Курс на цифровую трансформацию в России идет уже более пяти лет, но как мы видим по статистике, пока немногие компании стремятся внедрять системы на основе искусственного интеллекта (ИИ) для цифровизации своего производства. Данные Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ за период 2023 года [1] показывают, что в России более 60 % компаний выделяют на ИИ менее 1 % от затрат на внедрение и использование цифровых технологий. Однако уже есть примеры успешного внедрения генеративных нейросетей у Яндекса [2], Сбербанка [3], а Русал [4] и Билайн [5] нацелены внедрить генеративный ИИ в ближайшее время. Декабрьский анализ ИИ в российском бизнесе от Яндекса и «Яков и партнеры» [6] показал, что 20% российских компаний уже используют генеративный искусственный интеллект.
Так как «НТР» является IT компанией, которая разрабатывает и внедряет оптимизационные системы на основе искусственного интеллекта уже более 20 лет, компания наблюдает некоторые тенденции на IT рынке. В частности, тенденцию в замещении систем класса historian wonderware со встроенным модулем видеоаналитики и предиктивной аналитики на алгоритмах ИИ. В строительстве и промышленности активно разрабатываются отечественные системы комплексного мониторинга промышленных и строительных сооружений. Наша компания внедрила такую систему Unios собственной разработки в одном из крупнейших небоскребов нефтяной компании. В данном случае заказчику требовалась замена западного продукта по мониторингу SCADA-систем, так как планирование и отслеживание работ по техобслуживанию и частным случаям производились в Excel-таблицах вручную. Акты-приема передачи работ составлялись в бумажном виде, что замедляло их выполнение и осложняло контроль. Была внедрена диспетчеризация и мониторинг работы устройств службы эксплуатации и обслуживания фасада небоскреба, контроль плановых и внештатных работ, а также внедрен единый электронный документооборот. Кроме этого, планируется внедрение модуля предиктивной аналитики, который покажет какое оборудование нужно ремонтировать, а модуль искусственного интеллекта будет прогнозировать поломки. Таким образом, заказчик приобрел собственное отечественное ПО, разработанное по индивидуальным требованиям, которое ускорило процесс выполнения и отслеживания работ.