Бірнеше жыл бұрын қазақстандық бизнестегі жасанды интеллект жұмыс процестерінен гөрі конференция слайдтарында жиі пайда болды. Бүгінгі күні нейрондық желілер банктік транзакцияларды тексереді, тұтынушыларға жауап береді, зауыттардағы бейне камераларды талдайды, құжаттарды дайындайды, бұзылуларды болжайды және сатушыларға жарнама жасауға көмектеседі. Қазақстан қағаз процесі жай ғана қосымшаға көшкен цифрландырудан алгоритм шешім қабылдауға қатысатын жаңа модельге біртіндеп көшуде. Дегенмен, керемет демонстрация мен тиімді іске асыру арасында әлі де деректер, ақша, қауіпсіздік және адам жауапкершілігі жатыр. Толығырақ El.kz материалында. Қазақстан қолданбалардан алгоритмдерге көшуде Қазақстан бизнесінің цифрлық трансформациясының бірінші кезеңі мобильді қосымшалармен, онлайн төлемдермен, электронды құжаттармен және жеке операцияларды автоматтандырумен байланысты болды. Қазір компаниялар осы инфрақұрылымның үстіне жасанды интеллект құруға тырысуда. Айырмашылық негізгі болып табылады. Тұрақты бағдарлама алдын ала белгіленген сценарий бойынша жұмыс істейді. AI деректердің үлкен көлемінен үлгілерді іздей алады, сөйлеу мен кескіндерді таниды, клиенттің әрекетін болжайды және жаңасын тұжырымдай алады

мазмұны. 2026 жылдың басына қарай Қазақстанда жасанды интеллектке қатысты 100-ден астам стартап жұмыс істеді. Бұл сектордағы венчурлық инвестиция көлемі 2023 жылы шамамен 14 миллион доллардан 2025 жылы 73 миллион долларға дейін өсті. AI жобалары елдегі барлық венчурлық инвестициялардың жартысынан астамын құрады. Қазақстандық әзірлеушілердің ең белсенді бағыттары гуманоид роботтармен емес, қолданбалы бизнес шешімдерімен байланысты: корпоративтік процестерді автоматтандыру, өнеркәсіп, маркетинг, білім беру және медицина. AI Қазақстанға металл андроид түрінде келмейді. Көбінесе ол банктік қолданбадағы көзге түспейтін терезеге, өндірістік желі үстіндегі камераға немесе бірнеше секунд ішінде ұзақ келісімшартты талдайтын көмекшіге ұқсайды. Банктер алғашқы ірі зертхана болды. Қаржы секторы АИ енгізуге барынша дайын болды. Себебі қарапайым: банктерде құрылымдық деректердің үлкен көлемі, дамыған цифрлық инфрақұрылым және ақшамен өлшенетін айқын мақсаттар бар. Ұлттық банктің 2024 жылы жарияланған зерттеуіне сәйкес, 31 пайызы белгілі бір дәрежеде жасанды интеллект қолданған.

қаржы нарығының қатысушылары. Екінші деңгейлі банктер арасында бұл көрсеткіш 60 пайызға жетті. AI (GROK) алгоритмдері несиелік тәуекелдерді бағалау, күдікті транзакцияларды анықтау, алаяқтықты болдырмау, тұтынушы әрекетін талдау және қолдауды автоматтандыру үшін қолданылады. Пайдаланушы жедел несие ұсынысын алған кезде, бұл шешімді толығымен машина қабылдайды дегенді білдірмейді. Бірақ алгоритм несие тарихын, кіріс деңгейін, шоттар арқылы ақша қозғалысын және қызметкерге талдау үшін әлдеқайда көп уақытты қажет ететін басқа параметрлерді секундтарда өңдеуге қабілетті. Сондай-ақ AI банктерге әдеттен тыс транзакцияларды іздеуге көмектеседі. Егер клиент әдетте Алматыда төлем жасаса және бірнеше минуттан кейін оның басқа елдегі шотынан ірі көлемде сатып алу әрекеті жасалса, жүйе транзакцияны тоқтатуы немесе қосымша растауды сұрауы мүмкін. Клиент үшін бұл ыңғайлылық сияқты. Банк үшін бұл шығындарды азайту және персоналды пропорционалды көбейтпей миллиондаған транзакцияларға қызмет көрсету мүмкіндігін білдіреді. Чатбот клиент кездестіретін бірінші қызметкерге айналады Банк қосымшаларында, интернет-дүкендерде және сервистік компанияларда AI барған сайын клиенттің алғашқы сұхбаттасушысына айналуда.

Чат-бот қосымшаның күйі туралы есеп бере алады, тариф туралы ақпаратты таба алады, жеткізу шарттарын түсіндіре алады, сұранысты толтырып, күрделі сұрақты операторға жібере алады. Заманауи жүйелер бірте-бірте «бір-екі басу» стиліндегі мәзірлерден алыстап, адамның қарапайым сөзін түсіне бастады. Бизнес үшін бұл ақша үнемдеудің ең түсінікті тәсілдерінің бірі. Оператор кесте, баға немесе тапсырыс күйі туралы бірдей сұрақтарға жүздеген рет жауап беруге міндетті емес. Ол шешім қажет жерде байланыстырады, ережеден ерекшелік немесе эмоционалды қиын әңгіме. Бірақ қолдауды автоматтандыру оңай тұзаққа айналуы мүмкін. Егер бот сұрауды түсінбесе, бір жауапты қайталайды және адаммен байланысуға мүмкіндік бермесе, компания байланыс орталығын үнемдейді, бірақ клиенттің сенімін жоғалтады. Жақсы AI бизнес пен тұтынушы арасындағы нақты қабырғаға айналмауы керек. Оның міндеті - қалаған есікті тезірек ашу. Бөлшек сауда сатып алушыны болжауды үйренуде Сауда жасанды интеллектті қолданады, бұрын ол менеджерлердің тәжірибесіне және жалпы статистикаға сүйенді. Алгоритмдер қандай өнімдерді бірге сатып алатынын, сұраныс қашан өсетінін, бос сөрелер қай жерде пайда болатынын және бағаның өзгеруі сатуға қалай әсер ететінін талдай алады. Негізделген

Осы деректерді пайдалана отырып, бизнес сатып алуды жоспарлайды, жеке ұсыныстар жасайды және қоймалар арасында тауарларды таратады. Үлкен желі үшін болжамдағы қате миллиондаған теңгені білдіреді. Тым аз сатып алсаңыз, сұраныс жоғары болған кезде өнім таусылады. Артық болса, ақша қоймада ілініп қалады, ал тез бұзылатын өнімдер есептен шығарылады. AI жарнаманы да өзгертеді. Компания аудиторияны жасы мен қаласы бойынша ғана емес, мінез-құлқы бойынша да бөле алады: кім жақында белгілі бір тауарға қызығушылық танытты, кім ұзақ уақыт бойы сатып алмаған және бәсекелеске ауысуға дайын болуы мүмкін. Осылайша бизнес клиенттің барған сайын дәл портретін алады. Бұл ретте компанияның жеке деректерді талдауда қаншалықты алысқа баруы мүмкін екендігі және пайдаланушы оған неліктен белгілі бір ұсыныс көрсетілгенін түсінеді ме деген сұрақ туындайды. Зауыттарда AI камералар арқылы қарайды Өнеркәсіпте ең көрінетін технологиялардың бірі компьютерлік көруді қамтиды. Жүйе кәдімгі камералардан алынған кескіндерді талдап, бұзушылықтарды, ақауларды немесе қауіпті жағдайларды анықтайды. Ол қызметкердің бас киімін кимегенін, адамның тыйым салынған аймаққа кіруін, түтін шығаруын, судың ағып кетуін, дұрыс орналастырылмаған жабдықты немесе өнімнің стандарттан ауытқуын байқауы мүмкін. AI (Ч

tGPT) Industrial AI Acceleration бағдарламасы аясында қазақстандық кәсіпорындар әзірлеушілерге 140-тан астам практикалық тапсырма ұсынды. Сұраныстардың шамамен 75 пайызы корпоративтік функцияларға қатысты: қаржы, сатып алу, адам ресурстары, заңгерлік жұмыстар, IT және коммуникациялар. Қалғаны өндіріске тікелей қатысты болды, соның ішінде жабдықты жөндеу, сапаны бақылау, робототехника және өнеркәсіптік қауіпсіздік. Ұсынылған жобалардың бірі SafeSight AI бар бейнебақылау жүйесінің үстінде жұмыс істейді. Әзірлеушілердің айтуынша, платформаны пайдалану жарақаттар мен қауіпті оқиғалардың санын 20-40 пайызға, ал тексерулер мен тергеу шығындарын 30 пайызға дейін азайтуға мүмкіндік береді. Бұл көрсеткіштер компанияның өзіне тиесілі және нақты кәсіпорынға байланысты. Бірақ бағыт анық: камера оқиғадан кейін қол жеткізілетін пассивті мұрағат болуды тоқтатады. Ол ескерту құралына айналады. Мұнай өнеркәсібі нысандардың сандық көшірмелерін жасайды Мұнай, газ және тау-кен өнеркәсібі үшін AI әсіресе кез келген қатенің құнына байланысты қызықты. Жабдықтың жоспардан тыс тоқтауы, апат немесе процестің дұрыс конфигурацияланбауы компанияға көп ақша жұмсауы мүмкін. Мұнда пайдаланылады

болжамды аналитика, инженерлік модельдеу және цифрлық егіздер. Цифрлық егіз - бұл жабдықтың виртуалды моделі немесе нақты нысанға қауіп төндірмей әртүрлі жұмыс режимдерін сынауға болатын өндіріс процесі. Атырау және Павлодар мұнай өңдеу зауыттарында технологиялық қондырғыларды талдау үшін инженерлік модельдер қолданылады. Атырау мұнай өңдеу зауытының бір колоннасын оңтайландыру оның тиелуін 10 пайызға арттырып, вакуумды газойль шығаруды арттыруға мүмкіндік берді. 2024 жылдың қорытындысы бойынша өндірілген өнімнің қосымша құны 2,6 млрд теңгеге бағаланды. Бұл бір нейрондық желінің жұмысынан гөрі кеңірек цифрлық трансформацияның мысалы. Бірақ дәл осындай жүйелер AI-ны кейіннен қолдану үшін негіз жасайды: алгоритм жабдық сенсорларға қосылған кезде ғана пайдалы, ақпарат жүйелі түрде жинақталады және деректерді салыстыруға болады. Шағын бизнес жазылым бағасына сандық ассистент алды. Шағын компания үшін жеке нейрондық желіні құру іс жүзінде мүмкін емес және әдетте қажет емес. Бірақ генеративті AI технологияны дайын бұлттық қызметтер арқылы қол жетімді етті. Кәсіпкерлер өнім сипаттамасын жазу үшін нейрондық желілерді пайдаланады,

жарнамалық басылымдарды дайындау, мәтіндерді аудару, шолуларға жауап беру, презентациялар жасау және кестелерді талдау. Шағын интернет-дүкен бір кеште ондаған өнім карталарын дайындай алады. Кафе жарнамалық науқан опцияларын жасай алады. Заңгер құжат жобасын алады, ал бухгалтер кешенді кестенің түсіндірмесін алады. Дегенмен, уақытты үнемдеу нәтижені тексерусіз жариялауға болады дегенді білдірмейді. Нейрондық желі болмаған заңды ойлап табуы, есептеуде қателесуі, өнімнің сипаттамаларын шатастыруы немесе сенімді, бірақ дұрыс емес жауап жазуы мүмкін. Шағын бизнесте АИ-ді маманды арзан ауыстыру ретінде қабылдау әсіресе қауіпті. Оны үлкен жылдамдықпен және ұят сезімі жоқ стажер ретінде көру әлдеқайда пайдалы: ол бірден нәтиже береді, бірақ қателескенде қызармайды. Маркетинг жылдамдауда, бірақ генеративті жүйелерге айналу қаупі мазмұнды өндіру құнын айтарлықтай төмендетті. Енді компаниялар суреттерді, жарнамалық мәтіндерді, бейне сценарийлерді және жіберу опцияларын жылдам жасай алады. Шағын бизнес үшін бұл маркетингті демократияландыру. Бұрын толыққанды науқанға фотограф, дизайнер, копирайтер және бейнеоператор қажет болатын. Бүгінде кейбір жұмыстарды орындауға болады

Сандық құралдар жиынтығы бар бір қызметкер бар. AI (ChatGPT) Бірақ жаңа мәселе туындайды: мазмұн көп, бірақ тану аз. Егер ондаған компаниялар бірдей үлгілер мен ұқсас сұраныстарды пайдаланса, жарнама бір пластикалық дауыспен сөйлей бастайды. Сондықтан адамның стилі, жергілікті мәдениетті байқап, түсіну кем емес, құндырақ бола түседі. Жасанды интеллект әдемі киіз үйді сала алады, бірақ ою-өрнек, киім немесе тұрмыстық бөлшектердің ақылға қонымсыз көрінетінін адам ғана байқайды. Қазақ тілінде тиімді жұмыс істей алатын құралдар Қазақстан үшін ерекше маңызды. Ұлттық тіл үлгілерін дамыту AI-ны аймақтық бизнес, мемлекеттік қызметтер және екі тілді аудиторияға қызмет көрсететін компаниялар үшін пайдалырақ ете алады. AI тек процестерді ғана емес, сонымен қатар жұмыспен қамту құрылымын да өзгертеді. Адамдарды жаппай ауыстыру қорқынышы әлі де шындықтан алда. Көптеген қазақстандық компанияларда AI бір түймені басу арқылы тұтас бір бөлімді жұмыстан шығармайды. Ол бірте-бірте жеке тапсырмаларды алып тастайды. Маркетолог нобайларға аз уақыт жұмсайды. Оператор стандартты сұрақтарға жиі жауап береді. Аналитик құжаттарды жылдам өңдейді. Инженер ықтимал ақаулық туралы ескерту алады. Pr

және бұл жаңа жауапкершіліктерді тудырады: алгоритм жауаптарын тексеру, деректерді дайындау, жүйені орнату, сапаны бақылау және машинаның неліктен белгілі бір шешім қабылдағанын түсіндіру. Еңбек нарығы тек қана АИ-мен ауыстырылатындар және ауыстырылмайтындар болып бөлінбейді. Жаңа құралдарды қалай пайдалану керектігін білетін мамандар мен сол жұмысты қолмен орындауды жалғастыратындар арасындағы бөлу айтарлықтай байқалады. Қазақстанда қазірдің өзінде жасанды интеллектпен жұмыс істеуге оқыту бойынша корпоративтік және білім беру бағдарламалары бар. Үкімет стратегиясында осы салада негізгі және қосымша дағдылары бар миллиондаған азаматтарды оқыту көзделген. Дегенмен, қызметкерге сұраныс жазуды үйрету жеткіліксіз. Ол модельдің шектеулерін, құпия ақпаратпен жұмыс істеу ережелерін және автоматтандырылған шешімнің салдарын түсінуі керек. Қазақ стартаптары ғылыми фантастикаға емес, бизнеске сүйенеді. Көптеген отандық AI стартаптары компаниялар үшін шешімдер жасайды. Олар құжаттарды автоматтандырады, қоңырауларды талдайды, өндірісті басқаруға, кескіндерді тануға, сатуды оңтайландыруға және ішкі корпоративтік көмекшілерді жасауға көмектеседі. Мұндай нарық аз әсерлі көрінеді

фильмдердегі боттар, бірақ әлдеқайда пайдалы болуы мүмкін. Кәсіпорын «ақылды технология» үшін емес, тоқтап қалу уақытын қысқарту, қателер санын азайту немесе қосымшаларды өңдеуді жылдамдату үшін төлеуге дайын. Astana Hub индустриялық бағдарламасының нәтижесінде 38 команда корпоративтік тапсырыс берушілермен жұмыс істей бастады, жеті пилоттық жоба іске қосылды, кәсіпорындар 50-ден астам шешімге қызығушылық танытты. Бағдарлама серіктестері арасында тау-кен, металлургия, автомобиль жасау, энергетика, көлік және мұнай-газ салаларының компаниялары болды. Бұл маңызды ауысымды көрсетеді. Қазақстандағы AI стартап-инкубаторлардан шығып, ең қиын сынақтан өтуге тырысуда: шаңға, ауысым кестесіне, ескі жабдыққа, ішкі бюрократияға және қаржылық директордың «біз осыдан қанша табыс табамыз?» Деген сұрағына төтеп беруде. Мемлекет нарықтың инфрақұрылымын салуда. Жасанды интеллектіні дамыту үшін әзірлеушілердің ынтасы жеткіліксіз. Бізге есептеу қуаты, деректерге қолжетімділік, мамандар және нақты ережелер қажет. Қазақстанда Alem.Cloud және AI-Farabium есептеу жүйелері іске қосылды. AI нарығындағы алғашқы ұлттық сауалнамаға сәйкес, олардың жиынтық өнімділігі шамамен 3,6 экзафлопқа бағаланады. Еліміз де дамып келеді

Ұлттық жасанды интеллект платформасы, Alem.ai орталығы және қазақ тіліндегі модельдер. Үкімет 2029 жылға қарай жасанды интеллектпен жұмыс істейтін өнімдердің саны бес есеге артады деп күтуде. Бизнес үшін бұл бір компания өз күшімен жасай алмайтын инфрақұрылымға әлеуетті қолжетімділікті білдіреді. Үлкен үлгіні оқыту үшін қымбат графикалық процессорлар, электр қуаты, салқындату және инженерлер тобы қажет. Бірақ мемлекеттік инфрақұрылым ашық қолжетімділік ережелері, ақылға қонымды шығындар және ағып кету қаупінсіз коммерциялық ақпаратпен жұмыс істеу мүмкіндігі болған жағдайда ғана пайдалы болады. Жасанды интеллекттің құқықтық базасы бар 2025 жылдың қарашасында Қазақстанда «Жасанды интеллект туралы» жеке заң қабылданды. Бизнес үшін бұл маңызды ауысу: алгоритмдерді пайдалану ережелер тек компанияның ішкі нұсқауларымен қалыптасатын аумақ болудан қалады. Заң қауіпсіздік, деректерді қорғау және адам құқықтарын сақтау талаптарын белгілейді. Бұл алгоритм шешімі несиеге, сақтандыру тарифтеріне, жұмысқа орналасуға немесе қызметке қол жеткізуге әсер етуі мүмкін банктер, сақтандыру компаниялары, жұмыс берушілер және цифрлық платформалар үшін әсіресе маңызды. AI (ChatGPT) компаниясы

Олар тек технологияның өзі үшін ғана емес, сонымен қатар оның қандай деректер пайдаланатыны, ақпараттың қаншалықты қауіпсіз екендігі және адамның автоматтандырылған шешімге қарсы тұра алатындығы үшін де жауапты болуы керек. Құқықтық реттеу қосымша шығындарды тудырады, бірақ сонымен бірге белгісіздікті азайтады. Қолайлы нәрсенің шекарасы анық болған кезде бизнеске технологияға инвестиция салу оңайырақ. AI-дағы ең назардан тыс қалған ресурс - деректер. Көптеген жобалар нейрондық желінің жеткілікті ақылды еместігіне байланысты емес. Мәселе ертерек басталады: деректер әртүрлі кестелерде сақталады, құжаттар басқаша толтырылады, процестер сипатталмайды, қызметкерлер бір көрсеткіш үшін әртүрлі атауларды пайдаланады. AI ұйымдық хаосты автоматты түрде түзетпейді. Ол оны тек сандық түрде өте тез шығара алады. Іске асыру алдында компания қызықсыз, бірақ маңызды сұрақтарға жауап беруі керек: деректер кімге тиесілі, оның сапасына кім жауап береді, оны пайдалануға болады ма, қайда сақталады және қате болса не болады. Сондықтан, AI жобасының нақты құны көбінесе үлгілік лицензияда емес, деректерді тазалауда, жүйелерді біріктіруде және ішкі процесті қайта жобалауда жасырылады. Жауапкершілік сызығы қайда? Қатысудағы алгоритмдер неғұрлым белсенді болса

іскерлік операцияларда маңыздырақ сұрақ: жүйе қателескен кезде кім жауапты? Егер AI тұтынушы несиесін жоққа шығарса, қызметкерді қателік жасады деп айыптаса, ақауды дұрыс анықтаса немесе тұтынушыға жалған ақпарат жіберсе, компания тәуелсіз кінәлі ретінде құрылғыны кінәлай алмайды. AI (ChatGPT) Жауапкершілік жүйені таңдаған, оны деректермен қамтамасыз еткен және нәтижені процеске енгізген адамдар мен ұйымда қалады. Сондықтан жетілген енгізу адамның бақылауын қажет етеді. Қатенің құны неғұрлым жоғары болса, соғұрлым алгоритмге толығымен көшіруге тұрарлық шешімдер аз болады. AI кеңес бере алады, ескертеді және тексереді. Бірақ медицина, қаржы, өнеркәсіптік қауіпсіздік және кадр мәселесінде соңғы сөз шешімді түсіндіре алатын және қорғай алатын маманда қалуы керек. Келесі кезең қандай болады Алдағы жылдары компаниялар жеке чат-боттардан ішкі AI агенттеріне ауысуы мүмкін. Мұндай жүйелер тек сұраққа жауап беріп қана қоймай, сонымен қатар әрекеттер тізбегін орындай алады: деректерді табу, құжатты дайындау, оны берілген маршрут бойынша үйлестіру және есеп беру. Өнеркәсіпте компьютерлік көру, болжамды қызмет көрсету және цифрлық егіздер кеңейеді. Банктерде

Алгоритмдер алаяқтықпен күресуге және қызметтерді жекелендіруге көбірек тартылады. Сауда кезінде олар тауарлық-материалдық қорлар мен бағаларды нақты уақыт режимінде басқарады. Бірақ негізгі бәсекелестік артықшылығы нейрондық желіге қол жеткізу болмайды. Мыңдаған компаниялар дәл осындай құралды сатып ала алады. Артықшылық өз процестерін жақсы білетін, жоғары сапалы деректері бар және машина жылдамдығын адам шешімдерімен біріктіруді білетін бизнеске беріледі. Біз бұдан бұрын AI көмегімен жасалған вакцина алғаш рет адамдарға сынақтан өткенін жазғанбыз.