Для эффективного использования ИИ промышленникам нужно преодолеть недоверие

Как рассказал генеральный директор "Рексофт Консалтинг" Андрей Скорочкин, по данным глобальных исследований, 62 процента компаний в мире уже экспериментировали с ИИ-агентами, и к концу текущего года около 40 процентов корпоративных приложений будут включать технологии искусственного интеллекта. В то же время другие эксперты предупреждают о риске обвала "пузыря" на рынке генеративного ИИ. То есть будущее этой технологии пока неясно, прогнозы звучат полярные.

Компания провела свое исследование, в котором приняли участие более тысячи человек. Их спросили, когда, по их мнению, промышленность получит от ИИ ощутимый эффект. Тех, кто прогнозирует взрывной рост этого направления уже в ближайшие пару лет, оказалось 20 процентов, более половины назвали срок 3-5 лет, а около 30 процентов не верят в серьезный успех вообще.

"У нас в тяжелой индустрии циклы работы крупных агрегатов - скажем, доменной печи или машины непрерывного литья заготовок - исчисляются десятками лет. Поэтому все, что мы делаем с имеющимся оборудованием сейчас - это накладная автоматизация, которая повышает производительность на проценты, но кардинально не меняет парадигму: конвертерный способ производства стали изобретен более 100 лет назад и используется до сих пор", - объясняет консерватизм промышленников вице-президент ЕВРАЗа по ИТ Артем Натрусов.

В то же время в работе "белых" и "синих воротничков", которых среди персонала индустриальных компаний 20-30 процентов, ИИ применяется более активно и эффективно, позволяя оптимизировать производственную бюрократию, работу юристов, бухгалтеров, сотрудников по охране труда и многое другое. При этом модели быстро развиваются, границы их использования расширяются, в том числе и в производстве.

"Сегодня многие решения с ИИ уже доказали свою эффективность в сфере управления, и наша задача как министерства - адаптировать эти модели под специфические задачи реального сектора экономики, от металлургии до машиностроения, - делится планами замминистра промышленности и торговли РФ Василий Шпак. - Уверен, что использование российских наработок позволит сделать ИИ не дорогой игрушкой, а доступным и безопасным инструментом для любого завода".

На это, в частности, работает и созданный минпромторгом центр компетенций, ресурсы которого ориентированы не только на обучение моделей, но и на поддержку решений, которые имеют высокий потенциал для тиражирования.

Однако в ходе такой работы во весь рост встал вопрос контекста - сбора и использования промышленных данных, на которых станут обучаться модели. Дефицита такой информации, по словам Шпака, нет. Проблема же заключается в отсутствии механизмов и стимулов их системного оборота между организациями: каждая компания относится к своим данным как к корпоративной ценности, и это в какой-то степени обоснованно. Но для того, чтобы эффективность нейросети была высокой, для ее обучения необходим весь массив информации. То есть необходимо преодолеть тотальное недоверие компаний друг к другу и объединиться для совместного использования промышленных данных. Тормозит процесс неготовность бизнеса к такой кооперации: чтобы получать сведения из общей базы, нужно самому в нее что-то вкладывать.

"Люди боятся выгружать знания в общий доступ, свою экспертность они связывают с конкурентоспособностью, - подтверждает вице-президент по трансформации Русской медной компании Алексей Яковенко и приводит экспертную оценку известного экономиста Александра Аузана: если бы в России люди доверяли друг другу, как в Швеции, наш ВВП был бы на две трети выше".

Навязанная нам 40 лет назад западная модель конкуренции теперь работает против нашего бизнеса, говорят эксперты. В эпоху открытых данных информационная изоляция не защищает компании, а, напротив, снижает их конкурентоспособность, поскольку повышает издержки: каждая крупная коммерческая структура, например, разрабатывает собственные цифровые продукты, затрачивая на это колоссальные ресурсы вместо того, чтобы пользоваться общедоступными или созданными совместно.

Кстати, актуально и межотраслевое сотрудничество. К примеру, как рассказал заместитель генерального директора "Агропромцифры" Алексей Артемьев, цифровые решения, разработанные для сталелитейных производств, оказались вполне применимы… на сахарных заводах.

Чтобы преодолеть тотальное недоверие предприятий друг к другу, минпромторг намерен создать распределенную инфраструктуру для управляемого оборота промышленных данных и разработать понятные и прозрачные условия обмена такой информацией. Скорую презентацию концепции платформы промышленных данных Василий Шпак анонсировал на "Иннопроме".