GenAI как новый драйвер роста: эксперты изучили потенциал технологий генеративного искусственного интеллекта в нефтегазе

Организаторы Промышленно-энергетического форума TNF и центр социального проектирования «Платформа» при экспертной поддержке Сбера подготовили исследование по использованию генеративного искусственного интеллекта (GenAI) в нефтегазовой отрасли России. Документ под названием «Смена бизнес-парадигмы или ещё одна технология?» анализирует различные аспекты внедрения GenAI в индустрии.

Как отмечено в исследовании, нефтегазовая отрасль в России демонстрирует локальный характер внедрения технологий GenAI, но классический искусственный интеллект широко применяется в производственном процессе, однако есть существенный потенциал развития. На скорость интеграции технологий в нефтегазе влияют цифровая культура компаний, квалификация специалистов, качество информационной базы и регулирование. В исследовании приведены успешные кейсы внедрения GenAI — как в России, так и за рубежом.

По мнению экспертов, ключевым приоритетом внедрения технологий GenAI в отрасли является разведка и добыча, так считают 66% экспертов. В топ-3 также попали сервисное использование для отдельных задач бэк-офиса (45%) и использование в нефтепереработке (37%). Оценки экспертов объясняются несколькими факторами: получением экономического эффекта и наличием достаточного количества качественных данных.

Активному внедрению технологий GenAI в нефтегазовой отрасли препятствуют барьеры: управленческие и технологические. По результатам опроса в топ-3 ключевых барьера управленческого характера попали долгое согласование проектов внутри компании (47%), недостаток квалифицированных специалистов (47%), консервативное отношение к GenAI со стороны руководства (39%). Среди технологических барьеров в лидерах необходимость переоснащения производственных линий (46%), недостаточная адаптация ИИ-моделей к специфике отраслевых задач (45%), низкий уровень автоматизации и цифровой зрелости производства (43%).

Поэтапное внедрение искусственного интеллекта позволяет повысить операционную эффективность и безопасность и сократить эксплуатационные расходы. Для максимизации пользы важно разрабатывать отраслевые стандарты и регламенты, развивать специализированные центры компетенции, привлекать опытных специалистов, создавать гибридные модели и формировать культуру осознанного применения GenAI в производственных процессах. Шанс на успех трансформации отрасли и её устойчивое развитие повышает объединение усилий правительства, бизнеса и научного сообщества.

Внедрение в компаниях ИИ-решений сопровождается рядом управленческих развилок. Каждая из них имеет свою логику и вариативность дальнейшего развития. Базовые развилки: «ИИ: инструмент или глубинная трансформация бизнеса? Внедрение: централизованно или через горизонтальные уровни? Архитектура: облако или on-premise? Экономика: быстрые результаты или стратегический подход?».

Исследование содержит обобщение опыта GenAI-трансформации Сбера и кейсы совместной работы банка с ведущими игроками нефтегазовой отрасли. В отчёте отмечено, что создание специализированных решений для индустрии возможно только с помощью полноценной платформы, которая даёт инструменты для разработки AI-агентов, подключения данных организации и дообучения моделей.

В сердце такой платформы должна находиться отечественная фундаментальная модель, которая создана и развивается исключительно в России. В качестве примера в отчете приведено использование модели Сбера GigaChat. Банк контролирует все этапы её обучения и развития, дополняет специализированными данными, что критически важно для промышленных предприятий.

Сергей Крылов, вице-президент по развитию технологического бизнеса Сбербанка:

«Успешная интеграция GenAI-технологий в бизнес-процессы — стратегический выбор, а не тактический ход. Это осознанный путь, для которого требуются глубокие отраслевые знания, набор технологических инструментов и сильная команда для их интеграции. Наша фундаментальная ставка — это долгосрочное развитие процессов на основе GenAI-трансформации. Мы не просто внедряем технологии, а закладываем их в основу бизнес-модели и стратегии. Нашим партнёрам, включая авторов исследования, мы передаём уникальный опыт, полученный в ходе собственной трансформации и работы в таких сложных отраслях, как нефтегаз. Мы открыты к партнёрству с бизнесом и государством для достижения конкретных результатов и совместного развития суверенных AI-решений».

Алексей Фирсов, руководитель ЦСП «Платформа»:

«Если для обычного пользователя взаимодействие с искусственным интеллектом – это простой акт открытия приложения в своем смартфоне, то для компании – сложный процесс внедрения на разных этапах управления и производства. Наше исследование показывает, что инвестиции бизнеса в ИИ идут с разной скоростью и проходят через ряд управленческих развилок, выбор внутри которых определяется как отраслью, так и корпоративной идентичностью, особенностями культуры и скоростью решений. Нам показалось важным описать эти сценарии, посмотреть на внедрение ИИ с позиций различных участников рынка, определить барьеры и возможности трансформации бизнеса под воздействием искусственных цифровых технологий».