17 февраля в Москве прошла дискуссия, посвященная внедрению искусственного интеллекта в промышленности, организованная Магнум Хант и Группой компаний Б1 при партнерстве компании OES. В этом году со стороны Магнум Хант инициаторами дискуссии выступили две практики - Промышленность и ИТ: во главе со страшим партнером компании, руководителем промышленной практики Луизой Губайдулиной при содействии партнера, руководителя практики «ИТ и Телеком» Ольги Новиковой. Управляющий партнер Магнум Хант Юлия Крижевич открыла мероприятие приветственным словом. Представители крупнейших игроков российского рынка обсудили актуальные вопросы: как они уже сейчас превращают ИИ из эксперимента в системный инструмент бизнеса, как находят баланс между bottom-up инициативами сотрудников и top-down поддержкой руководства и как это влияет на конкурентную гонку в условиях развития GenAI.
Новые разработки и генеративный ИИ, примеры внедренных проектов
Компания Магнум Хант представила в качестве отправной точки обсуждения результаты своего ежегодного опроса, в котором приняли участие 68 топ-менеджеров из разных отраслей, в том числе представители промышленных компаний (44% респондентов).
Опрос показал, что рынок пока очень консервативен. Только 13% компаний готовы перекупать звездных руководителей или целые команды ИИ. Промышленность пока демонстрирует осторожное отношение к инвестициям в ИИ: 40% отметили, что покупают готовые решения на рынке, такой же процент со скепсисом наблюдает за развитием технологий, и лишь 20% компаний активно вкладываются в искусственный интеллект, при этом ИИ-лидерами чаще выступают акционеры, CEO и HR.
Развитием внутренних ИИ-команд занимаются 40% опрошенных компаний, ровно столько же не инвестирует в это направление, и только 13% компаний уже нанимают сотрудников с передовой экспертизой с рынка. При этом 7% респондентов отметили, что их компании отдают эту функцию на аутсорсинг.
На вопрос, готова ли компания перекупать звездных руководителей или команды ИИ даже с увеличением дохода, только 13% опрошенных однозначно ответили «да». Это говорит о том, что 2026 год — оптимальное окно возможностей: компании, которые инвестируют в команды сегодня, получают технологическое преимущество завтра.
Дискуссия получилась насыщенной цифрами и кейсами. Нина Матвиенко, заместитель директора по искусственному интеллекту и цифровым продуктам Билайн BigData & AI, выступила модератором обсуждений и открыла встречу актуальным вопросом: «Эпоха осторожных пилотов закончилась, сегодня выигрывают те, кто действует быстро, но системно. Какие технологии вы уже внедрили и что позволит компаниям выигрывать эту гонку завтра?”
В рамках первой дискуссии «Новые разработки и генеративный ИИ, примеры внедренных проектов» спикеры поделились индустриальными кейсами внедрения искусственного интеллекта и обсудили ключевые точки роста.
ИИ — это уже экономика
«Северсталь» внедряет ИИ с 2016 года. Как отметил Владимир Сидоров, руководитель кластера «Стратегия и новые технологии» «Северсталь-инфокома», ежегодный экономический эффект от внедрений классического ИИ составляет более 1 млрд рублей.
В 2023 году компания начала тестирование ИИ-ассистентов на основе генеративного ИИ, в том числе ассистентов для поиска по базе знаний. А уже в 2025 корпорация запустила собственную платформу генеративного ИИ «ДаВинчи», доступную уже более чем 4 тысячам сотрудников. На данный момент потенциальный эффект от внедрения — это 313 тысяч человеко-часов экономии времени. С 2026 года компания перешла к оценке прямых финансовых эффектов от внедрения генеративного ИИ.
Серьезный вызов при внедрении любых ИИ-технологий, по мнению спикера, — это баланс между bottom-up инициативами сотрудников и top-down поддержкой руководства. Примером решения стал внутренний конкурс “Лидеры металлургИИ будущего”, который собрал 429 заявок и выступил катализатором успешного проникновения ИИ в реальные корпоративные процессы в «Северстали».
Завершая выступление, Владимир Сидоров подчеркнул, что внедрение ИИ — это не только технологический процесс: «Это проект полноценной трансформации. Подготовка к масштабному внедрению требует времени на вовлечение всех уровней компании. Нам, например, потребовалось 2,5 года и больше 200 вовлекающих сессий разного формата. Также важно, чтобы компания давала безопасные и удобные инструменты для работы, обеспечивала безбарьерный вход и конструктор ИИ-агентов в связке с корпоративными системами и ландшафтом компании. Топ-менеджмент тоже должен использовать генИИ лично. Но ключевое — не пытаться считать прямые финансовые эффекты в каждом действии, долгосрочно Bottom-up даст наибольший эффект.
Проверка гипотез — только через показатели
Всё чаще компании запускают только те цифровые инициативы на базе ИИ, где заранее просчитан экономический эффект: влияние на EBITDA, производительность, снижение простоев и операционных рисков. Если эффект нельзя оцифровать — проект не стартует. Такой подход дисциплинирует и бизнес, и IT: меньше витринных кейсов, больше решений, которые реально меняют экономику.
В Группе «ЕвроХим» последние годы удалось выстроить полноценный контур работы с данными и ML — от инфраструктуры до прикладных сервисов для производства, логистики, снабжения и финансов. В фокусе — оптимизация технологических режимов, точное планирование ремонтов, сокращение простоев и повышение эффективности закупок. Каждый кейс проходит фильтр: на какие KPI он влияет и когда окупится.
Валерий Черепанов, заместитель директора по цифровизации, отметил: «Компания принципиально запускает только те ИИ-проекты, которые дают оцифрованный эффект — в деньгах, производительности и снижении потерь. Наш следующий шаг — персональные ИИ-агенты для сотрудников: встроенные в процессы помощники, которые анализируют данные, подсказывают оптимальные решения и помогают быстрее принимать обоснованные управленческие решения.
Станет ли у людей меньше работы? Скорее изменится сама роль. Рутину и подготовку типовых материалов постепенно берут на себя алгоритмы, а у человека на первый план выходят постановка задач, интерпретация результатов и ответственность за конечный бизнес-эффект.»
Источник – «МАГНУМ ХАНТ»
