Металлурги пошли обучаться ИИ. Что это даст отрасли?

Аналитики компании «Тендер Про» изучили, как изменился интерес металлургов к программам обучения работе с искусственным интеллектом. По оценкам специалистов, по сравнению с прошлым годом спрос вырос в 6 раз.

Искусственный интеллект становится трендом на производстве

Весной 2023 года российское правительство совместно с экспертами рынка определило приоритеты по внедрению технологий ИИ в российскую экономику. Было отобрано 70 наиболее перспективных решений, сгруппированных по 14 направлениям пяти стратегически важных отраслей. Металлургия — одно из них. Ключевой документ, определяющий политику государства в этой сфере: «Национальная стратегия развития искусственного интеллекта до 2030 года». После этого началось великое обучение искусственному интеллекту.

Большинство торгов на обучение работе с искусственным интеллектом проводят предприятия в сфере металлургии (в 22% случаев). Также подобными образовательными программами интересуются компании в секторе энергетики (в 18,5% случаев), телекоммуникаций (в 14,8% случаев), а также промышленные (в 16% случаев) и финансовые организации (в 7,5% случаев).

Чем важен ИИ для металлургов, кого и зачем отправляют обучаться, изданию «Про Металл» рассказал Директор департамента по работе с промышленностью Rubytech Алексей Леонтович.

Чем важен ИИ для металлургов? Какие направления наиболее востребованы?

В использовании технологий ИИ металлурги не уникальны: цели и направления здесь в целом схожи с другими отраслями промышленности. Искусственный интеллект в металлургии используется как для повышения эффективности отдельных процессов, так и для улучшения натуральных и финансовых показателей. Технологии машинного зрения и машинного обучения активно применяются для контроля и повышения качества продукции; обеспечения промышленной и комплексной безопасности; управления активами, запасами и пр. Технологии генеративного ИИ всё глубже проникают в корпоративные процессы — продажи, закупки, управление персоналом, финансы. Их применение заметно повышает скорость и эффективность процессов.

Кого отправляют на такие программы, каким функционалом и компетенциями должны обладать такие сотрудники?

Ранее тонкостям работы с ИИ обучались в основном ИТ-специалисты, так как внедрение принципиально новых технологий и подходов к управлению производством на тот момент шло через эксперименты и пилотные проекты. Занимались этим, как правило, специально выделенные команды.

Сейчас пул сотрудников, которые целенаправленно проходят обучение работе с ИИ, заметно расширился. Во многом это обусловлено активным переходом к внедрению технологий машинного обучения в бизнес-процессы, а также в сложные производственные и технологические процессы. Изменения неизбежно влекут за собой определённое сопротивление со стороны производственного персонала. Это происходит из-за свойственного людям недоверия к нововведениям и опасений, что технологии могут заменить человека на производстве или существенно повлиять на его дальнейшую профессиональную деятельность. Часто сопротивление обусловлено тем, что люди не знакомы с данными технологиями и не могут правильно интерпретировать результаты или решения, которые принимает ИИ. Вот почему в последние годы всё больше представителей производственных и бизнес-подразделений: технологов, операторов, руководителей и других ключевых сотрудников — направляют на специализированное обучение технологиям ИИ и работе с ними.

В зависимости от роли сотрудника обучающие программы могут включать в себя:

• знакомство с общими подходами к применению технологий ИИ;
• детальное обучение конкретным технологиям (работа с данными, построение и обучение моделей, программирование на Python и пр.);
• изучение практического опыта применения готовых решений, которые планируется внедрить на предприятии, или тех, которые уже используются.

Что может дать ИИ для промышленности в перспективе?

По оценкам АНО «Цифровая экономика» рентабельность промышленных предприятий за счёт использования технологий ИИ увеличивается более чем на 5%. Это притом, что на текущий момент проникновение технологий ИИ в процессы металлургических компаний пока остаются довольно низкими.

Помимо финансовых показателей технологии ИИ позволят решить целый спектр смежных задач: обеспечить доступность квалифицированных кадров в удалённых регионах, облегчить работу в тяжёлых условиях, повысить уровень безопасности, обеспечить управление энергоэффективностью и не только.