ИИ в промышленности: как спрогнозировать риски и добиться экономического эффекта

27 августа 2025, 13:09

© RUБЕЖ

27 августа в рамках ТНФ 2025 прошла сессия «Цифровой ТЭК: искусственный интеллект как драйвер устойчивого развития и эффективности предприятия». Эксперты обсудили вопросы, связанные с автоматизацией производства и безопасность внедрения искусственного интеллекта.

Управление ИИ-агентами - новая компетенция для промышленности 

Использование больших языковых моделей (LLM) способно значительно ускорить выпуск новой продукции. Об этом рассказал Руководитель центра компетенций по искусственному интеллекту «Рексофт» Юрий Воеводко:

Большинство лингвистических моделей наиболее эффективно себя показывают в научно-исследовательской деятельности, то есть все, что относится к НИОКР. Из кейсов можно назвать моделирование комбинаций моторных масел, синтезирование новых полимеров. Технологии машинного обучения доказала эффективность в операционной деятельности промышленных предприятий. Компьютерное зрение можно внедрить для мониторинга работы узлов и агрегатов, отслеживания работы персонала на предприятиях.

По мнению Юрия Воеводко, сегодня появляются системы, которые не просто советуют человеку, какое управленческое решение нужно принять, но способные принимать самостоятельно это управленческое решение. Речь идет об ИИ-агентах и даже целой системе виртуальных помощников, мультиагентной ИИ-системе. Сообщество таких агентов могут решать целую цепочку задач. Например, от мониторинга оборудования и прогноза выхода его из строя до формирования заявки на закупку. В принципе, в этой цепочке человек уже сегодня и не нужен. Он только исполняет роль супервизора, который следит, чтобы все решения были правильно приняты по всей цепочке. Как раз управление такими мультиагентными системами – это новая компетенция, которую нужно будет развивать промышленности.

Риски - в достоверности данных и соблюдении требований кибербезопасности 

Кроме решения производственных задач искусственный интеллект может значительно повысить эффективность персонала, производительность труда. Однако в данном случае сложно измерить экономический эффект на стадии запуска проекта, лишь спрогнозировать. В этом сейчас большие трудности с обоснованием проектов с большими лингвистическими моделями.

Когда приходят новые технологии, нам всегда непонятно, как они будут работать, можно ли им доверять, не совершают ли они ошибок. И здесь появляется новая задача для ИТ-специалистов:  применение платформ и инструментов для проверки языковых моделей. Например, насколько  достоверную информацию и рекомендации они предлагают. Сегодня развивается отдельный класс платформ, который называется AI-гармонизм, то есть контроль исполнения и работы и ИИ-агентов.

- пояснил Юрий Воеводко.

Какие угрозы с точки зрения информационной безопасности представляют нейросети, рассказал Платон Диденко, основатель ИИ-агентства DialogPower. В своем докладе он отметил, что 43% работников сейчас периодически используют в своей работе искусственный интеллект, а  13% -ежедневно. Однако  75% из них в основном используют личные аккаунты. И данный факт нельзя игнорировать, так как это представляет большую угрозу с точки зрения информационной безопасности.

Ранее RUБЕЖ сообщал о том, какие мероприятия запланированы во второй день Татарстанского нефтегазохимического форума-2025 (ТНФ-2025).