«Страны Центральной Азии должны строить совместную экосистему», — Бехзод Исмоилов о развитии ИИ в регионе

ИИ меняет бизнес и социальные процессы по всему миру, но в Центральной Азии стартапам сложно масштабироваться и работать совместно. Бехзод Исмоилов, исполнительный директор Ассоциации ИИ Центральной Азии, рассказал The Tech о поддержке стартапов, перспективных отраслях и необходимости единой региональной экосистемы.

Бехзод Исмоилов, город — Ташкент, исполнительный директор Ассоциации искусственного интеллекта Центральной Азии, Linkedin

Об Ассоциации искусственного интеллекта Центральной Азии

Я исполнительный директор Ассоциации искусственного интеллекта Центральной Азии. Ассоциация искусственного интеллекта Центральной Азии, AICA, была основана Владимиром Имамовичем Норовым — бывшим дважды министром иностранных дел Узбекистана и экс-генеральным секретарем ШОС. Два года назад он инициировал создание Ассоциации с целью развития экосистемы искусственного интеллекта в регионе.

Сегодня в Ассоциацию входят более 40 резидентов — компании и стартапы, разрабатывающие решения в сфере ИИ. Основная деятельность Ассоциации направлена на поддержку этих резидентов: мы стараемся повышать ценность участия и оказывать практическую помощь компаниям.

Одна из ключевых задач — выстраивание взаимодействия между стартапами, государственными структурами и крупным бизнесом. Кроме того, одним из приоритетных направлений работы Ассоциации остается образование.

С развитием технологий искусственного интеллекта возникает множество новых вопросов и вызовов. Наша цель — повышать осведомленность и проводить образовательную деятельность в сфере ИИ, чтобы поддерживать рост и компетенции экосистемы.

Развитие ИИ в странах Центральной Азии

Как Ассоциация Центральной Азии, мы постоянно анализируем рынок, отслеживаем ключевые процессы и стараемся понимать, что происходит в каждой стране региона. Сегодня наиболее активными в развитии ИИ являются Казахстан и Узбекистан. В течение последнего года в развитие искусственного интеллекта направляются значительные ресурсы — как государственные, так и зарубежные инвестиции.

В качестве ярких примеров можно отметить открытие AI Excellence Center — Alem AI в Астане. Данный проект стал настоящим прорывом для региона, и подобных организаций должно становиться значительно больше. Еще один показатель прогресса — Higgsfield AI, единорог из Казахстана, появление которого свидетельствует о серьезных сдвигах в развитии технологий в стране.

Узбекистан также активно развивает ИИ. Недавние указы и постановления Президента демонстрируют стратегический интерес государства: запуск программы «5 миллионов промптеров», строительство крупных дата-центров и определение 86 приоритетных проектов для госорганов, связанных с внедрением ИИ. Все это — первые шаги к полномасштабному развитию и внедрению AI-технологий в стране.

Кыргызстан и другие страны региона, такие как Таджикистан и Туркменистан, также делают заметные шаги. В Таджикистане работает инициатива AI Council при Министерстве промышленности и новых технологий, которая развивает экосистему и инфраструктуру для ИИ. В Кыргызстане активно внедряют ИИ в работу правоохранительных органов и судебной системы, активно открываются ИИ-академии.

Что касается Туркменистана, информации меньше. В стране реализованы несколько пилотных проектов в промышленности и образовании, но о масштабном и системном развитии говорить пока преждевременно.

Основные барьеры развития ИИ

Говоря о барьерах в развитии искусственного интеллекта в Центральной Азии, в первую очередь необходимо отметить дефицит квалифицированных кадров. ИИ требует конкретных технических компетенций: дата-аналитиков, дата-сайентистов и специалистов по машинному обучению. На сегодняшний день таких специалистов в регионе крайне мало.

В ответ на это запускается множество образовательных программ в Казахстане и Узбекистане. Крупные компании, такие как Яндекс и TBC, создают собственные школы и образовательные центры, ориентированные на работу с данными и машинное обучение. Со стороны Ассоциации мы сотрудничаем с центрами Alpha Education, MAAB Academy и School 21, где ведется обучение по направлениям Data Science и Machine Learning. Тем не менее, дефицит специалистов остается ключевым барьером не только для отдельных стран, но и для всего региона. Там, где присутствуют технологические гиганты с сильными командами, например TBC Bank, реализуются масштабные и заметные AI-проекты.

Следующий важный барьер — недостаток инфраструктуры, прежде всего вычислительных мощностей, включая GPU-ресурсы, необходимые для обучения моделей. Большинство стартапов вынуждены использовать зарубежные облачные платформы, такие как Amazon Web Services и другие, что создает дополнительные сложности.

Кроме технических и кадровых барьеров существует человеческий фактор. Часто владельцы и фаундеры поддерживают внедрение ИИ, но на этапе реализации появляется сопротивление сотрудников из-за необходимости оцифровки процессов и предоставления данных. ИИ ассоциируется с прозрачностью, что воспринимается как угроза: данные задерживаются, процессы затягиваются, а ценность проекта становится менее очевидной. Причина — страх и недоверие к технологии, включая опасения о контроле или сокращении рабочих мест.

Важно понимать, что ИИ — это инструмент-помощник, направленный на оптимизацию и повышение эффективности работы. При формировании правильного подхода количество барьеров значительно сокращается.

Если говорить о барьерах для стартапов при масштабировании, ключевая проблема часто кроется в голове самого основателя. Многие стартапы на этапе идеи не закладывают потенциал масштабирования и создаются как узкоспециализированные решения для конкретного региона, города или района, что ограничивает их рост.

Еще один барьер — недостаток инновационных хабов, связывающих стартапы Центральной Азии с глобальными рынками, такими как США или Китай. Примеры успешных хабов в Казахстане — Khan Tengri Innovation Hub и Silkroad Innovation Hub — показывают, как такие структуры помогают стартапам через акселерационные программы, менторство и обучение ключевым навыкам. Подобных организаций должно быть больше.

Агросектор, социальная сфера и здравоохранение — наиболее перспективные направления для применения ИИ. Пока что стартапы реже выбирают эти отрасли из-за высоких затрат, долгого времени реализации и необходимости доступа к качественным данным.

Тем не менее в странах Центральной Азии, где развиты сельское хозяйство и промышленность, внедрение ИИ в эти отрасли и производственные процессы может существенно повысить эффективность, оптимизировать затраты и увеличить производительность труда.

Риски применения ИИ

Мы глубоко работаем с технологиями искусственного интеллекта и стартаперами, и одним из главных рисков остается предвзятость и недостоверная информация. Большие языковые модели — ChatGPT, Gemini, Grok — могут выдавать неточные данные. Использование их в презентациях, исследованиях или докладах снижает качество получаемой информации.

Согласно исследованию MIT, около 90% проектов по внедрению ИИ в бизнесе оказываются неуспешными, а 65% компаний, создающих внутренние AI-команды, не завершают проекты успешно. Основная причина — нехватка квалифицированных специалистов, что особенно ощутимо в нашем регионе.

Применение ИИ может затрагивать права человека. Например, в Казахстане закон об ИИ требует открытости моделей и объяснения логики алгоритмов. На практике это важно: есть кейс банковского скоринга: клиент получил кредит на 10 миллионов и погасил его полностью. При повторной заявке AI-модель может отказать, считая его «невыгодным», что фактически ограничивает права потребителя. В медицине и других критических сферах неправильное использование ИИ также несет риски — например, простое обращение к ChatGPT за медицинским советом может быть опасным.

Необходимость региональной кооперации

Я также вижу риск, что страны Центральной Азии не будут сотрудничать и начнут строить отдельные экосистемы, вместо совместной. Как исполнительный директор Ассоциации искусственного интеллекта Центральной Азии, я хотел бы, чтобы хотя бы в сфере IT и финансовых технологий страны начали полномасштабную кооперацию.