Промышленные предприятия всё чаще рассматривают искусственный интеллект как инструмент повышения эффективности, но массовому внедрению мешают системные барьеры: разрозненные и неструктурированные данные, страх раскрыть коммерческую тайну, отсутствие понятных пилотных проектов и разрыв между разработчиками и производственниками, заявила председатель правления Ассоциации «Регионы XXI ВЕК» Ольга Чернокоз на круглом столе в Екатеринбурге 27 мая. По её словам, решений и разработчиков на рынке уже много, но подтверждённых экономических эффектов и прозрачных кейсов по-прежнему недостаточно. Самый рабочий механизм для предприятий, уверена эксперт, — идти не от абстрактного «внедрения ИИ», а от конкретной производственной проблемы: короткий пилот, измеримый эффект и только потом масштабирование.
Круглый стол «Инвестировать нельзя отказать в финансировании новых проектов в ИТ» прошёл в «Точке Кипения – Екатеринбург». Участники обсуждали эффективность вложений в цифровые технологии, цифровую зрелость предприятий, развитие ИТ-инфраструктуры и практическое внедрение решений в промышленности.
Ассоциацию инновационных решений и искусственного интеллекта «Регионы XXI ВЕК» на мероприятии представляла председатель правления, генеральный директор Ольга Чернокоз. В докладе «Искусственный интеллект для промышленности — как устранить барьеры внедрения и перейти к пилотным проектам и практическим кейсам» она обозначила ключевые ограничения. Интерес к ИИ растёт, но решений и разработчиков уже много, а подтверждённых экономических эффектов и прозрачных кейсов всё ещё недостаточно. Это снижает готовность предприятий к масштабному внедрению.
Основа для искусственного интеллекта — данные. Однако на многих предприятиях они остаются разрозненными, неструктурированными и непригодными для обучения моделей. Бизнес опасается раскрывать промышленную информацию из-за рисков коммерческой тайны и безопасности. Среди других барьеров — сложности с переводом производственных проблем в корректные технологические задачи, недостаток понятных пилотных проектов, слабая связка между разработчиками и предприятиями, недостаточная координация между участниками цифровой трансформации.
Чернокоз отметила, что инвестировать в ИИ целесообразно только при наличии конкретной производственной проблемы, данных (или возможности их собрать), ответственных внутри компании, короткого пилота и понятных метрик результата. Если этих условий нет, проект рискует не дать ожидаемого эффекта и привести к дополнительным затратам.
Отдельно эксперт обозначила роль регионов в продвижении ИИ в промышленности. Именно региональный уровень способен соединить промышленную, цифровую и институциональную повестку: предприятия, органы власти, центры компетенций, фонды развития промышленности, вузы и разработчиков. Ассоциация уже развивает практическую работу через банк кейсов, AI-аудиты предприятий и стратегические сессии. Действуют три лаборатории искусственного интеллекта совместно с региональными центрами компетенций — в Нижегородской, Свердловской и Новосибирской областях.
Особое внимание в выступлении было уделено ФГАУ «Цифровые индустриальные технологии» — профильному институту развития, работающему в повестке внедрения ИИ и цифровых технологий в промышленность. Ассоциация выступает партнёром этого учреждения по экспертизе, кейсам и практическим механизмам внедрения.
Наиболее рабочим механизмом для предприятий, резюмировала Чернокоз, становится путь через конкретную проблему: диагностика процессов, оценка данных, короткий пилот, измеримый эффект и дальнейшее масштабирование решения.
