Как с помощью AI находить лидеров и распределять ресурсы: кейсы inDrive для участников Decentrathon 5.0

Можно ли доверить искусственному интеллекту отбор будущих лидеров и распределение социальной помощи? Именно такие задачи предложит участникам Decentrathon 5.0 компания inDrive – эксклюзивный партнер ивента. В этом году крупнейший ИТ-хакатон Казахстана пройдет с 27 марта по 5 апреля в 20 городах страны. Более 3000 участников и 1500 команд будут соревноваться в разработке ИИ-моделей.

В интервью Digital Business СТО inDrive Юрий Мисник рассказал, почему участникам хакатона поручат именно эти кейсы, где «ломаются» нынешние системы отбора и как AI может помочь это исправить. Спойлер: простых решений не будет.

Найти будущих лидеров и не ошибиться

— В 2025 году inDrive впервые стал партнером Decentrathon 4.0 и представил 2 кейса по одному из ключевых направлений – AI. Какие из решений в итоге дошли до пилота или внедрения и что предложите участникам хакатона в этом году?

— В рамках Decentrathon 4.0 не было цели внедрить какие-то конкретные решения. Это был своего рода эксперимент, чтобы понять, как молодые команды справятся с этими кейсами и смогут ли предложить нестандартные подходы. Среди участников было много талантливых ребят, но им не хватало практического опыта. Хакатон также позволил им отработать софт скиллы: проведение презентации, оформление и продвижение собственных проектов.

Казахстан всегда интересовал нас с точки зрения поиска талантов. Здесь хорошая фундаментальная школа и значительные инвестиции в ИТ со стороны государства. В этом году хочется найти решения, которые могут масштабироваться и иметь социальную направленность, ведь миссия компании – борьба с несправедливостью. Выбрали две: одна касается отбора кандидатов в университет inVision U, вторая – эффективного распределения ресурсов для помощи людям и бизнесу. И та, и другая – нетривиальные.

— Отбор кандидатов на поступление в inVision U – довольно чувствительный процесс. Где «ломается» нынешняя система отбора и почему вы решили, что именно AI сможет это исправить?

— Абитуриентов очень много – обучение в inVision U покрывается грантом на 100%, но количество мест ограничено. Хочется выстроить процесс отбора так, чтобы они достались наиболее талантливым и перспективным – будущим лидерам индустрии. Сложнее всего исключить предвзятость, чтобы решения не зависели от личных предпочтений экспертов, и минимизировать влияние ИИ там, где профессиональное мнение людей важнее алгоритмов.

Сейчас многие абитуриенты используют нейросети для написания эссе, что не позволяет оценить их подлинные внутренние мотивы. Оценка должна быть справедливой – поступают очень разные по темпераменту ребята, и одинаковые подходы к ним неприменимы. При этом можно упустить талантливых абитуриентов, которые просто не умеют хорошо себя «продать» в анкете. Тут ИИ может помочь с анализом неструктурированных данных – тексты, видео, анкеты – в комплексе, находя не всегда очевидные при стандартном анкетировании взаимосвязи.

Хотелось бы совместно с участниками Decentrathon 5.0 найти баланс между алгоритмами и человеческим фактором, разработав новые, нетрадиционные методы оценки, в первую очередь, лидерских качеств. Нужно пробовать разные форматы: анализировать видеовизитки, ввести дополнительный интерактив и нестандартные формы личностных тестов, чтобы оценивать мотивацию и потенциал ребят. И это очень непростая задача.

Как сделать AI справедливым – и возможно ли это

— Когда речь идет о потенциале, AI рискует унаследовать человеческие предвзятости. Как планируете проверять, что алгоритм не усиливает несправедливость, а действительно снижает ее?

— Explainability (объяснимость – способность ИИ-модели представить логику принятия своих решений в форме, понятной человеку), к сожалению, не всегда реализуема. Чем разветвленнее система, тем сложнее объяснимость удержать. Поэтому участникам хакатона предстоит не только построить модель, но и доказать, что она не дискриминирует кандидатов. В идеале должны быть две взаимодополняющие системы: одна оценивает потенциал, другая контролирует предвзятость. Четко прописали инструкции для участников, чтобы избежать необъективных решений – так, запрещено использовать демографические, расовые или социально-экономические данные как индикатор успеха.

Хочется, чтобы технологии помогали находить таланты. Грубо говоря, одним повезло родиться в больших городах, в окружении возможностей. Другие живут в куда более сложных условиях, иногда не имея доступа даже к базовым вещам, но не становятся от этого менее талантливыми. С помощью ИИ можно дать всем равный доступ к образованию и технологиям.

— Если разработки участников окажутся успешными, где их потенциал шире: образование, найм или, возможно, внутренние процессы inDrive? Готовы доверить найм искусственному интеллекту?

— Вопрос довольно сложный. В inDrive ИИ используется для оценки кандидатов уже несколько лет – это общемировая практика. Но мы все-таки больше приверженцы идеи об инструментальной функции AI. Искусственный интеллект помогает принимать решения, но не должен заменять мышление, особенно при работе с социальными вопросами, которые затрагивают множество людей. Как и в кейсе для участников хакатона, так и внутри компании делаем акцент на том, что финальное решение остается за человеком.

Довольно много процессов в компании связано с машинным обучением, но одно дело – всегда выбирать знакомые дороги, другое – искать новые пути к открытиям. Надеемся, что хакатон принесет новые идеи и инновационный подход.

Почему принцип «кто первый – тот и получил» больше не работает

— Второй кейс связан с анализом данных в госсекторе Казахстана. Где сегодня самые «узкие места» и какие проблемы реально решить с помощью AI в ближайшие 2-3 года?

— Есть несколько ниш, где часто сталкиваются с несправедливостью, и это актуально не только для Казахстана. Например, распределение субсидий в сельском хозяйстве или поддержка малого бизнеса.

Обычно система работает по принципу: «кто первый подал заявку, тот и получил поддержку». Если по ряду причин человек не успел, не смог заполнить документы и в итоге «пролетел», это неправильно. Важно сфокусировать внимание на перспективных и действительно нужных проектах для людей и государства. Здесь как раз требуется переход от очередности к эффективности. Безусловно, это та зона, где AI-технологии могут помочь как в анализе данных о глобальных проблемах, так и в сборе документов и заполнении заявки. Так система сможет работать и на государство, и на граждан.

Еще одна проблема – законодательная энтропия: ситуация, когда ряд принятых законов, утвержденных регламентов и внутренних государственных процессов могут противоречить друг другу. Возникает путаница, в которой без хорошего юриста разобраться сложно. AI-агенты могли бы объяснять собственникам бизнеса и гражданам новые нормы и правила понятным языком.

Наконец, сильная сторона AI – быстрый и детальный анализ не только уже введенных норм, но и новых предложений на предмет пересечений или несоответствий, а также поиска аномалий: ошибок в распределении бюджета и неэффективных трат. Здесь много пространства для креатива и технологических экспериментов.

— Как будете определять победителей? Что важнее – техническая сложность, точность модели или применимость решения в реальной жизни?

— Для inDrive уникальность и инновационность важнее технической сложности или проработанности идеи, ведь структуру всегда можно улучшить. Не стоит гнаться за сложным кодом – куда важнее найти новый вектор развития.

Отдельно комиссия будет смотреть на объяснимость, стремление к справедливому распределению и отсутствие предвзятости. Лучше избегать инструментов, имеющих явный перекос в ту или иную сторону.

Также важны валидация (решает ли продукт задачу пользователя), стабильность модели и ее работоспособность в различных условиях. Если модель ломается при замене переменных – это нерабочая модель.

— Что получат победители Decentrathon 5.0 помимо призов — есть шанс попасть в команду inDrive и продолжить работу над проектом? Что должно произойти, чтобы разработку, созданную в рамках хакатона, внедрили?

— Безусловно, хотелось бы, чтобы команды-победители продолжали разрабатывать свои идеи. В inDrive готовы предоставить поддержку и менторство в рамках inVision U. Также компания плотно работает с Astana Hub и министерствами Казахстана в области внедрения AI-технологий.

Победителям хакатона готовы помогать не только институционально, но и финансово – при желании, можно быстро выйти на реализацию и дальнейшее внедрение проекта.