Организаторы Промышленно-энергетического форума TNF совместно с центром социального проектирования «Платформа» и при поддержке экспертов Сбера провели исследование о применении генеративного искусственного интеллекта (GenAI) в российской нефтегазовой отрасли. Документ под названием «Смена бизнес-парадигмы или еще одна технология?» исследует внедрение GenAI и его применение в этой сфере.
В исследовании отмечается, что применение GenAI в России имеет локальный характер, в то время как классический искусственный интеллект активно используется в производственных процессах, что свидетельствует о наличии значительного потенциала для дальнейшего развития.
На скорость интеграции новых технологий влияют такие факторы, как цифровая культура компаний, квалификация персонала, качество информационных баз и нормативные ограничения. В исследовании также рассматриваются успешные примеры внедрения GenAI как в России, так и за рубежом.
По опросам экспертов, приоритетные направления применения GenAI включают разведку и добычу нефти (66% поддержки), автоматизацию бэк-офиса (45%) и нефтепереработку (37%). Эти приоритеты объясняются ожиданиями экономической целесообразности и доступом к качественным данным.
Однако определенные управленческие и технологические барьеры мешают более широкомасштабному внедрению GenAI в нефтегазовой отрасли. К основным проблемам управленческого характера эксперты отнесли длительное согласование проектов (47%), нехватку квалифицированных специалистов (47%) и консерватизм руководства к новым технологиям (39%). Эти факторы требуют внимания для успешной интеграции интеллектуальных технологий в индустрию.
Среди ключевых технологических барьеров, мешающих внедрению ИИ, выделяются необходимость обновления производственных линий (46%), недостаточная адаптация ИИ-моделей к специфике отрасли (45%) и низкий уровень автоматизации (43%). Поэтапное внедрение искусственного интеллекта может значительно улучшить операционную эффективность и безопасность, а также снизить затраты на эксплуатацию.
Для достижения наиболее значимых результатов важно развивать отраслевые стандарты, создавать специализированные центры компетенции и привлекать кадров с опытом работы в области ИИ, а также формировать культуру осознанного применения «GenAI» в производственных процессах. Успех в трансформации сектора и его устойчивость могут быть достигнуты только через совместные усилия государственных органов, бизнеса и научного сообщества.
Внедрение ИИ-решений в компаниях сопряжено с рядом управленческих решений. Эти развилки включают: является ли ИИ инструментом или основой для глубинной трансформации бизнеса, какие подходы к внедрению применять — централизованный или горизонтальный, какую архитектуру использовать — облачную или локальную, и следует ли стремиться к быстрым результатам или ориентироваться на стратегическую перспективу.
Исследование описывает опыт трансформации банковской сферы на примере «Сбера» и сотрудничество с ведущими игроками нефтегазовой отрасли. В отчёте подчеркивается, что создание специализированных решений для индустрии возможно только в рамках полноценной платформы, обеспечивающей инструменты для разработки AI-агентов, подключения данных и дообучения моделей.
В России активно развиваются фундаментальные модели искусственного интеллекта (ИИ), что является ключевым условием для внедрения технологий GenAI в бизнес-процессы. Примером служит модель Сбера «GigaChat», которая полностью контролируется банком: он управляет её обучением, добавляя специализированные данные, что крайне важно для промышленных предприятий.
По словам Сергея Крылова, вице-президента по развитию технологического бизнеса Сбербанка, успешная интеграция GenAI-технологий в бизнес — это стратегический выбор, требующий не только глубоких знаний в отрасли, но и задействования соответствующих технологий и профессиональной команды. Банк нацелен на долгосрочные процессы трансформации, рассматривая внедрение технологий как ключевой элемент своей бизнес-модели.
Он открыт к сотрудничеству с различными партнёрами, стремясь развивать суверенные AI-решения.
Алексей Фирсов, руководитель ЦСП «Платформа», подчеркивает, что взаимодействие с ИИ для компании сложнее, чем для пользователей. Инвестирование в ИИ разнится по скорости и сопровождается управленческими развилками, что определяется как отраслевыми особенностями, так и корпоративной идентичностью.
Важно учитывать эти сценарии и проанализировать внедрение ИИ с разных точек зрения, чтобы выявить барьеры и возможности для трансформации бизнеса в условиях действий искусственных цифровых технологий. Это позволит осуществить эффективное внедрение ИИ в процессы управления и производства.
