Цифровая трансформация перестала быть модным трендом. Сегодня — это часть стратегической повестки любого производства. Одновременно растет и ответственность руководителей за результаты внедрения ИИ-решений: переход от теории к практике редко происходит просто. Допуская на предприятие новую технологию, генеральный директор берет на себя риски — технологические, экономические, репутационные. Именно поэтому и нужна дорожная карта, которая поможет организации пройти через этапы внедрения ИИ, минимизируя издержки и превращая сложности в новые точки роста.
Согласно данным компании McKinsey, 72 % международных компаний уже используют ИИ [1], а в России 65 % организаций тестируют возможности нейросетей на своих площадках [2]. Основные вызовы внедрения ИИ включают отсутствие качественных данных, недостаток технической экспертизы, завышенные ожидания и инфраструктурные ограничения.
Так, по данным НЦРИИ при Правительстве РФ, средний индекс готовности приоритетных отраслей экономики Российской Федерации к внедрению искусственного интеллекта в 2024 г. увеличился на 9 % относительно 2021 г. (хоть и упал в сравнении с 2023 г.) [3]. Тем не менее, можно с уверенностью говорить о начальной стадии массового внедрения ИИ в российскую промышленность.
Драйверы этой тенденции очевидны. Внедрение ИИ начинается там, где ручные решения либо слишком дороги, либо слишком медленны, либо чересчур зависимы от условного «человеческого фактора». Это особенно чувствуется в сферах с высокой стоимостью простоя оборудования (металлургия, нефтехимия, машиностроение), где минута некорректной работы выражается в миллионах рублей потерь.
Повышение производительности выходит на первый план. На предприятиях, где мы внедряли свои решения, ИИ-ассистенты сокращали время поиска критических документов, корректировали и ускоряли процессы согласования, а комбинация ИИ и методов компьютерного зрения позволяла обнаруживать дефекты до их проявления в продукции.
Второй вертикалью идет предиктивная аналитика. С помощью машинного обучения и анализа данных можно быстрее и точнее прогнозировать поломки, избегать аварий, сокращать время простоя и расходы на ремонт. Это продлевает срок службы оборудования, снижает затраты на обслуживание и повышает безопасность. ИИ делает обслуживание автоматическим: датчики показывают состояние техники в реальном времени, а алгоритмы выявляют малейшие отклонения еще до поломки.