Поделиться
На форуме TNF обсудили потенциал GenAI для нефтегазовой отрасли
Эксперты изучили потенциал внедрения технологий генеративного искусственного интеллекта в нефтегазовой отрасли. Исследование под названием «Смена бизнес-парадигмы или еще одна технология?» подготовили организаторы Промышленно-энергетического форума TNF и центр социального проектирования «Платформа» при экспертной поддержке Сбера. Документ был впервые представлен на форуме TNF, который проходит в Тюмени.
В документе отмечается, что в нефтегазе GenAI пока внедряется точечно, но у таких технологий есть большой потенциал для развития. На скорость интеграции ИИ в отрасли влияют цифровая культура компаний, квалификация специалистов, качество информационной базы и регулирование. В исследовании также приведены кейсы эффективного внедрения GenAI в России и за рубежом.
«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», — отметил вице-президент по развитию технологического бизнеса Сбербанка Сергей Крылов.
Основными направлениями в отрасли для внедрения технологий GenAI эксперты назвали разведку и добычу углеводородов, сервисное использование для отдельных задач бэк-офиса и нефтепереработку. В число главных управленческих барьеров авторы включили долгое согласование проектов внутри компаний (об этом сообщили 47% экспертов), недостаток квалифицированных специалистов (47%), консервативное отношение к GenAI со стороны руководства (39%). Среди барьеров технологического характера – необходимость переоснащения производственных линий (46%), недостаточная адаптация ИИ-моделей к специфике отраслевых задач (45%), низкий уровень автоматизации и цифровой зрелости производства (43%).
«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», — пояснил руководитель ЦСП «Платформа» Алексей Фирсов.
В исследовании говорится, что нефтегазовой отрасли нужны не отдельные сервисы, а единая фундаментальная платформа, которая позволит создавать AI-агентов, подключать данные компаний и дообучать модели под конкретные задачи. В основе такой платформы должна быть российская фундаментальная модель — например, такая, как GigaChat от Сбера. Ее преимущество в том, что банк полностью контролирует процесс обучения и дополняет модель отраслевыми данными, что особенно важно для промышленных предприятий.
Короткая ссылка
