ИИ в промышленности: от ожиданий к реальным результатам
На TNF эксперты обсудили, почему цифровые проекты не всегда взлетают и как превратить технологии в работающие инструменты.
Международный промышленно-энергетический форум TNF продолжает задавать тренды в развитии технологий. В рамках сессии «Ожидание vs реальность: почему ИИ-проекты не взлетают» эксперты и представители бизнеса разобрали главные вызовы, с которыми сталкиваются компании при внедрении искусственного интеллекта в производственные процессы.
Участники дискуссии сошлись во мнении: ИИ — это не магия, а инструмент, который требует системного подхода. Ключевые вопросы сессии касались практических методов интеграции технологий в действующие процессы и оценки их реального вклада в качество управленческих и технических решений.
Опытом компании в развитии корпоративного ИИ поделился Алексей Пустовских, заместитель генерального директора по цифровому инжинирингу Научно-технического центра «Газпром нефти». Он отметил, что «Газпром нефть» развивает технологии искусственного интеллекта не как отдельное направление, а как часть действующих производственных процессов. Цифровые решения помогают специалистам анализировать данные, выбирать оптимальные сценарии работы оборудования и повышать точность принимаемых решений.
По словам Алексея Пустовских, успех ИИ-проектов во многом зависит от этапа подготовки. Специалисты заранее определяют задачи для алгоритмов и зоны ответственности человека. Это позволяет выбрать необходимый уровень контроля и адаптировать технологии под особенности конкретного производства.
Важным условием эффективной работы промышленных ИИ-решений эксперт назвал комплексную инфраструктуру: качественные данные, интеграцию с корпоративными системами, вычислительные мощности, инструменты кибербезопасности и техническую поддержку. Не менее значима и роль специалистов, которые объединяют отраслевую экспертизу, навыки работы с цифровыми технологиями и понимание экономических задач производства.
«О развитии корпоративного ИИ стоит судить по тому, как он влияет на качество важных решений. Чтобы результат сохранялся, технология должна работать в реальном производственном процессе и приносить эффект не только в первый год, но и в долгосрочной перспективе», — подчеркнул Алексей Пустовских.
Ранее рассказывали о том, что искусственный интеллект помог ученым восстановить исчезнувшие геологические пейзажи России.
