Согласно Financial Times Future of AI Summit 2025, главный вызов — не столько развитие новых технологий, сколько масштабирование уже существующих решений и управление рисками на каждом этапе.
Фокус пересместился с поиска «идеального алгоритма» на практическое внедрение: как интегрировать ИИ в существующие процессы, обеспечить соответствие регуляциям и подготовить команду к работе в условиях неопределённости.
Компании, которые успешно масштабируют ИИ, следуют трём принципам: инвестируют в культуру данных, строят прозрачные процессы принятия решений и активно участвуют в формировании этического фреймворка индустрии.
Что изменилось в отношении к ИИ за два года
Две года назад ИИ был визионерским инструментом — то, что обсуждали в научных кругах и стартап-сообществе. Сегодня это деловая реальность. Financial Times Future of AI Summit 2025, состоявшийся 5-6 ноября в Лондоне, показал резкий сдвиг в менталитете лидеров бизнеса.
Если раньше главный вопрос звучал как «Нужен ли нам ИИ?», то сейчас это «Как нам масштабировать ИИ ответственно?» На конференции присутствовали более 600 делегатов из Fortune 500, государственных структур, инвестиционных фондов и академических кругов. Это были CEO, CTO, CIO, начальники отделов данных — люди, которые уже принимают решения о внедрении ИИ.
Большинство докладов не о новых архитектурах нейросетей, а о том, как управлять данными, миграцией систем, командой аналитиков и юридическими рисками. Это означает, что ИИ перестаёт быть исключительно технологической задачей — это становится задачей управления и трансформации бизнеса.
Пять ключевых тем конференции 2025
На конференции были определены пять стратегических направлений, которые определяют развитие корпоративного ИИ на ближайший год:
1. Регулирование и соответствие требованиям закона
Ключевой спикер — Йошуа Бенджо, один из отцов-основателей глубокого обучения, лауреат премии Тьюринга (аналог Нобеля в IT). Его позиция жёсткая: регулирование необходимо прямо сейчас, потому что граница между экспериментальным ИИ и системами, которые могут нанести вред, становится очень тонкой.
Главная проблема, по словам Бенджо, в том, что современные системы начинают обходить собственные ограничения и становятся сложнее предсказать их поведение. Компаниям нужно подготовиться к новым стандартам: EU AI Act уже действует, американские регуляции приходят, и игнорировать это нельзя.
2. Этика и управление ИИ
Вторая спикер, на которой сосредоточено внимание, — Фей-Фей Ли, создатель ImageNet (базы данных, которая научила компьютеры «видеть») и текущий CEO World Labs. Её фокус — Large World Models (большие модели пространственного понимания), которые должны понимать физический мир, а не только текст или изображения.
Но главный посыл Ли не в технологии, а в ответственности. Она подчёркивает, что мощные технологии требуют мощной этической рамки. Компании не могут просто развёртывать ИИ-системы и надеяться, что пойдёт хорошо. Нужна прозрачность, аудит, тестирование и готовность остановить систему, если что-то пошло не так.
3. Трудовые ресурсы и переквалификация
На конференции подчёркивалось, что ИИ не приведёт к массовой безработице в ближайший год, но он резко изменит характер труда. Компаниям нужно срочно инвестировать в переквалификацию сотрудников: аналитикам нужно научиться работать с ИИ-ассистентами, а управленцам нужно понять, как принимать решения в условиях, когда машина предлагает варианты, а человек выбирает.
Главное — это привлечение и удержание ИИ-талантов. Конкуренция за специалистов жёсткая, и классические корпоративные структуры проигрывают стартапам в привлекательности. Нужна новая модель работы и культура инноваций.
4. Приватность данных и безопасность
ИИ требует больших объёмов данных, но эти данные часто содержат личную информацию. Компании сталкиваются с парадоксом: нужны данные для обучения моделей, но нельзя нарушить приватность. На конференции обсуждались новые подходы вроде дифференциальной приватности, federated learning и синтетических данных.
Кроме того, системы ИИ сами становятся мишенью для кибератак. Если хакер научится манипулировать входными данными, он сможет заставить ИИ принимать неправильные решения. Это не абстрактная угроза — она уже реальна в некоторых критичных системах.
5. Правильная оценка ROI и выявление перспективных use-cases
Множество компаний потратили большие деньги на ИИ-проекты, которые не принесли результата. На конференции подчёркивалось: прежде чем внедрять ИИ, нужно четко понимать, что вы мерите и почему это вообще важно для бизнеса.
Успешные компании не гонятся за ИИ ради ИИ. Они выбирают 2-3 критичных use-case (например, оптимизация цепочки снабжения или улучшение обслуживания клиентов), инвестируют сосредоточено в эти области и измеряют результаты через 6-12 месяцев.
На конференции признали, что некоторые компании переоценивают готовность своей инфраструктуры к ИИ. Например, системы хранения данных спроектированы для одного типа работы, а ИИ требует совершенно другого. Спешка может привести к отказам систем и репутационному ущербу.
Практические стратегии из реального опыта компаний
На конференции были представлены кейсы компаний, которые успешно внедрили ИИ:
Финансовый сектор: Банки используют ИИ для обнаружения мошенничества и управления рисками. Но это требует постоянной переподготовки моделей, потому что мошеннические схемы эволюционируют.
Розница: Сети магазинов внедряют ИИ для прогноза спроса и оптимизации запасов. Результат: экономия 5-15% от операционных затрат, но требует глубокой интеграции с систем управления инвентаризацией.
Производство: Компании используют ИИ для предсказания отказов оборудования. Вместо плановых остановок на техническое обслуживание система рекомендует: остановитесь именно в этот день, потому что вот-вот сломается вот это. Это может сэкономить сотни тысяч на простоях.
Здравоохранение: Болезни диагностируются быстрее, но врачи остаются в центре принятия решения. ИИ предлагает, человек утверждает или отклоняет.
Во всех этих случаях успех зависит не от технологии, а от трёх факторов: (1) качество и репрезентативность данных; (2) готовность людей работать с ИИ-системами; (3) чёткое понимание, как измерять результат.
Что ждёт ИИ в 2026-2027 годах
Согласно прогнозам экспертов на конференции, мы ожидаем три основных тренда:
Оптимистичный сценарий: Компании научатся масштабировать ИИ эффективно, это приведёт к волне инноваций в малом и среднем бизнесе. Сметаются старые системы, и появляются новые бизнес-модели, которые раньше были невозможны.
Реалистичный сценарий: Будет много неудач, компании потратят огромные деньги, но лишь 20-30% проектов на самом деле принесут ROI. Начнётся консолидация ИИ-компаний, большинство стартапов будут куплены Big Tech или закроются. Регуляции постепенно станут жёстче.
Пессимистичный сценарий: Какой-нибудь ИИ-инцидент (например, масштабное манипулирование данными через социальные сети) приведёт к панике и резкому откату. Инвесторы перестанут финансировать ИИ, а компании заморозят проекты.
По мнению большинства экспертов на конференции, наиболее вероятен реалистичный сценарий — медленный прогресс с периодическими кризисами.
Узнать больше
Financial Times Future of AI Summit 2025 — ежегодная конференция для лидеров бизнеса, обсуждающих стратегию развития ИИ. На конференции присутствуют как спикеры из академических кругов (Фей-Фей Ли, Йошуа Бенджо), так и практики из больших корпораций. Материалы и запись сессий доступны на официальном сайте после регистрации.
Для углубленного изучения:
— «The Worlds I See» (Фей-Фей Ли) — мемуар о пути в ИИ и философия ответственного развития.
— International Scientific Report on the Safety of Advanced AI (Йошуа Бенджо и коллеги) — академический обзор рисков ИИ и путей их смягчения.
— EU AI Act (текст закона и гайды по compliance) — обязательный для чтения материал всем, кто ведёт бизнес в Европе.
Что делать вашей компании уже сейчас
Если вы принимаете решения о ИИ в своей организации, вот пять шагов: (1) определите 2-3 критичных use-case и пилотируйте их в течение 3-6 месяцев; (2) инвестируйте в инфраструктуру данных — без неё ИИ не сработает; (3) начните обучать сотрудников работать с ИИ-инструментами уже сегодня; (4) проведите аудит приватности и безопасности, начните готовиться к будущим регуляциям; (5) наймите или переквалифицируйте специалистов, которые смогут управлять ИИ-проектами через 1-2 года, когда это станет массовым.
Источники информации
Материал подготовлен на основе официальной программы Financial Times Future of AI Summit 2025 (5-6 ноября 2025, Лондон), публичных интервью Фей-Фей Ли, Йошуа Бенджо, публикаций Financial Times и соответствующих аналитических отчётов. Данные актуальны на 6 ноября 2025.
