Башкортостан говорит об ИИ. Нужна среда, а не «железо»

С технологиями ИИ я работаю не первый год. Несколько лет руководил разработкой технологических решений для реального бизнеса в крупной федеральной IT-компании. Одним из моих прошлогодних пет-проектов стал bashbot.ru — MVP регионального ИИ-поисковика, базой которого является более 4 млн публикаций в местных СМИ и ТГ-каналах за последние 15 лет.

Сейчас в Башинформе мы создаем ряд ИИ-инструментов для редакции: от ИИ-интервьюера, систем помощи редактору и журналистам до системы мониторинга основных тематик в публикациях региона в реальном времени (bashlenta.ru).

Я родился и сейчас живу в Башкортостане. Искренне хочу, чтобы регион развивался в нужном направлении. По перспективам в ИИ у нас есть простая развилка: воспользоваться тем, что с лучшими мировыми технологиями ИИ можно работать прямо тут, создавая свои решения и продукты, или просто привычно принимать инновации — остаться только пользователями и покупателями чужих решений.

Тема ИИ в Башкортостане звучит все громче. Проводятся совещания. Объявляются программы развития ИИ. Строятся инфраструктурные планы. Чиновников учат работать с нейросетями. И, что важно, по публичным сигналам видно: Глава республики Радий Хабиров хорошо понимает, что тема ИИ — это уже не цифровая мода, а основа будущей экономики и технологий управления. Не случайно системное внедрение ИИ уже выведено на уровень одной из новых задач внутренней политики региона. А там, где тема поднимается на такой уровень, обычно следуют и кадровые решения — потому что под новые приоритеты почти всегда нужна новая сборка людей и ответственности.

Теперь о главном для меня вопросе: мы действительно пробуем строить экономику искусственного интеллекта или пока в основном производим новости о ее строительстве?

Когда ИИ становится вывеской

У искусственного интеллекта есть одна удобная особенность: этим словом сейчас можно назвать почти все. ИИ стал «зонтичным брендом» для всего, что сложнее калькулятора.

Поставили камеру для заработка на штрафах — ИИ. Автоматизировали колл-центр — тоже ИИ. Свели данные в дашборд — снова ИИ. Возникает ощущение, что мы уже в будущем и ИИ уже везде вокруг нас. На практике часто оказывается, что под новым названием продают вполне знакомые вещи: видеоаналитику, телеметрию, компьютерное зрение, синтез и распознавание голоса, автоматизацию типовых операций.

В Башкортостане это видно особенно хорошо. Голосовой помощник в медицинском кол-центре, дорожные камеры, подсчет количества коров и остатка корма, «цифровые ульи» для пасек — все это может быть полезно. Но полезная автоматизация — это еще не ИИ-экономика.

Я сам внедрял похожие решения больше десяти лет назад. В московском паркинге, например. Поэтому, когда сегодня такие системы выдают за главный признак ИИ-прорыва, я вижу старый набор технологий в новой семантической оболочке.

А современный ИИ начинается там, где система не просто собирает и показывает данные, а умеет вместо аналитика извлекать из них смысл: предсказывать, рекомендовать, принимать решения или создавать новые сущности.

Почему эта подмена опасна

На первый взгляд, в такой подмене нет ничего страшного. Но язык быстро превращается в стратегию.

Как только регион слишком рано убеждает себя, что уже «вошел в ИИ», критерии успеха смещаются от результата к изображению результата. Вместо вопроса «что реально заработало?» появляется другой: «как это выглядит в отчете, релизе и презентации?». Так начинается не развитие, а его имитация.

В международной повестке для этого уже есть точные названия. Когда под ИИ продают обычную автоматизацию, это называют AI washing («Приписывание ИИ»). Смысл понятный: сегодня механизмы имитации инноваций развиваются быстрее, чем механизмы их внедрения.

Возникает ложное чувство завершенности. Кажется, что главное уже сделано: центры есть, кейсы есть, громкие слова есть. А значит, можно не заниматься самым трудным — данными, командами, внедрением и переходом от экспериментов к реальной ценности в масштабе.

Так и возникает технологическая витрина: снаружи все выглядит современно, а внутри не собирается система, способная рождать новые продукты, новые компетенции и новые рынки.

У такой конструкции есть и еще один эффект. Когда ИИ долго показывают как череду красивых новостей, а в скорости процессов, качестве услуг и производительности мало что меняется, появляется усталость. Скепсис возникает не потому, что ИИ не работает, а потому, что его слишком долго показывают как витрину вместо инструмента.

Где у региона может быть настоящая ставка

Было бы ошибкой сводить разговор только к критике камер, ботов и отчетов. У Башкортостана есть куда более интересный контур.

Настоящий шанс региона не в том, чтобы изображать универсальный ИИ-хаб. Он в том, чтобы собрать несколько направлений, где уже совпали наука, индустрия, кадры и прикладной спрос.

Прежде всего это геномика и персонализированная медицина. Открытый в Уфе Геномный центр важен не как объект, а как точка сборки генетики, биоинформатики и медицинской геномики — той среды, где ИИ может усиливать реальную науку и практическую медицину.

Второе направление — регенеративная медицина и биоматериалы. В БГМУ развивают биопринтинг, тканевую инженерию, биоимпланты и персонализированные медицинские изделия. Здесь регион может не догонять чужие решения, а выращивать свои — на стыке медицины, материаловедения, инженерии и вычислений.

Третье — химия, новые материалы и вычислительное моделирование веществ и процессов. Для Башкортостана это естественная зона роста: у республики уже есть нефтехимическая база, промышленный заказ и научная школа.

Наконец, прикладная биоинформатика и вычислительная биология. Там, где клинические данные, генетические исследования и вычислительные модели начинают работать вместе, появляется инфраструктура для нового класса решений — от диагностики до таргетных разработок в медицине.

Именно здесь у Башкортостана может появиться ненарисованная амбиция: не быть потребителем чужой технологии, а стать местом ее сборки и роста. И если региональный центр ИИ вообще нужен, то только как такой контур — не вывеска, а среда, где данные, исследователи, врачи, инженеры и предприниматели вместе доводят идеи до пилотов и продуктов.

Почему ставка на дата-центр может оказаться ложной

Все хотят приобщиться к большим капиталоемким инфраструктурным объектам. Думаю, все мы понимаем почему. Кроме этого, можно показать построенное, торжественно открыть и предъявить как доказательство масштаба. Именно поэтому разговор об ИИ так легко скатывается к разговору о дата-центрах.

Но дата-центр сам по себе не создает ИИ-экономику. Он не собирает команды, не очищает данные, не запускает продукты и не придумывает сценарии внедрения.

Современная ИИ-экономика строится не вокруг построенных дата-центров. Она строится вокруг знаний, поиска и проверки гипотез, работы с данными и масштабирования решений. Для множества задач дешевле и рациональнее делать все это в «облаках». Дата-центры — это высокотехнологичный сервис, высококонкурентный бизнес. Для ИИ тут требований еще больше — память и видеокарты стоят больших денег. Разработчикам и готовым сервисам потреблять все это надо эпизодически.

У региональной ставки на ЦОД есть очевидные риски. Построить просто здание (не осилив оборудование или не получив достаточно дешевой энергии). Если оборудование чудом поставили и оно еще будет работать — оно быстро устаревает (примерно за 5 лет). Снова нагрузка на бюджет. Есть также риск поздно понять, что не туда деньги направили, не вложились в обучение лучших студентов / предпринимателей / преподавателей и они уже поднимают экономику другого региона и никогда не вернутся.

Я не утверждаю, что свои дата-центры не нужны вообще. Но делать из ЦОДа главный символ ИИ-развития — значит перепутать инструмент со стратегией. Серверы можно купить за бюджетные деньги, а большое комьюнити спецов в регионе — можно только вырастить. Нам как бы пытаются продать мысль «сначала построим ЦОД, потом там вырастут проекты» — так не бывает, не верьте.

Какие ошибки здесь действительно опасны

У Башкортостана нет дефицита амбиций. Но у него может возникнуть дефицит точности.

Первая ошибка — перепутать развитие ИИ с производством новостей о развитии ИИ. Можно открыть центр ИИ, провести форум, обучить чиновников, поставить камеры, запустить ботов, построить ЦОД и даже подняться в рейтинге. Но все это еще не означает, что в регионе появилась среда, в которой регулярно возникают новые решения, быстро проходят «пилоты», накапливаются данные и растут команды.

Вторая ошибка — инвестировать в здания быстрее, чем в навыки. В теме ИИ легко увлечься материальными символами прогресса: дата-центрами, зданиями. Но сами по себе стены не создают ни моделей, ни продуктов, ни сильных команд. Развитие ИИ начинается с людей, которые понимают предметную область, умеют работать с данными и превращать технологии в полезный результат.

Третья ошибка — недооценить данные. Все любят говорить о моделях, потому что модели эффектно звучат. Но фундамент ИИ — не модель, а данные: их качество, связность, доступность, юридическая чистота и пригодность для реальной работы. Без этого любой центр ИИ рискует остаться красивым штабом без топлива. Я про вообще любые данные — от телеметрии до того, что в головах людей.

Что показывает мировой опыт

Если смотреть на места, где ИИ уже работает по-настоящему, вывод довольно простой: выигрывают те, кто строит среду развития и внедрения.

Канада делает ставку на доведение ИИ-продуктов до рынка и быстрое внедрение там, где есть прямой экономический эффект. Европа движется в похожей логике: вычисления, данные, ИИ-фабрики, поддержка стартапов. На региональном уровне картина та же: Москва давно вшивает ИИ в транспорт, медицину, Татарстан помимо развития IT-центра Иннополиса собирает компетенции вокруг индустрий — от нефтянки до оборонки.

ИИ не растет из случайных новостей. Он растет из экосистемы — данных, вычислений, сильных команд, пилотных площадок и заказчиков, которые умеют ставить задачу в терминах результата.

Почему ИИ нужен не только государству

Есть еще один уровень разговора, который у нас часто недооценивают. ИИ нужен не только министерствам, корпорациям и университетам. Он уже нужен обычным людям.

И здесь у Башкортостана есть присущая только ему и паре-тройке других регионов показательная деталь. Название профильного ведомства — Министерство цифрового развития государственного управления — задает слишком узкую рамку ответственности: будто цифровая повестка региона сводится только к нуждам госаппарата. Очевидно же, что региону нужна не только госцифра, но и более широкая сфера деятельности: развитие ИТ-среды, цифровой и компьютерной грамотности, работа с предпринимателями, студентами, инженерами и теми, кто будет создавать продукты вне государства.

ИИ постепенно становится новой грамотностью — примерно так же, как когда-то ею стало умение искать информацию в интернете. Для малого бизнеса это уже вопрос роста, для студентов — способ учиться быстрее, для врачей, инженеров, журналистов и учителей — возможность резко поднять качество и скорость своей работы.

Отсюда, кстати, вытекает еще одна важная мысль, и ее очень точно формулирует директор Центра содействия инновациям Республики Башкортостан Руслан Шаймухаметов:

«Развитие искусственного интеллекта в регионе — это прежде всего люди. Не отдельные яркие проекты сами по себе, а среда, в которой люди постоянно встречаются, спорят, собирают команды, тестируют идеи и двигают их дальше. Для этого нужно не разовое мероприятие, а живое сообщество и системная работа. Нужна постоянная коммуникация, нужна площадка, где эта тема не вспыхивает на один день, а живет. И такая площадка у республики уже есть — это новый межвузовский кампус. Вопрос теперь в том, кто и как будет собирать вокруг нее людей, смыслы, проекты и задавать темп».

Какие люди здесь на самом деле нужны

Когда в регионе начинают говорить про ИИ, обычно воображение рисует либо ученых, либо чиновников, которые научились писать промпты. Но этого мало.

Реальный рост развития ИИ начинается с людей, которые умеют собирать систему целиком.

Нужны инженеры данных — те, кто превращает разрозненные массивы, ведомственные базы и кривые таблицы в нормальную рабочую среду. Нужны специалисты, которые умеют доводить модель не до демо на конференции, а до реальной эксплуатации. Нужны архитекторы, понимающие, как сшивать между собой разрозненные системы, которые годами жили отдельно и не собирались разговаривать друг с другом.

Нужны продуктовые спецы, которые могут провести ИИ-проект от идеи до результата. Нужны аналитики, которые понимают ограничения, риски, ответственность и правила игры — потому что без этого любой «умный» проект легко превращается в проблему. Нужны сильные отраслевые эксперты. Потому что один из самых дорогих сценариев — это когда технологи строят решение, не понимая, как на самом деле устроена медицина, промышленность, логистика или агросектор.

И отдельно нужны управленцы другого типа. Не те, кто просто освоили модные слова и научились уверенно пользоваться ChatGPT, а те, кто уже проводил через себя реальные технологические проекты. Потому что ИИ в регионе — это не пользовательская функция и не красивый интерфейс. Это очень предметная, очень жесткая среда, где нужно понимать, как собираются данные, как модель доводится до эксплуатации, где ломается интеграция, как считать эффект и в какой момент красивое демо перестает быть системой. Здесь мало общего интереса к теме. Здесь нужен опыт. Тот самый, который появляется, когда ты не тестируешь инструмент со стороны, а отвечаешь за результат.

Но есть и еще одна вещь, о которой обычно забывают. Региону нужны предприниматели и команды, готовые собирать свои продукты. Потому что без этого любой разговор про развитие ИИ заканчивается очень предсказуемо: одни производят технологии, другие их покупают. И если ничего не менять, Башкортостан рискует остаться именно во второй роли.

Еще один дефицит, о котором редко говорят прямо, — федеральные лоббисты. Люди, способные продвигать башкирские команды в крупные программы, пилоты и бюджеты. Потому что без такого уровня представительства регион почти всегда остается поставщиком кадров для чужого роста.

Что ждет Башкирию: технологический хаб или цифровая провинция?

Одни территории добровольно соглашаются на роль «рынков сбыта». Это удел цифровой провинции. Другие — строят собственную среду.

У Башкортостана простая развилка. Первый путь: перерезать ленточки на новых ЦОДах и отчитываться закупленными серверами. Это технологический карго-культ (это когда люди слепо копируют внешние атрибуты инноваций, надеясь на магический результат, но не создают внутреннюю суть). Дата-центр без сильных команд исследователей и уникальных дата-сетов — это просто очень дорогой ангар с такими же дорогими источниками тепла.

Второй путь — сфокусироваться на наших сильных нишах: биоинформатике, геномике и вычислительной химии, материаловедении и тд. Если соединить сырые данные промышленных предприятий с мозгами межвузовского кампуса, республика начнет создавать ИИ-продукты, которые можно экспортировать, а не закупать.

ИИ-трансформация произойдет в любом случае. Мы можем остаться зависимой периферией, сидящей на игле чужих технологий. Либо Башкортостан создаст фундамент, который будет капитализировать нашу собственную экономику.

Это вопрос выживания в новом укладе: либо в эпоху ИИ у республики будет свое лицо, либо нам достанется только чужой интерфейс.