Искусственный интеллект меняет промышленность, энергетику и офисный труд: к 2027 году 70% российских предприятий будут использовать ИИ. Но чтобы не отстать от глобальных конкурентов, стране предстоит выйти за рамки базовых технологий и создать собственную экосистему интеллектуальных агентов. О том, как нейросети помогают модернизировать производство, в каких сферах ИИ применяется и в какую сторону нужно развивать виртуальных помощников, — читайте в нашем материале.
«Верной дорогой идете, товарищи»
Эдуард Шереметцев, заместитель министра энергетики РФ, в рамках своего доклада на форуме InfoSpace рассказал, что к концу 2027 года 70% российских предприятий будут использовать технологию искусственного интеллекта.
По его словам, основной упор делается на информационные системы финансово-хозяйственной деятельности, где есть взаимодействие с потребителями и различные расчеты в технологических системах, но решения пока остаются за человеком.
«Если говорить про начало 2023 года, у нас только 21% компаний в той или иной степени использовали технологию искусственного интеллекта. На конец 2024 года цифра уже составляет 58%. Мы прогнозируем, что к концу 27-го года порядка 70% наших предприятий, это порядка 10 тысяч предприятий различного размера и функциональности, будут использовать ИИ».
Эдуард Шереметцев, заместитель министра энергетики РФ
Также он добавил, что ИИ уже помогает предупредить поломки на критически важных предприятиях. Как считает Шереметцев, это очень хороший экономически выгодный кейс, когда компания может обслужить свое оборудование, заранее зная о поломке.
Как настоящий, но цифровой
Степан Клятецкий, руководитель центра развития цифровых технологий атомных электростанций (АЭС) и цифровой лаборатории в «Росатоме», подтвердил, что на сложных предприятиях, вроде АЭС, специалисты перешли на использование цифровых двойников перед началом реализации проекта.
Как поясняет топ-менеджер, на этапе проектирования создается цифровой двойник атомной электростанции, а с помощью таких решений, как Product Lifecycle Management (PLM — управление жизненным циклом изделия) или Product Data Management (PDM — управление данными об изделии), осуществляется контроль над предприятием.
«Существуют сложные расчетные механизмы, позволяющие моделировать физические процессы в цифровой среде. Это существенно сокращает затраты, оптимизирует технические решения и улучшает финансово-экономические показатели проекта. На этапе строительства мы моделируем технологические процессы, которые обеспечивают сооружение конечного объекта».
Степан Клятецкий, руководитель центра развития цифровых технологий атомных электростанций (АЭС) и цифровой лаборатории в Росатоме
«Вывод из эксплуатации электростанций — особенно объектов с радиационной опасностью — требует точного планирования. Цифровое моделирование позволяет организовать этот процесс максимально безопасно: рассчитать сроки хранения материалов, определить оптимальные методы транспортировки радиоактивных элементов и минимизировать риски для человека», — добавил он.
Как считает Клятецкий, технологии искусственного интеллекта находят применение в различных сферах. В производстве ИИ помогает оптимизировать конструкции изделий, разрабатывать более эффективные технологии и создавать инновационные производственные методы, включая генеративный дизайн.
В медицинской сфере искусственный интеллект ускоряет обработку диагностических данных, обеспечивая более быстрое выявление патологий и аномалий в результатах обследований. Что касается логистики, интеллектуальные системы позволяют определять оптимальные маршруты, значительно сокращая временные и финансовые затраты.
LLM — это прошлый век
Как отмечает Сергей Израйлит, заместитель председателя Правления по развитию и планированию Фонда «Сколково», современные технологии способны выполнять 65–70% рутинной интеллектуальной работы — той самой, за которую традиционно получали оплату люди. Такие задачи, как конвертация данных из PDF в Excel, базовая аналитика или составление типовых отчетов, по его мнению, больше не должны оплачиваться. Однако общество продолжает придерживаться устаревшей модели, сохраняя оплату за работу, которую алгоритмы выполняют эффективнее и с меньшими затратами.
«Это не проблема технологий — они уже здесь. Проблема в том, что социальная система не успевает адаптироваться. Пока мы спорим, нужно ли платить сотрудникам за «бесполезный» труд, другие страны и корпорации перекладывают эти функции на ИИ — и выигрывают в эффективности».
Сергей Израйлит, заместитель председателя Правления по развитию и планированию Фонда «Сколково»
Топ-менеджер провел историческую параллель с XX веком, где автоматизация сократила промышленную занятость пятикратно, что привело к массовому переходу работников в интеллектуальную сферу. Сегодня аналогичная трансформация ожидает представителей «белых воротничков» — офисных сотрудников, юристов и бухгалтеров.
«Станки с ЧПУ когда-то позволили одному фрезеровщику управлять десятком машин. И здесь мы находимся в той же самой ситуации, когда это может произойти с интеллектуальным трудом. Если мы будем сами сцепляться за вот эту непродуктивную работу, мы проиграем в конкурентной борьбе», — добавил он.
Как сообщил «Компьютерре» Сергей Израйлит, 2024 год стал ключевым этапом в развитии искусственного интеллекта. С внедрением MCP-протокола (протокола взаимодействия между клиентом и сервером) от компании Anthropic индустрия получила инструмент, позволяющий ИИ-агентам самостоятельно планировать и выполнять сложные задачи. Теперь нейросеть не просто генерирует текст, а действует как полноценный «работник», анализируя доступные сервисы и выбирая оптимальное решение.
«Это меняет саму основу интеллектуального труда: человек перестает быть исполнителем, превращаясь в постановщика задач. Однако Россия рискует остаться на обочине этого прорыва. Пока мировые игроки строят экосистему MCP-сервисов, мы сосредоточены на доработке базовых LLM-моделей», — пояснил топ-менеджер.
Главная задача, по мнению Израйлита, заключается в разработке целевых сервисов для решения конкретных задач. «Даже при 90% точности система способна заменить человека в 60% случаев, — отмечает эксперт. — Однако качественный скачок произойдет лишь с созданием интеграционной платформы, объединяющей множество таких узконаправленных решений».
Как прогнозирует эксперт, в ближайшие 5–7 лет ИИ-агенты потенциально смогут устанавливать доверительные взаимодействия. Однако текущий фокус отрасли сосредоточен на формировании экосистемы, способной полностью замещать человеческий труд в выполнении рутинных интеллектуальных задач.
Вывод
К 2027 году искусственный интеллект станет повседневным инструментом для большинства российских предприятий: уже сейчас его активно внедряют в энергетику, проектирование и эксплуатацию сложных объектов, а также в медицину, логистику и промышленность.
