Промышленность

Согласно ежегодному докладу Центра развития искусственного интеллекта при правительстве РФ, в 2023 году технологии ИИ применяли 25% компаний, работающих в обрабатывающей промышленности. Еще около 30% организаций заявляли о намерениях использовать прогрессивные технологии в ближайшие три года. Главными проблемами в развитии и применения ИИ в отрасли остаются дефицит специалистов, финансовые ограничения и недостаточная осведомленность о возможностях использования ИИ, говорится в тексте доклада. Также внедрение технологий тормозят отсутствие цифровой инфраструктуры и недостаток на рынке технологических решений.

Управляющий партнер системного интегратора для промышленности «Райтек ДТГ» Евгений Вергазов отмечает, что в 2024 году количество сегментов применения ИИ в промышленности растет, приводя в пример наиболее часто рассматриваемые компаниями решения использования технологии: прогнозирование спроса, контроль качества, предиктивное обслуживание оборудования и формирование оптимального производственного расписания. Также активно ИИ внедряется в RnD-подразделениях промышленных групп, добавляет эксперт.

Директор по продуктам «Преферентум» компании SL Soft Николай Тржаскал добавляет, что с развитием и усложнением IT-инфраструктуры и зависимости от нее ключевых аспектов бизнеса многих компаний растет важность предотвращения угроз. ИИ начинает активно применяться для мониторинга и предотвращения киберугроз, особенно в системах управления промышленных объектов и инфраструктуры ТЭК.

Менеджер группы разработки цифровых решений направления производственного консалтинга «Рексофт Консалтинг» Александр Чернов указывает, что ключевые тенденции, связанные с применением ИИ, относятся к оптимизации производственных процессов, обслуживанию и прогнозированию, включая создание оперативных центров, оснащенных инструментами для предсказания нештатных ситуаций, разработкам программ профилактического обслуживания и модернизации обрабатывающего оборудования.

«Один из ярких примеров такого применения ИИ на практике — нефтегазовая отрасль, так как при добыче и переработке генерируются большие массивы данных, которые позволяют создавать эффективные ИИ-решения с экономическим эффектом, достигающим 10–15%. Один из показательных кейсов — работа "Газпром нефти", которая применяет анализ больших данных по скважинам для формирования рекомендаций по их дальнейшей эксплуатации»,— говорит эксперт.

Компании нефтегазового сектора наиболее активно среди других отраслей обрабатывающей промышленности инициируют масштабные кооперационные проекты, а также выступают заказчиками исследований и разработок в сфере ИИ. Так, в 2021 году ПАО «Газпром нефть» учредило ассоциацию «Искусственный интеллект в промышленности» (позже в состав членов ассоциации вошло ПАО «Татнефть»). Организация поддерживает исследовательские центры, занимающихся ИИ, реализует образовательные программы для студентов вузов и сотрудников промышленных предприятий.

В том же году в Петербурге в рамках федерального проекта «Искусственный интеллект» на базе университета ИТМО был создан исследовательский центр «Сильный ИИ в промышленности», который занимается разработкой цифровых решений, в том числе созданием для «Газпром нефти» интеллектуальных систем, помогающих планировать обустройство месторождений, обосновывать условия строительства логистической инфраструктуры, проектировать процессы добычи и транспортировки газа.

Исходя из информации в паспорте федерального проекта «Искусственный интеллект» в 2023 году в РФ продолжали работу шесть исследовательских центров, ранее получившие господдержку на сумму более 1,5 млрд рублей. В декабре 2023 года правительство отобрало еще шесть новых ИЦ в сфере применения ИИ в конкретных сферах деятельности. Победителем второй волны в сфере цифровой промышленности стал СПбГУ, который получит до 2026 года на реализацию программ до 632 млн рублей. Общее финансирование федерального проекта в 2021–2024 годах составляет 32,1 млрд рублей.

Ситуациями со специалистами

Главным барьером для более широкого внедрения ИИ в промышленность остается недостаток квалифицированных кадров.

По словам Евгения Вергазова, дефицит IT-кадров в промышленности актуален так же, как и в других отраслях. Крупные промышленные предприятия продолжают создавать свои IT-практики и формируют центры компетенций для удержания высококлассных специалистов, а средний бизнес чаще пользуется услугами интеграторов, свои IT-подразделения оставляя исключительно для задач сопровождения.

«Если раньше основной задачей бизнеса была оптимизация производительности и численности штата, то сейчас акцент смещается на адаптацию и обучение всех уровней персонала для обращения с новыми технологиями, так как именно в промышленном секторе еще нередки случаи, когда предприятия работают на решениях 1980-х годов и основной пул специалистов приспособлен именно к этим реалиям»,— говорит Александр Чернов.

При этом кадровые консультанты сейчас рекомендуют обращать внимание на необходимость снижения нагрузки, чтобы исключить профессиональное выгорание и сократить текучесть кадров.

Николай Тржаскал говорит, что особый дефицит сотрудников приходится на области, связанные с анализом данных и машинным обучением. Конкуренция, по его словам, существует в двух плоскостях: внутренней, между российскими профильными IT-компаниями и IT-подразделениями крупного сырьевого и промышленного бизнеса, и внешней, поскольку дефицит специалистов в data science и ML является глобальным, а у профильных специалистов нет серьезных проблем с получением работы за рубежом.

Государство, в свою очередь, пытается решить проблемы с дефицитом кадров в отрасли с помощью грантовой поддержки разработчиков и внедрению в вузах комплексной системы подготовки квалифицированных ИИ-специалистов. Пока же, по данным Центра развития искусственного интеллекта за 2023 год, только 27% организаций в обрабатывающей промышленности обеспечены ИИ-специалистами с необходимыми компетенциями. Доля компаний, предоставляющих ИИ-специалистам возможность повышать квалификацию составляет 59%. Кроме того, 97% организаций в отрасли имеют финансирование плана мероприятий по развитию и использованию ИИ, но только в 15% организаций определен топ-менеджер, ответственный за развитие и применение цифровых технологий.

Сложности с правовым статусом

Отдельной проблемой в сфере применения ИИ в РФ остается отсутствие его практического правового регулирования.

Глава практики IP и цифрового права Seamless Legal Владислав Елтовский, указывает, что пока в РФ регулирование ИИ происходит фрагментарно, но, вероятно, в скором будущем будет принят отдельный закон в этом направлении. Господин Елтовский приводит в пример ЕС, где работает закон о ИИ (EU AI Act), являющийся первым всеобъемлющим правовым актом, регулирующим системы ИИ в целом.

Закон основан на риск-ориентированном подходе и разделяет все ИИ системы на отдельные группы и в зависимости от того, к какой группе относится ИИ система закон накладывает обязанности на поставщиков и пользователей этих систем.

«Безусловно, опыт ЕС будет учитываться во всем мире, так как ИИ все больше захватывает умы законодателей. В России тоже обсуждается принятие закона, но пока возникают лишь отдельные проблемы правоприменения»,— отмечает господин Елтовский.

Ведущий юрист практики «Интеллектуальное право» юрфирмы «Лемчик, Крупский и партнеры» Юлия Езерская выделяет несколько юридических проблем, связанных с применением ИИ, в том числе в производственной деятельности. По словам госпожи Езерской, стоит обратить внимание на вопрос юридической ответственности ИИ, сложность которого заключается в том, что он стоит на стыке права и этики. Одним из шагов к его урегулированию стали изменения, внесенные в ФЗ «Об экспериментальных правовых режимах в сфере цифровых инноваций в РФ». Инициатором нововведений выступило Минэкономразвития России.

Согласно предложенным поправкам, компании — участники экспериментальных правовых режимов должны будут вести учет технологий, созданных с применением ИИ, а также реестр лиц, с которыми возникли правоотношения, в котором будут фиксироваться сведения о лицах, ответственных за причинение вреда в результате использования технологий, созданных с применением ИИ.

Участники экспериментальных правовых режимов также будут обязаны страховать гражданскую ответственность за вред, который может возникнуть в результате использования ИИ, а выявление причин и обстоятельств, вызвавших такие последствия, возлагается на специально созданную комиссию. Дополнительно отчеты комиссии о причинах и обстоятельствах произошедшего, а также о мерах по возмещению ущерба будут публиковаться в интернете.

Еще одной проблемой правового регулирования отношений в сфере ИИ являются особенности принадлежности исключительных прав.

«Искусственный интеллект является компиляцией результатов интеллектуальной деятельности и сложным произведением, а равно и объектом исключительные прав, в связи с чем центральное место в системе правового регулирования занимает механизм приобретения прав на соответствующий результат интеллектуальной деятельности. Открытым также остается и вопрос принадлежности прав на объекты, созданные искусственным интеллектом»,— говорит Юлия Езерская.

Владимир Колодчук