На НАИС-2026 назвали ключевую причину провала проектов с ИИ в аэропортах

2 часа назад

© RUБЕЖ

На конференции «Цифровая авиация: технологии и искусственный ин-теллект» в рамках НАИС 2026 руководитель департамента корпоративных и проектных продаж компании TRASSIR (отечественный производитель комплексных систем безопасности) Ольга Чернышова представила практический взгляд на ключевой барьер внедрения ИИ в аэропортах. По её словам, корень проблемы — не в технологиях, а в завышенных ожиданиях и неумении корректно «ставить задачи» искусственному интеллекту.

Почему 68% разочарованы?

Основываясь на данных исследований и опыте внедрений, Чернышова отметила, что 68% заказчиков разочарованы применением ИИ. Энтузиазм на верхнем уровне управления часто сталкивается с сопротивлением руководителей среднего уровня, который констатирует: «не работает ваша система». Проблема, по мнению эксперта, в том, что от технологии ждут «чуда», а при первой же неудаче выясняется, что ей «неправильно проинструктировали».

Промт — это должностная инструкция для ИИ

Ключом к успеху Ольга Чернышова назвала профессиональный промт-инжиниринг — умение точно формулировать задачи для нейросетей. «Если для сотрудника мы применяем понятие адаптации, то для искусственного интеллекта качественно написанный промт — это его должностная инструкция», — подчеркнула она.

При качественно прописанном контексте и задачах 77% кейсов внедрения оказываются успешными.

Пятишаговая формула внедрения

Эксперт TRASSIR представила структурированный подход из пяти ша-гов для корректной интеграции ИИ в процессы безопасности:
1.    Роль: Определить, кем является ИИ в системе.
2.    Контекст: Объяснить, где и в каких условиях он работает.
3.    Задача: Поставить чёткую задачу, как новому сотруднику, с критерия-ми успеха.
4.    Критерии: Определить, что считать хорошим и плохим результатом.
5.    Вывод: Выбрать понятный формат вывода результатов (таблица, текст, сигнал).

Следование этой методологии, на примере задачи фиксации посторонних на ВПП, позволяет сократить количество ложных срабатываний на 85%.

Инвестиции в обучение — главный приоритет

«Успех определяется не мощностью алгоритма, а качеством его взаимо-действия с людьми», — резюмировала Чернышова. Она призвала аэро-порты инвестировать не только в технологии, но и в обучение сотрудников работе с ИИ, а также в постоянное «обучение» самой нейросети. Тот, кто готов к этой долгой работе, получит операционную эффективность, повышенную безопасность и новую корпоративную культуру, преодолев барьер недоверия к технологиям.

Ранее RUБЕЖ писал о том, что в России разрабатывают законопроект о «гибком» регулировании искусственного интеллекта.