Фонд «Сколково» (входит в группу ВЭБ.РФ) опубликовал комплексное исследование по внедрению генеративного искусственного интеллекта (GenAI) в промышленности, основанное на анализе российских и зарубежных практик. Документ под названием «GenAI в промышленности. Тренды, сценарии, кейсы» раскрывает перспективы, задачи и проблемы использования новых технологий в ключевых отраслях на ближайшие 3–5 лет.
В ходе исследования специалисты поставили перед собой несколько целей. Во-первых, выяснить, какие задачи и вызовы стоят перед руководителями производственных предприятий в контексте применения GenAI. Во-вторых, определить сложности и барьеры внедрения, связанные с готовностью инфраструктуры, уровнем квалификации сотрудников и состоянием развития отечественных генеративных моделей. Кроме того, исследование нацелено на выявление приоритетов компаний в отношении функционала и сценариев использования генеративного ИИ, а также на анализ отношения промышленников к отечественным разработкам больших языковых моделей (LLM) и критериям их выбора.
Анализ включил более 150 практических кейсов использования генеративного ИИ в различных секторах: машиностроении, металлургии, биотехнологиях, химической и нефтехимической промышленности, электроэнергетике и топливно-энергетическом комплексе. Особое внимание уделено российским решениям и опыту внедрения отечественных LLM, подтвержденному интервью с разработчиками и изучением открытых данных.
Результаты показывают, что применение генеративного ИИ дает ощутимые преимущества. Например, проектирование изделий ускоряется на 30–80%, в том числе за счет автоматизации подготовки документации и проверки соответствия техническим стандартам и нормативам. Системы с GenAI позволяют сокращать простои оборудования до 50% благодаря интеграции с предиктивной аналитикой и планированием производства. Также отмечается уменьшение избыточных запасов на 40–60% за счет более точного согласования данных о спросе и поставках сырья. Оптимизация логистических цепочек при использовании комбинации GenAI, машинного обучения и систем управления цепями поставок (SCM, TMS, WMS) сокращается до 10–15 минут.
Несмотря на положительные эффекты, внедрение технологий сталкивается с рядом препятствий. Около половины предприятий испытывают недоверие к новым инструментам и встречают сопротивление персонала. Примерно 36% компаний выделяют проблемы с информационной безопасностью, столько же отмечают отсутствие методик для оценки эффективности применения GenAI в производственных процессах. Высокую стоимость внедрения называют проблемой чуть менее трети респондентов — 29%.
В России генеративный ИИ в промышленности пока чаще всего применяется при разработке программного обеспечения для предиктивного обслуживания оборудования, а также для создания и проверки технической документации. Кроме того, технологии успешно сочетаются с компьютерным зрением для оптимизации технологических процессов.
Эксперты прогнозируют, что к 2030 году объем российского рынка генеративного ИИ достигнет 4,15 миллиарда долларов. Мировой рынок, по оценкам, вырастет с текущих 34,1 миллиарда долларов до 143 миллиардов долларов к концу десятилетия. Уже сейчас инвестиции в GenAI приносят компаниям в среднем 3,5 доллара дохода на каждый вложенный доллар.
