ИТ-тренды в промышленности и решения на базе искусственного интеллекта

Отечественный рынок информационных технологий насчитывает десятки тысяч программных и аппаратных решений для разных отраслей. Так, только в реестре российского ПО количество наименований, как сообщил в сентябре 2024 г. на Kazan Digital Week премьер-министр России Михаил Мишустин, превысило 22 тыс. По оценке консалтинговой компании «Яков и партнеры», в 2023 г. объем ИТ-рынка в России увеличился на 10–15% — при среднемировых темпах роста в 7–8% — и достиг 3 трлн руб. А за первые полгода 2024 г. он, согласно исследованию НИУ ВШЭ, прибавил 63,2% в годовом исчислении и достиг 1,7 трлн руб.

Решения на базе искусственного интеллекта

Системы на основе ИИ уже сейчас применяются в промышленности для оптимизации использования ресурсов, технологических и бизнес-процессов. Благодаря им автоматизируют рутинные задачи и снижают нагрузку на персонал. Какие же решения наиболее перспективны в 2025 году?

Цифровые ассистент-системы – одно из наиболее сложных программных ИИ-решений. Их используют, чтобы частично или полностью автоматизировать технологические и бизнес-процессы. Существуют разные ассистент-системы: от голосовых помощников до чат-ботов. В бизнесе последние два года набирают популярность цифровые помощники на базе больших языковых моделей (LLM).

Благодаря тому, что LLM понимают тексты на естественном языке и могут их генерировать, они позволяют:

• систематизировать данные и осуществлять быстрый поиск необходимой информации;
• генерировать код, тестовые сценарии и синтетические данные для обучения других ИИ-моделей;
• составлять в реальном времени ответы на обращения в службу клиентской поддержки;
• оценивать эффективность текстовой и голосовой коммуникации сотрудников с клиентами;
• разрабатывать тренинги и контрольно-оценочные материалы для сотрудников.

Языковые модели способны на десятки процентов снизить затраты на рутинные операции. Что касается оптимизации техпроцессов в промышленности, то даже рост эффективности на 0,5–1% на одном из производственных участков приносит десятки миллионов долларов в год за счет увеличения объема производимой продукции. Поэтому цифровые ассистент-системы — это эффективный инструмент оптимизации ресурсов.

Системы прогнозирования и анализа данных занимают прочное место среди основных факторов успеха предприятий в разных отраслях. При грамотном подходе они обеспечивают высокую точность прогнозирования параметров производства и бизнес-процессов, позволяют снизить издержки, улучшить качество продукции и управление ресурсами.

По оценке McKinsey, предиктивные системы технического обслуживания увеличивают срок работы промышленного оборудования на 20–40% и сокращают время простоев на 30–50%. Кроме того, прогнозирование и анализ данных помогают в принятии решений, мониторинге рынка и стратегическом планировании.

Сейчас особенно востребованы модели прогнозирования различных рыночных показателей: динамики цен, спроса и предложения. Такие модели, созданные на базе машинного обучения, могут строить для бизнеса точные прогнозы на перспективу полутора-двух лет. Есть запрос и на разработку систем оптимизации производственных процессов, позволяющих повысить эффективность оборудования и маржинальность выпускаемой продукции.

Цифровые двойники — виртуальная модель реального объекта, процесса или системы. На основе данных цифровые двойники воспроизводят состояние и изменения тех явлений, чьими копиями являются. Главная задача этой технологии — мониторинг и оптимизация работы объекта, например целого завода или отдельного цеха. Вместе с тем цифровые двойники умеют прогнозировать возможные сценарии производства и проверять гипотезы с помощью анализа «что если».

Согласно данным ИСИЭЗ НИУ ВШЭ, в 2022 г. эту технологию использовали лишь 3,3% промышленных предприятий в России. Однако эксперты ожидают активного роста рынка цифровых двойников. Так, консалтинговая компания Mordor Intelligence в 2024 г. оценила объем рынка в $26,25 млрд, а по прогнозам, к 2029 г. эта цифра, увеличиваясь в среднем на 37,87% ежегодно, достигнет $130,77 млрд.

Цифровые двойники набирают популярность благодаря тому, что это универсальный инструмент для оптимизации различных процессов. Однако перед их внедрением бизнес должен четко понимать свои цели: для чего компании нужен цифровой двойник и насколько его разработка целесообразна. Только в этом случае не возникнет трудностей с выбором задач и оценкой экономического эффекта данного инструмента.

Управление рисками при использовании ИИ

Специалисты сходятся во мнении, что искусственный интеллект нельзя использовать безоглядно из-за рисков, связанных с непрозрачностью таких систем и отсутствием ясности в правовом регулировании. Поэтому при создании и внедрении решений на основе ИИ особую важность приобретают доверие и управление безопасностью и рисками в этой сфере.

Например, все проприетарные, облачные ИИ-модели не являются безопасными, так как ничто не мешает им собирать и хранить получаемые для работы чувствительные данные, хотя это может и противоречить локальным правовым актам. Безопаснее open-source модели с открытым исходным кодом, которые запускаются локально или в закрытом контуре.

Автоматизированные системы управления

Тренд на использование отечественных автоматизированных систем управления технологическими процессами сохраняется. Системы промышленной автоматизации включают в себя оборудование, программные решения, актуальные данные и помогают контролировать все стадии производства, а также оперативно принимать управленческие решения.

Готовые решения в промышленной автоматизации позволяют компаниям ускорить внедрение технологий, снизить затраты на разработку и обслуживание систем и обеспечить адаптацию к современным требованиям. Но есть и ограничения: например, готовые решения по умолчанию подразумевают ограниченную кастомизацию и масштабируемость. Они не всегда способны удовлетворить индивидуальные потребности производств, поэтому требуют адаптации.

Отечественная ИТ-индустрия продолжает эволюционировать, предлагая готовые и кастомизированные решения многоразличных потребностей предприятий. Основной задачей бизнеса становится поиск баланса между цифровизацией и ее практической целесообразностью. Сегодня ключевые тенденции в области промышленных технологий тесно связаны с применением искусственного интеллекта. Умные системы и гаджеты не ограничиваются автоматизацией повседневных задач и становятся важным элементом оптимизации рабочих процессов.

Именно поэтому компании, понимая возможности этих технологий, активно внедряют их в свою деятельность. Успешное внедрение ИТ-решений требует четкого понимания бизнес-целей, грамотного управления рисками и выбора подходящих технологий. В условиях стремительного развития рынка ИТ взвешенный выбор подходящих решений станет основой для конкурентоспособности и устойчивого роста компаний.