АКАР и АРИР представили двуязычный глоссарий по искусственному интеллекту - практический словарь, в котором собраны 66 терминов с определениями сразу на русском и английском языках. В документе зафиксирован единый понятийный аппарат для тем, которые сегодня звучат повсюду: от Machine Learning и Deep Learning до генеративных моделей, мультимодальных систем и вопросов этики.
Главная задача глоссария - снизить путаницу в трактовках. Один и тот же термин в разных отраслях и даже внутри одной компании нередко понимают по-разному: маркетинг вкладывает в него один смысл, разработка - другой, юристы и комплаенс - третий. В результате обсуждение ИИ-проектов затягивается, а требования к продукту формулируются нечетко. АКАР и АРИР подчеркнули, что справочник должен помочь рекламодателям, агентствам, технологическим командам и представителям регулирующих органов говорить "на одном языке" и быстрее договариваться о том, что именно внедряется и как это будет оцениваться.
Важная особенность первой редакции в том, что это не просто набор кратких расшифровок. Помимо определений, для ряда понятий указаны области применения, технические нюансы и примеры использования. Такой подход превращает словарь в рабочий справочник: он пригоден не только для "проверить значение", но и для практической коммуникации в проектах - когда нужно согласовать терминологию между заказчиком, агентством и разработчиком.
В перечень вошли базовые категории, без которых невозможно обсуждать современные ИИ-решения: машинное обучение (Machine Learning), глубокое обучение (Deep Learning), обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP), компьютерное зрение (Computer Vision). При этом глоссарий затрагивает и более новые направления - генеративные модели, мультимодальные системы, а также тему ответственного и этичного применения ИИ.
Авторы планируют развивать документ и дополнять его: расширенную и уточненную редакцию намерены представить в ближайшие месяцы - к началу осеннего делового сезона. Такой формат обновления важен, потому что терминология в ИИ меняется быстро: появляются новые классы моделей, методы обучения, практики интеграции и требования к безопасности.
Отдельно стоит отметить контекст отрасли: ранее АКАР сообщала, что рекламный рынок России в начале 2026 года вырос на 5%. На фоне роста инвестиций и конкуренции за эффективность интерес к автоматизации и ИИ-инструментам усиливается, а значит, спрос на единые определения и стандартизированные формулировки будет только увеличиваться.
Практическая ценность глоссария особенно заметна в закупках и тендерах. Когда компания выбирает подрядчика или платформу, важно одинаково понимать, что именно предлагается: "модель", "алгоритм", "обучение", "инференс", "генерация", "персонализация". Если эти слова трактуются по-разному, в договоре появляются размытые обязательства, а на этапе приемки результата возникают споры.
Еще один сценарий применения - подготовка внутренних регламентов. Бизнесу, который внедряет ИИ в маркетинг, аналитику или клиентский сервис, приходится описывать роли, процессы, границы ответственности, требования к данным и качеству. Глоссарий помогает зафиксировать единые термины в политиках, инструкциях и технических заданиях, чтобы сотрудники разных подразделений опирались на одну "карту понятий".
Документ полезен и для комплаенса, юридических служб и тех, кто взаимодействует с регулированием. Согласованная терминология облегчает обсуждение рисков, прозрачности и ответственности: где заканчивается автоматизация и начинается автономность, что означает "этичное использование", какие аспекты важно отражать в документации и коммуникациях с партнерами.
Для агентств и рекламодателей глоссарий может стать опорой в описании услуг и результатов. Например, когда речь идет о генеративных моделях в креативе, важно договориться, что является "генерацией", что - "редактурой", как трактуются "мультимодальные" решения, и где проходят границы применимости технологии. Чем точнее формулировки, тем проще оценивать качество, сроки и ожидаемый эффект.
Полезно использовать словарь и в обучении команд. Если компания запускает серию воркшопов по ИИ или онбординг для новых сотрудников, наличие единого справочника ускоряет погружение в тему и снижает число ошибок из-за непонимания терминов. Особенно это актуально для смешанных команд, где вместе работают маркетологи, аналитики, продуктовые менеджеры, разработчики и дизайнеры.
Наконец, глоссарий помогает корректнее измерять результаты проектов. Когда определены термины, легче договориться о метриках и критериях качества: что считается "точностью", что - "качеством генерации", как фиксируются ограничения, как описываются сценарии применения и допущения. Это повышает управляемость ИИ-инициатив и делает внедрение технологий более предсказуемым.
По мере расширения глоссария логично ожидать появления дополнительных терминов, связанных с безопасностью, управлением данными, жизненным циклом моделей и эксплуатацией. Но уже первая редакция дает рынку главное - общую терминологическую базу, которая упрощает внедрение ИИ-решений и помогает участникам индустрии быстрее приходить к единым, проверяемым договоренностям.
