Генеративный ИИ становится ключевым технологическим трендом в российской промышленности
Генеративный искусственный интеллект (ИИ) постепенно становится ключевым элементом цифровой трансформации российской промышленности, охватывая все этапы жизненного цикла продукта – от проектирования до принятия стратегических решений.
Устойчивый тренд на генеративные процессы
Генеративный искусственный интеллект (ИИ) всё активнее внедряется в российскую промышленность, охватывая ключевые этапы производственного цикла – от проектирования до стратегического планирования. Современные ИИ-системы уже способны создавать CAD-чертежи, оптимизировать логистику, моделировать и тестировать производственные процессы, а также поддерживать управленческие решения. Это позволяет сократить сроки разработки, повысить гибкость и эффективность производства.
Российские промышленные предприятия уже активно экспериментируют с генеративными нейросетями. Не следует путать их с искусственным интеллектом, который российский бизнес внедряет уже 10 лет. В 2022 году началось активное внедрение больших языковых моделей (LLM) в R&D, финансово-технические и сервисные сферы, что стало началом устойчивого тренда интеграцию генеративных моделей в корпоративные бизнес-процессы. В 2023 году начались тестирования edge-решений на промышленных предприятиях, проводимые такими организациями, как АРМ, Softline и Skoltech, что свидетельствует о росте зрелости ИТ-архитектур. В 2024 году появилась концепция «Индустрии 6.0», предполагающая использование автономных систем и роевых роботов.
Высокая прикладная ценность генеративного ИИ
Сейчас генеративные нейросети в той или иной мере используют не менее 20 российских промышленных компаний.
Компания «Норникель» использует модель генеративного ИИ «ассистент металлурга» – на основе оценки качества поступающего сырья технологам предлагается изменить настройку оборудования для выплавки металла. Это не просто поиск, это сбор информации из разноплановых источников, генерация идей и рекомендаций того, как их можно применить.
«Р-Фарм», российская фармацевтическая компания, специализирующаяся на исследованиях, разработке, производстве лекарственных средств, лабораторного оборудования и медицинской техники, разрабатывает технологию, которая позволяет с помощью таких сетей быстро разрабатывать медицинские препараты (конструировать модели молекул веществ).
Группа НЛМК активно развивает направление генеративного ИИ. Одно из ключевых направлений – разработка ИИ-решений: интеллектуальные ассистенты для поиска по базе знаний, автоматизация службы поддержки и внедрение ИИ в процессы внутренней разработки. Также генеративные нейросети применяются для автоматизации документооборота, обучения сотрудников, поддержки производственного персонала и создания цифровых ассистентов.
Сталелитейная и добывающая компания «Северсталь» использует нейросети для повышения эффективности производства (повышение производительности агрегатов, сокращение издержек, контроль работы оборудования), повышения качества готовой продукции, контроля за соблюдением техники безопасности, снижения экологической нагрузки.
Кроме того, на «Северстали» идёт внедрение генеративного ИИ в продажах и корпоративных процессах. Всего портфель проектов на данный момент насчитывает свыше 60 решений. Использование технологии уже приносит свои плоды – в 2024 году экономический эффект от проектов в этой сфере составил свыше $12,7 млн.
Опыт применения генеративного ИИ в промышленности демонстрирует его высокую прикладную ценность. Наиболее значимые эффекты достигаются в задачах ускорения инженерного проектирования, оптимизации конструкций, генерации синтетических данных и предиктивного обслуживания.
От «Индустрии 4.0» к «Индустрии 6.0»
С экономической точки зрения внедрение ИИ в промышленность сулит значительные выгоды: рост производительности, сокращение сроков разработки и снижение издержек. Более того, развитие AI-инфраструктуры открывает возможности для привлечения инвестиций и роста экспортного потенциала. Российские решения в области автономных и безопасных систем могут быть востребованы в странах, где критически важно минимизировать зависимость от внешних поставок.
В глобальном контексте российские кейсы могут стать частью более широкого тренда – перехода от «Индустрии 4.0» к «Индустрии 6.0». В рамках этой концепции фабрики становятся автономными, а управление строится на основе генеративных моделей и роевых роботов, способных к самоорганизации и адаптации в реальном времени. Такой подход может вывести российские компании на передовые позиции в области умного производства.
Для устойчивого развития необходимы значительные инвестиции. По прогнозам, объём рынка AI-инфраструктуры в России к 2028 году превысит $1,3 млрд, а к 2030 году объём вложений в вычислительные мощности может достичь $85,5 млрд. Однако без масштабного обновления GPU-парка, сетевой инфраструктуры и MLOps-систем развитие ИИ может застопориться на уровне пилотных проектов.
Тем не менее, перспективы остаются высокими. Эксперты предполагают, что компании смогут внедрять ИИ-системы от начала до конца (end-to-end), сокращая время разработки продуктов более чем в четыре раза. Это не только ускорит цифровизацию, но и усилит позиции России на международной арене. Успешные модели «Индустрии 6.0», включающие автономные фабрики и генеративные модули, могут вывести российскую промышленность на передовые позиции в мировом технологическом пространстве.
