Скепсис — вполне естественная реакция на все новое, особенно в столь капиталоемкой и консервативной отрасли, как нефтегаз. Здоровый скепсис полностью оправдан. Но нам жизненно необходимо научиться отделять реальные проблемы от чрезвычайно популярных мифов, окружающих тему искусственного интеллекта.
Обсудим три самых популярных заблуждения. И дадим развернутый ответ на каждое из них.
«ИИ — дорогой инструмент исключительно для очень крупного бизнеса»
Подобное утверждение было бы правдой пять-семь лет назад. Но мир не стоит на месте, и сегодня рынок предлагает множество коробочных решений и open-source платформ, позволяющих запускать ИИ-проекты точечно — без капитальных вложений, с быстрой окупаемостью (от 3 до 6 месяцев).
В качестве примера напомним о предиктивном мониторинге насосных станций или о видео-аналитике для охраны труда — эти решения окупаются за счет предотвращенной аварии или штрафа. ИИ уже доступен даже для локальных производств и региональных сервисных компаний.
Однако для автоматизации работы с большими объемами данных для прогнозирования или поддержки принятия управленческих решений, потребуется капитальные вложения в ИТ-инфраструктуру, а также в расходы на заработную плату специалистов по искусственному интеллекту. И вот тут все зависит от масштабности стоящей перед бизнесом задачи.
«ИИ все еще в зачаточном состоянии — реальных кейсов нет»
Это миф решительно опровергнут повседневной практикой. В 2024 году искусственный интеллект реально помогает большому, среднему и малому бизнесу:
- уменьшать затраты на техобслуживание до 30%;
- ощутимо снижать аварийность и нарушения техники безопасности на объектах;
- оптимизировать переработку сырья и увеличивать маржинальность продукции;
- генерировать новые химические соединения;
- оптимизировать физико-химические свойства материалов;
- автоматизировать рутинные процессы в финансах и снабжении.
Если вы все еще не видите «реальных кейсов» — возможно, рядом с вами просто нет тех, кто умеет рассказать о них на вашем языке.
«Слышал про ИИ — нет в нем толку»
Разница между «модной презентацией» и «рабочей системой» кроется в подходе к делу. Если внедрение начинается с четкого анализа и понимания бизнес-задачи (например, сократить потери на простоях или ускорить документооборот), а не с острого желания «сделать ИИ» — полезный эффект однозначно будет.
Более того, достигнутый эффект будет измерим. Мы видим, как ИИ приносит экономию, ускорение и контроль уже в течение первых месяцев эксплуатации. Просто важно не ждать «волшебной кнопки», а внедрять поэтапно, с понятной метрикой эффективности.
Резюме
ИИ сегодня — это вовсе не про будущее, это прямо про «сейчас». Это тот инструмент, который либо начнете использовать вы, либо его уже активно использует ваш конкурент. И выбор за вами — либо войти в число лидеров, либо навсегда остаться в статусе догоняющих.
