные под персонализацию обучения, адаптивные тесты, генерацию учебного контента — все это разрабатывалось под реальные образовательные программы с реальными студентами.

«Если глобальные компании конкурируют за счет роста параметров, объемов данных и вычислительных мощностей, то российские игроки делают ставку на точность настройки, скорость адаптации и глубокую интеграцию в конкретные процессы. По мере взросления рынка, когда акцент смещается от экспериментов к системному внедрению, именно такая стратегия становится востребованной», — заключила Юлиана Нам.