Если ещё несколько лет назад искусственный интеллект в промышленности ассоциировался у всех в первую очередь с классическими алгоритмами анализа данных, то теперь на первый план выходит генеративный ИИ, те самые нейросети, которые могут создавать тексты, изображения, видео и даже программный код. И это уже не фантазии, а вполне себе новые рабочие инструменты для российских промышленных гигантов.
Впервые за долгие годы крупные российские промышленные компании начали не просто тестировать, а инвестировать значительные бюджеты именно в генеративные нейросети. По данным «Известий», сегодня в стране минимум 20 корпораций уже внедряют GenAI в реальный производственный процесс. Это логичное продолжение 10-летней эволюции внедрения ИИ, но теперь речь идет не о поддержке, а о полноценном партнерстве, когда искусственный интеллект реально помогает бизнесу создавать новые продукты и процессы.
Фармацевтика: прорыв в скорости разработки новых лекарств
Начнем с примера, который удивит даже скептиков. Компания «Р-Фарм» внедрила генеративные алгоритмы для ускорения создания лекарственных препаратов. В фарме обычно самый долгий этап - это поиск новых молекул. Теперь же с помощью нейросетей R&D-этап, который раньше длился три года, сократили до двух месяцев! Генеративный ИИ помогает моделировать перспективные молекулы и антитела, что в итоге дает компании огромное преимущество на рынке и ускоряет появление новых лекарств для пациентов.
Металлургия и машиностроение: автоматизация и интеллектуальные ассистенты
В металлургии генеративные нейросети активно применяют для автоматизации бумажной и рутинной работы.
Русская медная компания (РМК) использует ИИ для подготовки проектной документации. Алгоритмы сами генерируют техническую документацию и чертежи, освобождая инженеров от рутинных задач. Экономия времени очевидна, новые объекты теперь проектируются быстрее, а человеческий фактор снижается.
«Норникель» ещё один пример промышленной трансформации. Здесь генеративный ИИ внедряют для обучения персонала: нейросети создают интерактивные учебные материалы, а также выступают в роли ассистентов, передающих знания сотрудникам. Кроме того, ИИ помогает анализировать огромные внутренние массивы данных и формулировать для сотрудников практические рекомендации.
Ассистенты металлурга - это интеллектуальные системы, которые на основе данных о качестве сырья сами предлагают технологам, как скорректировать настройки оборудования для выплавки металла. В другом кейсе нейросеть помогает отделу закупок: ищет детали по внутренним базам и даже подсказывает аналоги, если нужных комплектующих нет на складе. Такие решения позволяют персоналу быстрее принимать решения, повышая гибкость и адаптивность производства.
Предиктивная аналитика: не просто обнаружить, а объяснить
Генеративные нейросети применяются и в системах мониторинга оборудования. ИИ анализирует данные с датчиков: температуру, давление, вибрации, а потом предсказывает возможные неисправности. Главный плюс в том, что такие модели не только выявляют аномалии, но и формулируют подробные текстовые отчеты и рекомендации для инженеров. Ремонт теперь можно планировать заранее, риски внеплановых простоев сокращаются, а оборудование работает дольше.
Экономический эффект: миллиардные результаты
Реальные финансовые эффекты уже есть. Например, компания «Северсталь» запустила более 60 проектов на базе искусственного интеллекта (в том числе генеративных моделей). По данным руководителя центра ИИ «Северсталь Диджитал» Андрея Голова, экономический эффект в 2024 году составил более 1 млрд рублей. Генеративный ИИ помогает снижать издержки, оптимизировать режимы работы оборудования и оперативно принимать решения на основе данных.
Эксперты сходятся во мнении: генеративный ИИ способен многократно увеличивать прибыль и выручку, если использовать его не «для галочки», а для решения конкретных задач бизнеса. Особенно востребованы большие языковые модели (LLM), которые создают цифровых «двойников» сотрудников для автоматизации рутинных операций и поддержки менеджмента.
Конкретные кейсы: металлургия и добыча
НЛМК: собственная лаборатория генеративного ИИ
В 2024 году группа НЛМК запустила лабораторию генеративного ИИ, где ищут точки применения больших языковых моделей в разных департаментах. Один из примеров это сервис Copilot (аналог GitHub Copilot) для ИТ-отдела: скорость написания кода выросла на 34%. Также внедрили LLM-решение для поддержки пользователей: модель сама сортирует 27 тысяч обращений в месяц и ускоряет их обработку. В планах научить нейросеть самостоятельно отвечать на типовые вопросы, освободив специалистов для более сложных задач. Для внутренней безопасности НЛМК развернула собственную платформу генеративного ИИ на базе моделей Mistral и LLaMA, т.к. данные не покидают корпоративный контур.
Северсталь: цифровой советник металлурга
«Северсталь» применяет генеративные модели для оптимизации режимов работы оборудования в реальном времени. Например, ИИ-ассистент анализирует показания датчиков и может порекомендовать оператору изменить температуру или состав смеси, чтобы получить металл нужного качества. Такой подход не только улучшает качество продукции, но и позволяет экономить сырье и энергию.
ГМК «Норильский никель»: полный цикл цифровизации
У «Норникеля» в ближайшие 3 года генеративные нейросети охватят всю производственную цепочку. Уже сейчас разрабатывается цифровой ассистент для менеджеров, который быстро собирает справки, формирует письма, обобщает данные из тысячи отчетов. Пример: в налоговом департаменте LLM-ассистент за минуты находит нужные нормативные акты и формирует позицию по вопросам. Для инженеров внутренний чат-бот-эксперт, который может ответить на узкоспециализированные вопросы на основе базы из 2000+ документов. Для HR, бухгалтерии, юристов нейросети генерируют типовые договоры и автоматически сверяют документы.
Отдельно про ремонт: мастера могут просто описать проблему голосом, а нейросеть тут же генерирует подробную инструкцию по устранению и советует, какие запчасти нужны. А иногда даже предсказывает, какой узел выйдет из строя в ближайшее время.
Строительство и проектная документация
Так же в планах у «Норникеля» применять ИИ для оптимизации стоимости и сроков строительства новых объектов, расчетов по ценообразованию продукции и других бизнес-задач. Большие языковые модели помогут просчитывать сложные сценарии строительства гораздо быстрее, чем человек.
Остальные металлургические компании
По данным MTS AI и «Яков и партнеры», около 29% промышленных компаний в РФ уже экспериментируют с нейросетями. Некоторые делают это точечно, в формате пилотных проектов: чат-боты для техподдержки, автоматизация отчетности, анализ данных с датчиков и т.д. Даже если компания пока не лидер рынка ИИ, тенденция однозначна, что нейросети интегрируются для повышения безопасности, качества и производительности.
Топливно-энергетический комплекс: атомная энергетика и нефтегаз
Росатом: опыт госкорпорации
«Росатом» стал одной из первых госкорпораций, внедривших генеративный ИИ в масштабах отрасли. В 2023–2024 годах здесь реализовали серию пилотных GenAI-проектов, особенно в сфере документооборота и управления знаниями. Например, нейросеть умеет моментально делать пресс-релизы из расшифровок пленарных заседаний это то, на что раньше уходил целый день у сотрудников пресс-службы. Знаю об этом не по-наслышке, т.к. потратил не мало денег не сотрудника, который делал мне расшифровки видео. В ИТ-отделах генеративный ИИ сокращает сроки написания и тестирования кода.
Все модели обучаются только на внутренних, проверенных данных отрасли — никакой работы с открытыми источниками. Это обеспечивает высокий уровень безопасности и доверия.
Нефтегаз: первый опыт
В нефтегазовой отрасли классический ИИ давно используют для геологоразведки, анализа состояния оборудования и т.д. А вот генеративный ИИ только начинает проникать в этот сектор. Первыми отличилась «Татнефть»: совместно с ИТМО компания создала систему «Акела» - первый известный кейс применения GenAI в нефтегазе РФ. Подробности о системе не раскрываются, но, вероятно, она помогает специалистам быстро находить нужную информацию в корпоративной базе знаний и облегчает аналитику. Этот пример показывает: даже очень консервативные отрасли начинают пробовать новые цифровые подходы.
Итоги: генеративные нейросети уже не хайп, а новая реальность для индустрии
Что важно помнить по итогу? Генеративный ИИ перестал быть игрушкой для гиков и айтишников — теперь это реальный инструмент повышения эффективности и конкурентоспособности бизнеса. Российские промышленные компании вкладываются в эти технологии, тестируют разные сценарии, оценивают экономический эффект. Где-то внедрение идет точечно, где-то массово, но процесс уже не остановить.
Впереди у GenAI в промышленности РФ новые кейсы, масштабные эксперименты и, главное, увеличение числа предприятий, которые делают ставку на интеллектуальные технологии, а не на ручной труд. И тот, кто раньше всех поймёт, как использовать эти инструменты на практике, заберёт себе максимальные охваты, доходы и, возможно, изменит свою отрасль до неузнаваемости.
Если вы хотите получать свежие разборы кейсов, инсайды о технологиях и не пропускать главные изменения в мире промышленных инноваций, то подписывайтесь на мой Telegram-канал - https://t.me/+g7AEQCMQVl43NTky. Там ещё больше примеров, аналитики и живых обсуждений для тех, кто не готов оставаться в стороне от перемен.