Событие собрало около 30 спикеров — предпринимателей, технологических лидеров, представителей государства, образовательной среды и инвесторов. Они обсудили, как искусственный интеллект уже сегодня трансформирует бизнес-модели, меняет подходы к управлению компаниями и создает новые возможности для экономического роста.
Сергей Детюк поучаствовал в панели «AI-first в традиционном бизнесе: теория и практика». К дискуссии присоединились представители «Нефтегаза», МХП, Kormotech & Enzym Group и Seeton.
По мнению гендиректора Metinvest Digital, в ближайшие годы главную ценность от ИИ в промышленности получат те компании, которые смогут интегрировать его в управленческие и бизнес-процессы, даже несмотря на то, что он еще прямо не влияет на физическое производство. А языковые модели (LLM), работая с данными, знаниями и коммуникациями, помогут оптимизировать сопутствующие процессы и таким образом повысить общую эффективность бизнеса.
О Big Tech и реальном секторе
В сфере применения ИИ промышленные компании отличаются от IT-гигантов наличием реальных данных. Именно они становятся основой для разработки многих решений. Например, в Метинвесте внедрена Slab Quality Control — система автоматического выявления дефектов слябов. Компьютерное зрение учитывает множество параметров, чтобы распознавание работало качественно.
«У реального сектора есть то, чего не хватает Big Tech — производственные данные. Именно они определяют, что и как будет делать ИИ: как его обучить, какие шаги он будет выполнять и какой результат даст. Модель, построенная на абстрактных данных, не дает главного — реальной обратной связи и прикладной ценности», — пояснил Сергей Детюк.
Это подтверждает опыт Metinvest Digital: решения, разработанные на реальных производственных данных, пользуются спросом на рынке. Бизнес ими интересуется, так как самостоятельно пройти такой цикл разработки и обучения — долго, сложно и затратно.
CEO компании считает, что традиционный бизнес не может быть только поставщиком данных или инфраструктуры для Big Tech, ведь его главная функция — производить и выводить на рынок собственный продукт. В то же время отдельные ИТ-компании, такие как Metinvest Digital, работающие с данными реального сектора, могут быть интересны технологическим игрокам благодаря своим решениям и наработкам.
Об ожиданиях от ИИ в промышленности
Искусственный интеллект в традиционном производстве зачастую не приносит ожидаемого результата из-за сочетания двух факторов — сложности физической среды и управленческих вызовов. С одной стороны, агрессивные производственные условия требуют длительной и точной настройки моделей под конкретные процессы. А с другой стороны — даже готовые решения требуют адаптации на уровне компании, ведь внедрение подсказок ИИ в повседневную работу персонала означает изменение привычных инструкций, процессов и подходов к работе.
«Чтобы ИИ давал ожидаемый результат, нужны не только технологии — все зависит от нас самих: насколько четко мы формулируем задачи и способны ли их уточнять. Ведь даже самый умный инструмент работает настолько хорошо, насколько точно мы объясняем, что от него требуется», — добавил Сергей Детюк.
О предпосылках для AI-first в промышленности
Чтобы традиционные бизнесы стали AI-first — такими, где искусственный интеллект становится основой для принятия решений и развития продуктов, — прежде всего нужны культурные изменения.
«На мой взгляд, эта технологическая революция похожа на мобильную связь или интернет — она станет частью повседневной жизни, работы и бизнеса и кардинально изменит способ нашего взаимодействия. Как именно и с чем именно — сказать сложно, но эти изменения точно произойдут. Это, по сути, культурная революция и переосмысление того, как мы взаимодействуем с бизнесом. И эти процессы могут происходить как постепенно, так и целенаправленно под нашим сознательным управлением — и именно вторым путем нам стоит идти», — считает Сергей Детюк.
По его мнению, выиграть ИИ-гонку традиционному бизнесу поможет готовность не просто тестировать технологии, а системно внедрять искусственный интеллект в ежедневную работу.