Сегодня все информагентства и новостные ленты пестрят новостями о применении искусственного интеллекта (ИИ) в различных отраслях экономики.
Текущая экономическая повестка сформирована сложившейся ситуацией: санкционным режимом, давлением на бюджет оборонных расходов, кадровым голодом, что толкает государство в поиски и создание новых точек роста, которые станут двигателями экономической модели на ближайшие годы.
Базовые отрасли промышленности были и остаются на протяжении долгих лет драйверами экономического роста страны, а доля продукции высокотехнологичных и наукоемких отраслей в валовом внутреннем продукте в 2024 году составляла только 23,3%, показывая прирост с 2015 года в 11%[1]. К 2030 году прогнозный показатель должен вырасти до 29,8%, что соответствует приросту в 28% и составляет практически 100 трлн руб. Очевидно, чтобы текущая реальность не стала мифом, а новая реальность мифом не осталась, необходимо не только приложить серьезные усилия по достижению указанной цели, но и выработать системный подход к ее реализации.
Современные технологии позволяют существенно повысить эффективность производственных процессов, оптимизировать управление ресурсами и снизить издержки, однако их внедрение должно быть подготовленным и осознанным, в ином случае мы можем получить серьезные риски и потери от внедрения. Так по данным исследования EY (Ernst & Young, компания большой «четверки»), проведенном среди 975 руководителей компаний с годовым оборотом более 1 млрд долл США, совокупные потери при внедрении ИИ оценивались в более 4,4 млрд долл США, при это такие показатели, как рост выручки, экономия затрат и удовлетворённость сотрудников, отставали от ожиданий.
Направления возможного внедрения ИИ в промышленности сегодня могут быть:
1. Автоматизация отдельных производственных процессов. Использование роботов и автоматизированных линий позволяет сократить участие человека в опасных и монотонных операциях.
2. Предиктивное обслуживание оборудования. Анализ больших объемов данных с датчиков позволяет предсказывать поломки оборудования задолго до их возникновения. Это помогает избежать аварий и минимизировать простой техники.
3. Оптимизация цепочки поставок. Алгоритмы ИИ помогают планировать логистику, минимизируя затраты на транспортировку и хранение товаров.
4. Улучшение качества продукции. Компьютерное зрение и алгоритмы анализа изображений используются для контроля качества выпускаемых изделий.
Бесспорно, применение ИИ в промышленности приносит ощутимую пользу предприятиям, способствуя повышению производительности и снижению затрат, однако это не даст ощутимых результатов при уровне износа основных фондов в 2024 году – 41,5% и коэффициентом обновления основных фондов в 4,2%[2].
Одним словом, на изношенном и морально устаревшем оборудовании и агрегатах внедрить продукты ИИ, снижая издержки и повышая производительность, просто невозможно без решения сегодня следующих вопросов:
- трансформацией бизнес-модели работы промышленных предприятий: с учетом высокой стоимости фондирования, снижения спроса, необходимости масштабной экономии и повышении эффективности текущих расходов;
- подготовкой решений для промышленности высокотехнологичным IT сектором, который разрабатывает продукты на основе ИИ;
- адресной государственной поддержкой только тех предприятий, которые доказали свою эффективность.
к.э.н., эксперт в области бизнес-рисков Евгений Владимирович Басс
[1] Все данные представлены Росстатом
[2] Все данные представлены Росстатом