«Окно возможностей ограничено»: Как искусственный интеллект может изменить экономику Кыргызстана

Кыргызстану необязательно создавать собственную большую языковую модель, чтобы воспользоваться преимуществами искусственного интеллекта. Гораздо важнее научиться работать с уже накопленными данными и изменить подход к управлению. По мнению предпринимателя Демьяна Кудрявцева, страна может получить преимущество именно потому, что ее экономика и государственные институты менее обременены устаревшими технологическими системами. Однако окно возможностей ограничено: через несколько лет ИИ станет таким же привычным инструментом, как интернет сегодня.

Демьян Кудрявцев стоял у истоков российского интернета: в 1996 году он стал сооснователем «Ситилайна» — первого национального интернет-провайдера России. Затем почти два десятилетия работал в медиа, возглавлял издательский дом «Коммерсантъ» и был издателем «Ведомостей».

Сегодня Кудрявцев вновь занимается технологиями. Он внедряет решения на основе искусственного интеллекта в традиционные отрасли бизнеса, включая пищевую промышленность и торговлю, а также консультирует проекты аналитических систем в геологии, туризме и охране природы — направлениях, представляющих особый интерес для Кыргызстана.

В интервью «Акчабар» он рассказал, почему небольшие экономики могут выиграть от распространения ИИ, как накопленные за десятилетия государственные данные способны превратиться в экономический ресурс и почему окончательное решение, особенно когда речь идет о правах граждан, должно оставаться за человеком.

— Демьян Борисович, вы начинали с интернета в 1990-е, потом долго занимались медиа. Почему вернулись в технологии именно сейчас?

— Если честно, я никуда не возвращался — скорее, технологии вернулись в точку, где они были в 1996 году. Тогда мы тянули провода и объясняли банкам, зачем им электронная почта. Сейчас мы объясняем тем же клиентам, зачем им ИИ. Разница в одном: тогда возможность опережала спрос лет на пять, сейчас — на год-полтора. Но пропасть между «технология есть» и «ею пользуются» осталась та же, я живу в этой пропасти всю жизнь. 

— Так что же ИИ умеет на самом деле? Сейчас видим две реакции: «игрушка, которая галлюцинирует» и «завтра всех уволят».

— Обе неправы. Модель уже решает почти любую интеллектуальную задачу, и при этом пока почти ничего не меняет в мире вокруг. Я не теоретизирую: наша команда без отраслевых специалистов входит в топ-10 мировых команд в научных соревнованиях по химии и геологии, а систему управления розничной сетью мы собрали за три недели — профильная компания с капитализацией в миллиарды долларов не сделала этого и за год.

Но цифры по рынку в целом довольно безжалостны: по оценке MIT за 2025 год, 95% корпоративных ИИ-проектов не дают измеримого возврата при вложениях в десятки миллиардов долларов. Причина этого не в моделях, не в инфраструктуре и не в бюджетах. Причина — в нежелании менять привычные методы работы. При том, что более 90% сотрудников тех же компаний уже пользуются ИИ лично, в обход всякой корпоративной политики. То есть человек как индивид все понял год назад, организации же — пока не поняли ничего.

— Вы говорите, что один из ваших стартапов уже управляется искусственным интеллектом. Что это за бизнес?

— Это роботизированная торговля едой в США — автоматы и микромаркеты, тысячи точек. Бизнес очень физический: логистика, сроки годности, водители, списания. Мы отдали системе планирование: что, куда и когда везти, какую точку перенастроить, где поменять ассортимент. Решения по-прежнему подтверждают люди, но формулирует их система, и делает это по всему потоку, а не выборочно.

Результат — рост выручки и прибыли и заметное сокращение логистической нагрузки: меньше поездок, меньше списаний. Сейчас мы масштабируем это на весь американский рынок automatic retail. Технически это даже не «внедрение ИИ» в привычном смысле — мы ведь не меняли сами процессы, мы изменили то, кто и на основании чего принимает решения, используя данные, которые годами «валялись под ногами».

— Про данные под ногами — это и про Кыргызстан? 

— У Кыргызстана есть многое: советские данные, накопленные за десятилетия систематических наблюдений — геологические съемки, карты, кадастры — и спутниковые данные поверх.  Большой опыт постсоветского освоения и взаимодействия с международными игроками. Все это лежит в разных ведомствах, в разных форматах и используется далеко не в полную силу. Приведу пример того, насколько неожиданным может оказаться использование накопленных информационных массивов. Недавно у разорившейся авиакомпании в Америке появился покупатель, которого вообще не интересовали ни самолеты, ни сам бренд. Знаете, зачем ему была нужна эта компания? Только ради данных о поведении сотрудников и пассажиров – для тренировки новых ИИ-моделей, которые уже скоро будут действовать в физическом мире.

— А может ли страна без собственной большой модели считаться страной с искусственным интеллектом?

— Конечно может, и это как раз хорошая новость для Кыргызстана. Собственную модель фронтирного уровня уже не потянет почти никто. Но открытые модели сегодня отстают от закрытых на месяцы, а не на годы, и стоят на порядок дешевле. Важно, не чья модель, а насколько эффективно она применяется: разнообразие данных, наличие специалистов, которые умеют формулировать задачи. И готовность менять процессы.

Есть еще одно преимущество, которое я наблюдал в России 90-х: там перешли на пластиковые банковские карты всего за три года. А американцы переходили двенадцать лет, потому что привыкли к чековым книжкам, которых не было у россиян. Китай сейчас выигрывает именно на этом — у них нет проблемы внедрения, они готовы менять не процесс под людей, а людей под процесс. У кого меньше наследия, тот может внедрять новое быстрее. Если захочет.

— Если говорить о государственном управлении, где ИИ может принимать решения, а где — только советовать?

— Я бы жестко разделял три уровня: система рекомендует, система действует после согласования, система действует сама в заданных границах. Для госуправления сегодня актуальны первые два. Там, где решение касается человека — налог, лицензия, штраф — система должна обосновывать и ускорять прохождение проверок. Это и правовой вопрос, и практический: модель меняется каждые полгода, а ответственность — нет.

При этом «только советовать» — это не слабая позиция. Разбор каждого спорного случая с аргументами, по всему потоку, без ограничения по времени и при этом в рамках разумных сроков — ни одна бюрократическая структура такого не делает. А уже одно это меняет качество управления сильнее, чем любая автоматизация.

— Через пять лет — что изменится, а что — нет?

Главное — закроется окно временного преимущества. Сейчас тот, кто умеет работать с моделями, кто по-настоящему дает модели «управляемую свободу», делает за два дня то, на что другие тратят два месяца. Таким образом создаются инструменты изменений, которые через несколько лет приведут к тому, что отрыв будет неважен. Сейчас не нужно знать как работает интернет, чтобы им пользоваться, а в середине девяностых это было принципиально важно. Разрыв между тем, что еще можно сделать, и тем, что уже есть везде, — главный сюжет ближайших лет. Аграрная Эстония совершила прорыв в IT, когда соревноваться было легко — слишком мало кто в мире этим занимался, слишком молодыми были сами отрасли. Сейчас было бы невозможно достичь такого с нуля.  Вот и у Кыргызстана есть реальный шанс воспользоваться преимуществами новичка.